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
■ ご導入のメリット １）現場のエキスパートがデータ分析 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。 ２）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。 ３）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。
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基本情報
多数のパラメータを含む大量のデータを、非常に簡単な操作で可視化・分析するためのツールです。元のデータに含まれる全ての物理量を保持したまま各サンプルの相関の強弱を二次元マップとして表現しているため、ブラックボックス化しない「説明可能な」データ分析が、手軽に実現できます。 ■特長 １）専門知識が無くても、Webブラウザ上で大量のデータを簡単に可視化 ２）特定の現象に対する寄与度の高いパラメータを抽出 ３）設備と連携したリアルタイム監視～予兆保全の仕組みへ拡張 ■詳細について 下記からご参照ください。 https://www.cybernet.co.jp/iot/products/bda/
用途／実績例
・電気機器の製造データ分析によりリアルタイム監視による不良検知を実現 ・モーター製品において発生していた『異音』不良の要因を分析 ・繊維製造における生産設備の稼働データ分析により、トラブル発生の前兆を検知しOEE改善に貢献 ・塗装部品の色判定分析と判定の自動化・デジタル化により、職人の技能伝承に貢献 ・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 ・車両の腐食に寄与する重要な環境因子を多数の中から効率的に抽出し実験を効率化 ・判別しづらい鋳造部品の不良原因を最新のビックデータ解析技術で短期間で究明 （詳細） https://www.cybernet.co.jp/iot/download/
詳細情報
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特長１）専門知識は不要。簡単な操作でビッグデータを可視化！ お勧めの前処理、利用頻度の高い前処理などを選択していくだけで簡単にデータの前処理ができます。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。
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特長２）特定の現象に対する寄与度の高いパラメータを抽出！ 元のデータに含まれる全ての物理量を保持したまま各サンプルの相関の強弱を二次元マップとして表現し分析を行うことができます。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把握出来ます。
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特長３）設備と連携したリアルタイム監視～予兆保全へ拡張可能！ PLCやDCSのデータをマップ化して分析・監視します。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、現在の状態を把握し、不良発生原因の分析、 機器不良の予兆監視につなげます。
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企業情報
サイバネットシステム株式会社は、CAEのリーディングカンパニーとして30年以上にわたり製造業の研究開発・設計関係部門、大学・政府の研究機関等へソフトウェア、教育サービス、技術サポート、コンサルティングを提供しています。また、IT分野では、サイバー攻撃から情報資産を守るエンドポイントセキュリティやクラウドセキュリティなどのITセキュリティソリューションを提供しています。近年では、IoTやデジタルツイン、ビッグデータ分析、AI領域で、当社の得意とするCAEやAR/VR技術と組み合わせたソリューションを提案しています。 企業ビジョンは、「技術とアイデアで、社会にサステナビリティとサプライズを」。日々多様化・複雑化する技術課題に向き合うお客様の課題を、期待を超える技術とアイデアで解決し、更にその先の変革へと導くことを目標に取り組んでまいります。
