複数出力・極端空間モデル：複雑な航空機生産システム向け

要旨: 問題設定: 機械学習におけるデータ駆動型モデルは、生産システムの効率的な管理を可能にしている。しかしながら、機械学習モデルの大部分は平均応答、あるいは平均的なパターンのモデリングに振り向けられており、航空機製造においてしばしば主要な関心対象となる、異常な極端事象を研究するには不適切である。重い裾をもつ分布から生じる極端事象はシステム管理において容認しがたい支出を引き起こすため、複雑な極端リスクを解析するには、洗練された極端モデルが緊急に必要とされている。極端モデルの工学的応用は通常、個々の極端事象に焦点を当てており、相関を伴う複雑なシステムには不十分である。 方法論/結果: 我々は、多出力応答制御システムのための極端空間モデルを導入し、制御変数と計測地点の2つの空間領域に対する双線形関数によってダイナミクスを効率的に捉える。周辺パラメータのモデリングと極値の従属性（extremal dependence）が調べられている。さらに、高次元の出力に対処するために、効率的なグラフ支援による複合尤度推定と、それに対応する計算アルゴリズムを開発した。複合航空機生産への適用により、提案モデルは、標準的な手法と比べて極端事象において優れた予測性能を持ち、包括的な解析を可能にすることが示される。 経営上の示唆: 本手法は、航空機のような複雑な生産システムにおいて極端事象を予測し、極端リスクを管理するために、極端空間モデルをどのように用いるかを示す。これにより、航空機生産システムおよびその先において、より良い品質管理と運用の安全性の達成に役立つ。