車両の新規開発におけるテストデータの解析と特徴的事象の判別等の効率化

概要

日々、新車開発にしのぎを削る自動車業界。試験コースで得られる様々な条件の違いによって、そこから得られるデータ（ラップタイム、最高速、タイヤ特性、天候 等）は多岐にわたります。
それらのデータから少しでも多くの新しい知見を商品設計に取り入れたいですが、多くの場合その解析には多大な時間と労力を必要とし、多くのデータと解析結果の中に本来重要な情報が埋もれがちになってしまいがちです。

課題と解決策

課題

得られるデータは多岐にわたり、データ間の関係も複雑で解析が難航していました。また、得られたデータの分析結果から安全性改善や研究開発につながる新しい知見を得る効率的な手法が必要であり、その確立を目指していました。

解決策

１．予備調査

現場経験のある技術者が、直接現場の状況をお聞きし、予備的なデータ解析などを行いながら、最適な解析方針を調査しました。

２．マッピング解析

BIGDAT@Analysisを利用して、各車複数のデータを各々クラスターとしてまとめたマッピングによる可視化を行いました。結果として、性能とは異なるドライブフィーリングという特性を明確化できました。
また、大量の因子を持つ衝突実験の抽象化による分析なども行いました。