バッチ品質リスクのデジタルツイン（ベイジアンネットワーク）

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バッチ品質リスクのデジタルツイン（ベイジアンネットワーク）

バッチ品質リスクのデジタルツイン（ベイジアンネットワーク）

製造プロセスの標準パラメータを用いて、バッチの不良リスクをリアルタイムに予測する「解釈可能なデジタルツイン」を実装したリポジトリ。ベイジアンネットワークによる因果的な関係性の表現で早期警告と根本原因の説明を提供し、品質判断の迅速化とバッチ破棄・手直しの低減を目指す。

https://github.com/manishanthreddy96-byte/Digital-Twin-for-Batch-Quality-Risk-Bayesian-Network-

概要

本リポジトリは、製造ラインで収集される標準的なプロセスパラメータ（温度、圧力、時間、投入量など）を入力として、バッチごとの不良（失敗）リスクをリアルタイムに推定する「デジタルツイン」を実装します。中心技術はベイジアンネットワークで、単なる確率予測に留まらず、因果・条件関係を可視化してどのプロセスパラメータがリスクに寄与しているかを説明可能にします。これによりQC試験前の早期警告、根本原因解析、QbD（Quality by Design）支援が可能になり、バッチ破棄や逸脱対応、手戻り工数の削減に貢献します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 11
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • ベイジアンネットワークを用いた解釈可能なリスク推定（確率的推論と因果的関係の可視化）
  • リアルタイムまたは近リアルタイムでのバッチ失敗リスクスコア算出と早期警告
  • 根本原因（どのプロセスパラメータがリスクに寄与しているか）の説明機能
  • 実験・検証用の可視化画像や検証手順を同梱し、結果確認が容易

技術的なポイント

本プロジェクトの核はベイジアンネットワーク（BN）を用いた確率的推論と説明性確保にあります。BNはノード間の条件付き確率分布でシステム全体の確率構造を表現し、観測データからの尤度最大化やベイズ推定でパラメータ学習を行うことが可能です。本リポジトリでは、製造のプロセス変数をノードとしてモデル化し、既知の因果関係やデータから学習した構造に基づき、各バッチの「失敗確率」を算出します。推論時には欠損データや部分観測に対しても確率的に対応でき、途中のセンサー値や工程値が得られ次第、リスクスコアを逐次更新することで実運用に適したリアルタイム性を担保します。また、BNのアドバンテージとして、親ノードの状態変化が子ノードの失敗確率に与える寄与を定量化でき、これが「根本原因説明」に直結します。可視化ファイル（Result bayesian.png や Validation of code.png）やコード（Check bayesian.py）を使って、モデル推論過程や結果の確認・検証が容易に行える点も特徴です。運用面では、QCフローとの統合、閾値に基づく早期アラート設定、ヒューマンインザループでの判断支援を想定した出力設計が施されている点が注目されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Check bayesian.py: ベイジアンネットワークの学習・推論を行うメインスクリプト。入力データの読み込み、モデル適合、リスク推定と可視化を行う想定。
  • RAW DATA RESULT.png: 元データや生データ処理後のサンプル出力を示す画像（生データの分布や欠損の様子などの可視化）。
  • README.md: プロジェクト概要、目的、使い方や検証結果のサマリを記載。
  • Result bayesian.png: 学習・推論結果の可視化図（ベイジアンネットワーク図やリスクスコア分布など）。
  • Validation of code.png: コード検証のスクリーンショットや検証ワークフローの図示。 …他 3 ファイル

ファイル構成から、実装は実験的なプロトタイプ段階で、サンプル画像とスクリプトで結果確認→改善を繰り返す流れになっていることが読み取れます。実運用化には入力パイプラインの堅牢化、モデルの継続的再学習、アラート連携（MES/SCADAやQCシステム）などの追加実装が考えられます。

まとめ

実務寄りの解釈可能なBNベースデジタルツインのプロトタイプで価値が高い。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Digital-Twin-for-Batch-Quality-Risk-Bayesian-Network-

This project implements an interpretable digital twin that predicts batch failure risk in real time using standard manufacturing process parameters. It provides early warning and root-cause explanation to support faster, safer quality decisions. Business Objective

Predict batch failure risk before QC testing

Identify which process parameter drives the risk

Reduce batch rejections, deviations, and rework

Support Quality by Design (QbD) a…