AZAPA Quality Engineering tool 実験・計測の効率化、統計モデルの作成に役立ちます
【統計学・品質工学によるMATLABベースのデータ解析ツール群】 〇AZP-T method T法(Taguchi-Method)は機械学習の回帰分析の一種で、予測問題や寄与率の算出に有効な解析手法です。 解析の流れとしては、学習用データから各項目の寄与度(SN 比) と感度を算出し、これらを用いて信号の推定式 を決定します。この推定式を用いて未知の信号の値を予測します。 〇AZP-MT method MT法(MT-method)は多変量解析の一種で、分類問題に有効な解析手法です。 解析の流れとしては、はじめに良品のデータを単位データとして読み込み、単位空間を作成します。 次に不良品データを信号データとして読み込んでMD値を算出します。このMD値で良品/不良品を判別します。 〇AZP-PD (Parameter Design) パラメータ設計はシステムの機能を最適化するための設計手法です。 市場で問題を起こさない為、外乱要因に対して頑健かつ最大性能を発揮できるように、システムを構成する各設計パラメータを、統計的な考え方を応用して決定します。
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基本情報
【AZP-QE による計測データのモデルベース開発への活用手法】 開発の効率化や高品質化に向けた取り組みとして、モデルベース開発を始めとするサイバーフィジカルシステムの導入が進んでいます。 このシステムは物理現象 (Physical) を紐解き、数式化し、仮想空間 (Cyber) に再現することで実現できます。しかしながら、数式化が困難な現象や、過去の計測データにより属人で感覚的にふるまいを把握している現象が存在しています。 そこで、AZAPA では統計解析により、計測データから物理現象の等価1D モデル開発を行い、開発目的に合わせた計測データの有効活用を促進します。
価格帯
10万円 ~ 50万円
納期
用途／実績例
〇実験・計測の効率化 システム開発において、製品が狙い道りに機能しているか確認する為に、実験・計測が必要ですが、「どの項目を、どの位のレンジ/ 分解能で、どんなパターンで、何回くらい測定すればいい？」といったお声をよく聞きます。過去データや簡易モデルと本ツールによって論理的な試験計画の作成が可能になります。 〇統計モデルの作成 実験・計測を実施する部門において、「設計変更の度に多くの再テストをやっているが、過去の計測データからテスト結果の予測は出来ないのか？」といったお声をよく聞きます。結果の予測精度に十分な実験・計測が出来ていれば再テストは必要ないかも知れません。お手持ちのデータが利用可能かトライしてみませんか？
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企業情報
AZAPA株式会社は、経済問題から“日本の存在はどうあるべきだろう？”を 考え、技術の提供によるゼロ資源から脱却と自立への産業の牽引、経済市場の 形成へと導くことを可能とすべく、「高度な技術力と豊かな発想力」 によって、連続性のイノベーション（革新）を起こします。 2020年7月より社内カンパニー制を導入し、「制御」「モデルベース」「計測」「サービス」の4つの事業軸にて、製品開発支援からエンドユーザとの接点であるサービス展開までを幅広くご支援します。 #モデルベース開発 #モデルベース #MBD #制御モデル #制御 #自動運転 #ADAS #教育 #セミナー #MATLAB #Simulink #官能評価 #感性 #感情 #MaaS
