分析

デジタルエンジニアリング 

過去数年の間に、デジタルエンジニアリングとデータ統合によってさまざまな産業が段階的かつ着実に変容しました。ビッグデータツールと分析法の利用可能性により、データの分析・処理方法が変わりました。最新式のデータ分析は正確な手法を用いて収集された精度の高いデータに基づいています。データ収集プロセスが自動化されるにつれて、エラーの割合とデータ改ざんの機会が減少しています。クラウドコンピューティング、拡張現実、自動化、データ分析などといったデジタルエンジニアリングとテクノロジーが採用される中で、Industry 4.0が登場しました。産業界は現在、生産とビジネスプロセスの最適化、生産の増大、品質の向上を効果的に実行できる分析ソリューションを模索しています。

データ分析が産業分野に欠かせない理由

産業界はデータ分析を使用する大きな利点があります。

• データ分析では生データが実用的な洞察に変換されますが、これは生産性、品質、全体的な性能の向上に役立ちます。
• 分析プロセスにより早い段階で問題と異常が特定されるので、問題を即座に是正することができます。
• データ分析は、企業による作業待ち行列、精算時間、ダウンタイムの追跡と監視に役立ちます。企業はこの情報に基づいて、機械の使用状況が最適化された生産スケジュールを策定することができます。
• 分析ツールを使えば産業用プロセスの障壁を特定できます。 
• データ分析を使えば予防的保守プログラムを設定できます。システムから収集したデータを使えば、技術者は機器の誤動作を早期に特定できます。
• 分析はプロセスのダウンタイムを削減するのに役立ち、ひいてはそれが良い結果をもたらします。
• データ分析で得られた情報は、生産プロセスの計画とスケジュール設定に使用できます。
• 製品/サービスの品質を効果的に分析し、分析の機能を利用して一貫性を確保します。 
• データ分析により意思決定の価値が最大化されます。これは、信頼できるソースから収集した正確な情報に基づいて決定が下されるためです。
• データ分析はサプライチェーンと物流の最適化にも使用できます。
• データ分析ツールを利用すれば在庫管理の効果が向上します。
• 分析は従業員の有効活用に役立ちます。 

Utthungaが提供するデータ分析サービス 

予測的分析

予測的分析では、機械学習、データマイニング、統計的分析、予測モデルなどといった数学的な手法とツールを使用します。この分析法を用いる目的は以下の通りです。

• プロセス内の異常の特定（予防メンテナンスに役立つ）
• 製品や原材料などの需要の予測（履歴データと現状に基づく）
• 考えられる結果の予想（プロセスから得られたデータに基づく）

処方的分析
処方的分析は、産業用プロセスを改善できる方法を特定するために使用します。予測的分析ではコンポーネント/アセットに障害が発生する可能性がある時期が分かり、処方的分析では障害を回避するために講じるべき対策が分かります。したがって、処方的分析から得られた結果をメンテナンススケジュールの計画やサプライヤーの検討に利用することができます。処方的分析は、関連情報を使用して生産プロセスの複雑な問題に対処する場合にも役立ちます。

記述的分析

記述的分析の主な目的は、状態を診断することによって問題を説明することです。この分析法は履歴データに基づいて傾向とパターンを発見する場合にも役立ちます。記述的分析の結果は通常、チャートやグラフの形式で表示されます。これらのデータ視覚化ツールを使用すれば、技術者ではない関係者も製造プロセスの問題を簡単に理解できます。

データの視覚化

数字は、生産ラインやサプライチェーンの現状を正確に示しますが、コンテキストを説明したり全体像を示したりするものではありません。そこでデータ視覚化の出番です。データ視覚化ツールを使えば、複雑なデータセットを理解しやすいグラフやチャートに変換できます。この視覚化形式により、分析されたデータとその影響が利害関係者と意思決定者にも明確に把握できるように表現されます。Utthungaでは、Tensor Flow、Azure Analytics、R / Python、Spark、Power BI、Node JS、Angular、XAMLなどといった、分析、予測、視覚化のテクノロジーを活用しています。当社のカスタマイズされたデータ視覚化ソリューションを企業が利用すれば、分析プロセスからより多くの成果が得られます。

診断的分析

診断的分析は根本原因分析とも言われます。記述的分析は発生したことを履歴データに基づいて示しますが、診断的分析は発生原因を示します。診断的分析では、データマイニング法、データ発見法、修正法、ドリルダウン法、ドリルスルー法を使用します。診断的分析を使用すれば、機器が故障した原因や、製品品質が低下した原因を特定することができます

データ分析においてUtthungaができる支援

産業界では長年に渡り、産業用の「モノのインターネット」（IoT）について、および、工場内のアセットと製造プロセスに関するデータをデジタル化することでこれらのデバイスから得られる情報を活用する能力について議論されてきました。

Utthungaは、耐久性と拡張性に優れたIIoTプラットフォームであるJavelinを開発しました。フィールド機器とその他の産業用アセットを接続して、充実した視覚化と分析を実行することができます。当社は以下の分析サービスを提供しています。

• 予測的分析
• 処方的分析
• 記述的分析
• 診断的分析
• データの視覚化

よくある質問