Japan Partner KSK Analytics

株式会社KSKアナリティクス

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オープンソースを活用した生産過程における予防保全

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1.生産ラインのセンサーを用いて異常を検知したい。多くのセンサから異常が発生するパタンを把握するのが困難

2.センサーのデータをリアルタイムに分析し、異常を検知した時点で生産ラインを中断させたい

3.多くの分析ソフトウェアは高額、社内の分析人材も豊富にいないことから分析プロジェクト開始の見通しが立たない

このような課題をお持ちではありませんか？

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1.センサーの251個のデータから、異常が発生するパタンを把握

異常が発生するパタンを現場も分かりやすい図で可視化。上から条件式に従うと「失敗」「成功」の予測ができる

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1.センサーの251個のデータから、異常が発生するパタンを把握

どのようなセンサーが「失敗」「成功」を見分けることができるのか。説明力のある変数を上位順で表示。

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1.センサーの251個のデータから、異常が発生するパタンを把握

分類の正解率、94.39%高い分類精度を実現

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2. 失敗数の発生状況から生産ラインを中断するか否かを判断

赤色の線が異常度合、青色の線が失敗数の累計を示す。失敗数が増え始めた時に、異常度合が高くなっている。閾値を決めてモニタリングすることも可能

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3. オープンソースをフル活用したスモールスタート

データ分析を開始するのに必ずしも高額なデータ分析ソフトを購入する必要がありません。オープンソースを活用することで「データで何が出来るのか？」を繰り返し分析して早期に“気付き”を得ることが重要です。

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3. オープンソースをフル活用したスモールスタート

オープンソースを使った分析トレーニング・サービスをご提供しております。詳しくはWebをご覧ください。 www.ksk-anl.com

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株式会社 KSKアナリティクスセールス＆マーケティング本部

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