製造業の見える化コラム

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:グラフで理解する機械学習(3)~PLS(Partial Least Squares)~

    グラフで理解する機械学習シリーズの第三回はPLS (Partial Least Squares)です。 PLSは重回帰分析と同様に線形回帰手法の1つですが、重回帰分析で問題となった多重共線性を回避できるというメリットから多くの産業において予測モデルのアルゴリズムとして活用されています。

    2019.07.19

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:グラフで理解する機械学習(2)~回帰係数~

    前回は「グラフで理解する機械学習」シリーズの初回として、重回帰分析の課題(多重共線性が発生した場合とサンプル数が少ない場合に回帰係数のバラツキが発生すること)について説明しました。

    2019.05.13

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:グラフで理解する機械学習(1)~重回帰分析~

    今回より「グラフで理解する機械学習」シリーズを開始します。数式の理解からスタートすると挫折しがちな機械学習について、グラフから直観的に理解することを目標としています。初回は重回帰分析です。

    2019.04.10

  • 製造業の見える化コラム

    製造業向け:予兆検知プライベートセミナー開催

    ※貴社へエンジニアが訪問してセミナーを開催します。 最近話題のデータ解析ソフトPythonを使い、機械学習による予兆検知について基礎から学ぶことができます。

    2019.03.08

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:散布図に相関関係が見えなかった時に考えるべきこと(3) ~サンプル数が少ない場合~

    前回の「散布図に相関関係が見えなかった時に考えるべきこと」では、層別因子を含む場合について説明しました。今回はサンプル数が少ない場合です。

    2019.03.07

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:散布図に相関関係が見えなかった時に考えるべきこと(2) ~層別因子を含む場合~

    前回の「散布図に相関関係が見えなかった時に考えるべきこと」では、2次式を含む場合について説明していました。今回は層別因子を含む場合です。 層別については、昔ながらのQC七つ道具の1つにもあげられていますが、多変量解析や機械学習にもつながる重要な手法、考え方です。なぜ層別因子を含む場合が、相関関係が見えなかった時に考えるべきことなのか、今回も簡単なサンプルデータを使って説明してみます。

    2019.02.13

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:散布図に相関関係が見えなかった時に考えるべきこと(1) ~2次式を含む場合~

    製造業でもっとも多く使われるデータ解析手法は、散布図ではないでしょうか? 品質特性や歩留まりに効く要因を調べたい場合、散布図を描くことによって、因果関係の有無を調べるのは基本中の基本です。

    2019.01.18

  • 製造業の見える化コラム

    製造業のデータ活用:裏に隠れたデータの特徴について

    ・歩留まりや品質特性改善のために、相関のあるパラメータを見つけたい (要因分析)
    ・稼働率改善のために、製造装置の変動や異常を早期に見つけたい (予兆検知)
    上記2つは製造業の代表的なデータ活用ですが、データさえ揃えば、良い結果が得られるでしょうか?

    2018.12.10

  • 製造業の見える化コラム

    電子部品における製品開発時のデータ活用

    製品開発時にはどんなデータ活用が必要とされているのでしょうか? もっとストレートに、装置データから品質特性に効くパラメータを見つけるにはどうしたら良いでしょう?

    2018.10.17

  • 製造業の見える化コラム

    IoTとバズワード

    「IoT」という言葉が流行っていますね。「IoT」はコンピュータ業界がよく使うバズワードなのでしょうか。ITベンダーから見た「IoT」の可能性について紹介します。

    2016.10.12

  • 製造業の見える化コラム

    シミュレーションデータの活用と見える化

    シミュレーションソフトが出力する予測データと、現場から発生する製造実績のデータを統合した、製造データの新しい活用例をご紹介します。今まで見ることができなかった角度から製造現場の改善に役立つ情報を得ることができます。

    2013.11.29

  • 製造業の見える化コラム

    シミュレーションと生産管理~実践編~

    「生産シミュレーションシリーズ」第2弾となる今回は、前回に引き続きTyecin株式会社様にシミュレーションと生産管理の実践編をご紹介頂きます。

    2013.10.04

  • 製造業の見える化コラム

    シミュレーションと生産管理~入門編~

    「在庫を削減したいが、納期遅れや欠品は防ぎたい」という製造現場が抱える”在庫の適正化”の課題解決には、納期予測や生産能力の把握が非常に重要です。 今回より「生産シミュレーションシリーズ」として、この課題を解決するシミュレーターソフトを製造販売されている専門家(Tyecin株式会社様)に、生産シミュレーションの入門から、実践までをご紹介頂きます。

    2013.08.13

  • 製造業の見える化コラム

    重回帰分析の課題2 ~多重共線性~

    どんなに優れた手法も課題はあり、課題を理解して活用することが必要です。今回は重回帰分析の課題の2つめである「多重共線性」についてお話します。

    2013.07.08

  • 製造業の見える化コラム

    重回帰分析の課題 ~過剰適合~

    どんなに優れた手法も課題はあり、課題を理解して活用することが必要です。今回は重回帰分析の課題の一つである「過剰適合」についてお話します。

    2013.05.15

  • 製造業の見える化コラム

    重回帰分析を使ってみよう! ~メリットを知る~

    非常に便利な「重回帰分析」ですが、使い方をご存じない方は難しそうと感じてしまうかもしれません。今回は重回帰分析を使ってデータを分析し、理解を深めます。また単回帰分析と比較しながら重回帰分析のメリットをご説明します。

    2013.03.05

  • 製造業の見える化コラム

    多変量解析を攻略しよう! ~身近なものに適用して考える~

    「多変量解析」と聞くと、「難しそうだ」と敬遠したくなっていませんか? 多変量解析はたくさんの変数からなるデータを解析するために用いられる便利な手法であり、あらゆる分野で活用されています。今回から「多変量解析シリーズ」として、多変量解析の基本的な話から先端的な話までを、分かり易く説明します。

    2013.02.04

  • LINE
  • Mail