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整合機器學習與田口方法建立製程參數優化的預測模型-以CNC鑽孔製程為例

為了解決SG 鑽頭 轉速的問題，作者黃馨儀 這樣論述：

近年來人工智慧成長快速，在各行各業皆如火如荼的推展開來，進而重塑社會發展，也隨著市場的改變，從以前的大量生產製造變成追求少量且高品質的取向，為了符合需求，必須提高效率與品質並降低成本，如此才能擁有企業競爭力。因此本研究利用田口方法優化CNC鑽孔製程的加工參數，以提升孔徑大小的加工品質，並將其數據投入機器學習建立預測模型，以80%的資料進行訓練，20%的資料進行驗證，透過驗證集得知效果，本研究使用類神經網路、隨機森林、支援向量迴歸，與這三種演算法皆利用田口方法優化其內部參數，因此總共使用六種方法建立模型，期望透過模型，能投入參數後預測出孔徑大小，以便未來進行參數調整時能快速預測出品質狀況，達到

高效率與低成本的目標。結果顯示，此六種方法的實驗中，類神經網路與田口結合類神經的預測模型最為精準，兩者並沒有顯著差異，其MSE為22.5398與22.5688，但在田口結合類神經的方法中，收斂速度最為快速，證明此方法利用在鑽孔製程預測中是具有可行性的，並能大幅減少實驗次數與成本。