ビッグデータ可視化ツール BIGDAT@Analysis

BIGDAT@Analysis 導入のメリット

現場のエキスパートにデータ分析を

データサイエンティストに分析を依頼する場合、目的を明確にする必要があり仮設の立証が中心となり、新しい発見ができません。
BIGDAT@Analysisは、統計解析や多変量解析といった専門知識を必要とせず、簡単な操作でビッグデータの可視化・分析を行うことができるアプリケーションです。
エキスパート自身が分析を行うことにより、想定外の属性の関連を見落とすことなく、新しい発見ができます。

可視化することによる多変量のデータ分析を高速化

可視化することにより、ビッグデータを俯瞰した性質の把握、前処理の必要性の発見、分析難易度の把握をした上で多変量データの分析実施と、いくつも必要になる統計分析処理を簡単に行うことができます。

多変量分析を不良要因分析、最適値の発見、予兆検知に活用

多変量分析による不良要因の特定・歩留まり率のアップ、良条件パラメータの発見による性能の向上、完全に分析することができなかったとしても過去の状態と比較することにより予兆検知を行うことができます。

BIGDAT@Analysis の特長

データの性質がひと目で分かる

可視化を行いデータを俯瞰することにより、ひと目でデータの性質・構造が読み取れます。

分析難易度がひと目で分かる

目的変数を色付けした際の対象データの分布の様子より、分析難易度の予想ができます。

可視化してから分析を行います

クラスタリングによる可視化は、目的とするデータに予めフラグを入れて、着色状態を確認するという作業を繰り返します。
BIGDAT@Analysisは可視化してから分析を開始します。

多変量の特徴がひと目で分かる

様々なスコア表示モードにより、目的変数の多変量の寄与度が見えてきます。

様々なスコア表示モードで分析できます

データの集団を分けている属性は何か？不良データと正常データを分けている属性は何か？スコアで、属性の寄与度を分析することができます。

複数のマップ化ロジックに対応

複数のマップ化ロジックに対応しています。目的変数の分布状況を最初から確認可能なので、そのデータに適切な分析アルゴリズムを容易に選択できます。

データ前処理が簡単にできます

データ前処理を支援する機能が追加されました。
収集したデータを読み込むだけで、推奨される前処理が自動検出され、画面の指示に従って操作することで最適な加工を実行することができます。
加工されたデータは、そのまま入力データとして分析に使うことが可能です。​

データ形式に適した統計モデルを自動作成します​

データを読み込ませると、データ形式を自動的に判別し、利用可能な統計モデルと、データ属性の類似度を示す各種スコアを表示します。
また、可視化機能と統計モデルを組み合わせて分析対象のデータをフィルタリングすることで、外れ値を考慮した分析を行うことができ、通常の統計分析よりも精度の高い統計モデルの作成が可能となります。​

サイクルごとの周期的な挙動の違いを可視化できるため、異常傾向を容易に把握可能

射出成型や鋳造工程のように、製品の成型までのサイクルが決まっている周期性を持つデータに対し、サイクルごとの特徴量※ を自動抽出し比較することが可能です。
各サイクルを区間ごとに分割し、最大値・平均値・最小値・レンジ・標準偏差などの統計量を算出。これらを1行のデータにまとめてマップに出力することで、波形形状の違いや異常傾向を効率的に把握でき、分析精度向上に貢献します。
※特徴量：センサー等で測定した値（時系列データ／波形）から計算して得られる、変化の形や傾向を数値化した指標。例えば、最大値・最小値・平均値・標準偏差・レンジ（最大−最小）・傾き（増減の度合い）など。

データ概要のレポート機能により、様々な切り口でデータを見つめ理解を深めることができます

BIGDAT@Analysisの特徴量に基づくマップ化と同時に、一般的な一括グラフを表示することが可能です。
データ分析アルゴリズムでのマッピングと通常のグラフを併用することで、どちらかだけでは見落としがちな知見に気づきやすくなり、データ理解が深まります。

不良発生の予兆を検知！IoTプラットフォームと連携・アラート発報

製造現場に新しくIoTを導入する時に、データをいかに取り込むかも重要ですが、その次にすぐに問題になるのは、取得したデータの活用です。
IoTプラットフォーム環境を構築すれば、データは自動で取得でき、状態の可視化は可能になりますが、これらのデータを精度良く迅速に解析し、
リアルタイムに変化する製造現場の状況に対して、不良発生の予兆を判別し不良の発生を防止し、歩留まりの改善に活かしていく必要があります。

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