工具カタログデータベースに対するランダムフォレストを用いた加工条件の探索

抄録

近年，IotやAIなどに代表されるビッグデータを活用した新たな技術開発のニーズが増大している．本報では膨大なデータを有する工具カタログに対してデータマイニング手法および機械学習の手法であるランダムフォレスト手法を適用し，現在熟練者に技術に頼られている金属の加工条件を決定するモデルの構築を目指す．このモデルによって切削条件の予測を行った結果，高精度な予測を実現し，本手法の有効性を示した．