公开(公告)号：CN117785522A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311278531.2

申请日：2023-09-28

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： F·J·C·孔德萨 ,  D·T·威尔莫特 ,  I·巴塔洛夫 ,  J·D·希梅多 ,  B·阿扎里 ,  林婉怡 ,  P·拉德

IPC: G06F11/07 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 提供了利用经训练机器学习模型执行根本原因分析的方法和系统。使用经训练的机器学习模型来对制造过程执行根本原因分析的方法和系统。提供了被训练来预测无故障部件的测量的预先训练的机器学习模型。所述预先训练的模型在如由多个制造站处的多个传感器测量的关于制造部件的物理特性的训练测量数据上进行训练。利用经训练的模型，然后接收来自传感器的关于制造部件和站的测量数据。该新的测量数据集通过预先训练的模型反向传播，以确定新的测量数据的绝对梯度的量值。然后基于该绝对梯度的量值确定根本原因。在其他实施例中，基于在使用模型的部件的预测测量数据集和实际测量数据之间确定的损失来标识根本原因。