การพัฒนาตัวแบบเพื่อพยากรณ์คุณภาพผลิตภัณฑ์ฮาร์ดดิสก์ด้วยการถดถอยโลจิสติกส์และโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้การวิเคราะห์เหมืองข้อมูล

Abstract

บทคัดย่อ

ฮาร์ดดิสก์เป็นอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ที่มีความสำคัญมากในปัจจุบัน โดยมีหน้าที่ในการจัดเก็บข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งมีขนาดพื้นที่ในการจัดเก็บเติบโตแบบทวีคูณและยังได้มีการขยายตลาดจากตลาดคอมพิวเตอร์ไปสู่ตลาดอื่น ๆ ได้แก่ โทรทัศน์ กล้องวงจรปิด เป็นต้น ในยุคที่มีการแข่งขันทางด้านเทคโนโลยีสูง บริษัทผลิตฮาร์ดดิสก์จึงต้องมีการคิดค้นวิธีการหรือกระบวนการผลิตฮาร์ดดิสก์ เพื่อให้ได้ฮาร์ดดิสก์มีคุณภาพดีขึ้น อีกวิธีหนึ่งซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายคือการลดจำนวนของเสีย งานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาตัวแบบเพื่อพยากรณ์คุณภาพของผลิตภัณฑ์ฮาร์ดดิสก์ในกระบวนการทดสอบความเชื่อมั่นก่อนการส่งมอบแก่ผู้บริโภค ซึ่งช่วยลดการสูญเสียทรัพยากร เช่น ลดต้นทุนและเวลาในการทดสอบ เนื่องจากจำนวนข้อมูลในการทำงานวิจัยนี้มีขนาดใหญ่จึงใช้การวิเคราะห์เหมืองข้อมูลเข้ามาช่วย และแบบจำลองที่ใช้ในการพยากรณ์คุณภาพของผลิตภัณฑ์ฮาร์ดดิสก์ที่พิจารณามีด้วยกัน 2 แบบ คือ การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์และโครงข่ายประสาทเทียม โดยมีจำนวนตัวแปรอิสระทั้งหมดคือ 197 ตัวแปร ซึ่งเป็นตัวแปรเชิงปริมาณทั้งหมด เพื่อลดจำนวนตัวแปรอิสระลงจึงทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระกับคุณภาพฮาร์ดดิสก์ พบว่ามีตัวแปรอิสระเพียง 25 ตัว ที่มีความสัมพันธ์กับคุณภาพของฮาร์ดดิสก์ จึงนำตัวแปรอิสระทั้ง 25 ตัว ไปสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ส่วนแบบจำลองโลจิสติกส์จะต้องกำจัดปัญหาตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์กันเองออกก่อน คงเหลือตัวแปรที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง 19 ตัวแปร จากงานวิจัยพบว่าแบบจำลองที่ได้จากโครงข่ายประสาทเทียมให้ความถูกต้องในการพยากรณ์คุณภาพของผลิตภัณฑ์ฮาร์ดดิสก์ได้ดีกว่าแบบจำลองจากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์ 

คำสำคัญ : เหมืองข้อมูล; โครงข่ายประสาทเทียม; การถดถอยโลจิสติกส์

Abstract

Currently, hard disk drive is an electronic storage device that is very important. It is responsible for storing information which its size is growing exponentially. It has expanded from computers market to other markets, such as television cameras and so on. In a highly competitive technology era, the company that produces hard disk drive must be considered about inventing a new method or process for producing hard disk drive with higher quality. Another method, which is widely used, is to reduce waste. This thesis is developed model to predict the quality of hard disk drive in an outgoing reliability test process. This reduces the loss of resources, such as cost reduction and testing time. The amount of data in this research is huge, therefore 2 data mining techniques which are logistic regression analysis and neural network are employed in this study. There are 197 quantitative independent variables. In order to reduce the independent variables, the relationship between each independent variable and the quality of hard disk drive was tested and found that only 25 variables are related to the quality of hard disk drive. Therefore, 25 independent variables were used to build the neural network. Since logistic regression analysis need to eliminate independent variables that has multicollinearity problem first.  Then it was left 19 variables to build logistic regression analysis. The result shows that neural network model performs better prediction than logistic regression analysis model. 

Keywords: data mining; neural network; logistic regression