ビッグデータ可視化ツール BIGDAT@Analysis
膨大なビッグデータを解析対象として可視化・分析するアプリケーション
多くの企業では、生産機器や製品から様々なデータを収集・蓄積していますが、そのビッグデータをどう活用すればよいか判らない、活用のための人材不足、ノウハウが無い、などの課題を抱えています。
さまざまなセンサ機器から一斉に取得されるデータは膨大で、従来のツールでは分析が難しく、新たな分析技術が求められています。
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・分析ができるアプリケーションです。多くの属性・パラメータを含むデータ群(多変量データ)に対して、類似性を比較し、各サンプルの相関の強弱を、視覚的に認識できる二次元マップを生成できます。膨大なビッグデータを可視化する事で、新たな気付きを生み出し、さらなる詳細な分析を支援します。
- さまざまなデバイスからの製造ビッグデータを一括で集約・蓄積したい。
- ”IoT” を実施すべくセンサなどを設置してデータを蓄積し始めたが、そのデータをどう活用してよいかわからない。
- 膨大なデータを、生産性の向上やコスト削減に役立てたいが、データ分析の専門家がいない。
- 異常の早期発見など、現場の課題を解決したいが、どのデータ属性を見ればよいかわからない。
- 現場の熟練者が持つ経験に基づいた知見を共有したい。
- マップ化とは?すべての属性の値を加味した上で、全データ間の類似性を計算します。
類似度の高いデータを近くに、類似度の引くデータを遠くにと全データ間で計算し、2次元上に配置します。
類似度と距離の計算は、PCA、MDS、オートエンコーダ、t-SNEなど様々なアルゴリズムに対応しており、データの性質に対するそれぞれのアルゴリズムの向き不向きに対応します。 - 複数のマップ化ロジック複数のマップ化ロジックを採用し、データにあった可視化手法を選択することができます。
BIGDAT@Analysisでは、メジャーなアルゴリズムを順次取り入れていく予定です。 - マップ化の効果1多属性のデータをひと目で分析することができます。
- マップ化の効果2データの類似性に基づくマップから、ひと目でデータ全体の性質・構造が読み取れます。
- マップ化の効果3分析難易度がひと目で分かります。例えば、不良品の要因分析をしたい場合、不良データに着色すると以下のようなパターンがあります。
複数ロジックによるマップ作成
- 複数のマップ化ロジックを採用しています。
- データに合わせて、最適なマップ化、ロジックを選択採用して分析する事ができます。
領域選択とスコア表示1
- 選択領域を動かしてマップ全体のスコアを俯瞰し、マップ内での相対的な値が調査できます。
領域選択とスコア表示2
- 着色領域と無着色領域の差分をスコア表示できます。
- 分析対象データの特徴を知ることにより、分析する属性数を絞り込めます。
スコアウインドウの内容をクリップボードにコピー
- 特定領域の特徴レポート作成に活用できます。
データへの着色と属性スライダー
- 同時に複数の属性を指定した場合、すべてのフィルタ条件に合致するデータのみが着色されます。(AND条件による着色、同時に2系統を着色可能)
- 選択領域中の何%のデータが合致して着色されているかが表示されます。
分析対象データの抽出:CSVダウンロード1
- 膨大なビッグデータの中から、詳細分析のためのターゲットデータ抽出が可能です。
分析対象データの抽出:CSVダウンロード2
- データ分布の特徴から、分析したいデータを整理(データスクリーニング)します。
時系列図
- 可視化した状態で分析を行っていて、元データの時系列状態を知りたい場合、データセット詳細画面やマップ表示画面から、任意の属性の時系列図を呼び出すことができます。
- 同時に複数の属性を表示することができ、移動平均グラフも表示できます。
追加プロット機能1
- 新しいデータをリアルタイムに分析結果に重ねることにより、現在の状態を把握することができます。
- 不良判別において、特定条件/しきい値に落としこむ必要がありません。
- 現在の状態をWeb APIで取得することにより、他システムとの連携が可能です。
追加プロット機能2
- ログの一覧が確認できます。
- 不良判別において、特定条件/しきい値に落としこむ必要がありません。
- ログ情報はWeb APIで取得できるため、お客様システムで利用することができます。
・状態表示として信号機表示する
・最適値制御に活かす
手動追加プロット機能
- 自動的なログの作成ではなく、新しいデータの分析を行いたい場合、手動でデータを追加、確認することができます。