製造ビッグデータの「0次分析」によるデータ可視化から新たな気付きと予兆検知を実現

IoTを活用し、生産機器や製品から様々なデータを収集・活用して生産性の向上や新たな価値の創造への機会が拡大しています。
多くの企業では、データを収集・蓄積していますが、何に使えるのか不明、どう活用したらよいか判らない、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。

さまざまなセンサー機器などから一斉に取得されるデータは、膨大で多変量ないわゆるビッグデータとなり、従来の分析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・分析を行うことができるアプリケーションです。

  • 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。
  • 可視化を行うことにより、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
    BIGDAT@Analysisの特長説明図
  • 可視化を行うことにより、分析難易度がひと目で分かります。不良品分析例)不良データを着色すると、以下のような分布パターンから難易度が把握できます。
    BIGDAT@Analysisの特長説明図
  • 可視化を行うことにより、多属性のデータを一目で分析することができます。
    BIGDAT@Analysisの特長説明図

領域選択とスコア表示

  • 範囲を選択し、その領域の特徴属性を表示することができます。
  • 選択領域内データの特徴となる属性をスコア順に表示します。
  • 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を調査出来ます

データへの着色と属性スライダー

  • フィルタ機能は、任意の属性の指定した値のデータを着色する機能です。
  • フィルタを同時に複数指定した場合、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系統の着色を行うことができます。
  • 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。

再マップ化とCSVダウンロード

  • 選択領域に含まれるデータのみを使用して、新しいマップを作成することができます。
  • 膨大なビッグデータの中から気になる範囲のデータを取り出して、詳細な分析をすることができます。
  • 選択領域に含まれるデータをCSV出力する事ができます。
  • 膨大なビッグデータの中から気になる範囲のデータを抽出できます。

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。
  • 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出来ます。

  • 製造業の様々なプロセスで生まれたデータを、プロセス単位で又は複数プロセスを跨いだ複合的な視点でマップ化して分析する事で、課題解決、目標達成に向けた気づき、発見を生み出します。
  • 膨大なデータの構造や特徴を把握する事で、専門的な解析ツールでの作業効率や精度を高めたり、機械学習、AIに対して学習データを提供します。
  • 生産プロセスで生まれるPLCやDCSのデータをマップ化して分析・監視することにより、不良発生原因の分析、機器不良の予兆監視につなげます。

BIGDAT@Analysisの利用シーン解説図

サーバー

OS Windows10
CPU Intel系
メモリ 8GB以上 ※1
ストレージ 500GB以上 ※2
  • ※1 メモリを増加する事で並列処理数を増やす事ができます。
    マップ化処理を頻繁に行う場合には24GB以上を推奨します。
  • ※2 ストレージの必要量は、解析するデータサイズに依存します。

クライアント

OS Windows
Webブラウザ Google Chrome及びMicrosoft Edge(Chromium Edgeのみ)

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