製品情報
データ分析支援サービス
データ分析支援サービスとは
お客様の課題を共有し、データアナリストがMELSOFT MaiLabを使ってお客様のデータを分析します。分析した結果をレポートや診断ルールの設定例としてご提出いたします。
データ分析による改善の流れ
Step1 課題定義
解決すべき課題は何か、また、見込める効果は、現状と目指す姿を明確にします。データ分析の観点で解決すべき課題を整理する「課題整理支援サービス」を無償でご利用いただけます。
経営課題の抽出
現場課題
Step2 データ準備
何のデータを集めるのか、どのように集めるのかを検討します。
現場課題の要因分析
必要なデータの選定/収集
Step3 分析・診断モデル作成
データを分析し、潜在していた知見を見つけます。診断ルールを作成し、妥当性を検証します。弊社データサイエンティストがデータ分析を代行する「データ分析支援サービス」や、基本的な考え、知識をトレーニングする「データ分析トレーニング」をご利用いただけます。
データの傾向を確認
診断ルールの作成/検証
Step4 運用
診断ルールをリアルタイムの診断システムで運用し、効果を確認します。
診断システムの運用
効果を検証
課題整理支援サービスについて
課題整理支援サービス
データ分析に興味があるものの、課題の把握が難しい段階の方は、まず課題定義が必要です。
データ分析の観点で解決すべき課題を整理する技術懇談を無償で実施しておりますので、ご活用ください。
データ分析支援サービスについて
データ分析支援サービス
お客様の課題を共有し、データアナリストがMELSOFT MaiLabを使ってお客様のデータを分析します。
お客様が抱える課題の解決を、データ分析によって支援します。
こんな方におすすめ！
- 分析知識の習得や分析にかける時間がないため、外部にデータ分析を依頼したい方
- 自社のデータを専門家に分析してもらい、その分析プロセスを知りたい方
- MELSOFT MaiLabで診断できるルールを提案してほしい方
お客様にて、分析結果を
課題解決にご利用いただけます。
分析レポートの概要
1.導入
- プロジェクトの背景や目的
2.分析の概要
- 分析対象データの概要
- データ加工の考え方、加工方法
- データ分析手法の概要
3.分析結果
- 分析結果のご説明
- 実施した分析内容の詳細・考え方
4.ご提案
- 分析結果に基づいた改善提案や課題提起
- MElSOFT Mailabによる診断提案
※上記は一例です。お客様のケースに合わせて構成・内容を調整させていただきます。
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サービス活用事例
CASE1
大手機械メーカー様金属切削制度の向上
金属切削の加工精度を悪化させている要因を特定して、品質を向上したい。
切削時の約60種類のデータを分析して、加工精度に影響する5種類の要因を抽出。今まで知らなかった知見を蓄積でき、約30％の加工精度向上。
CASE2
大手機械メーカー様金属塑性加工の治具異常検出
金属塑性加工で、加工治具の欠けにより発生する製品ロスを減らしたい。
装置データを分析し、加工治具の欠けと関連する要因があることを特定。加工治具の異常を検出することで、約20％の製品ロス削減が可能に。
CASE3
大手リチウムイオン電池メーカー様極材塗布厚の異常予兆検知
極材塗布厚のばらつきを予兆検知することで、目視検査工程のコストを削減したい。
塗布機の約130種類のデータから、塗布厚のばらつきに関連する4つの要因を抽出。ばらつきの予兆を検知し、検査工程のコストを大幅削減することが可能に。
お問い合わせ方法
最寄りの弊社支社/代理店へお問い合わせください。
ご注意事項
- 本分析サービスは、お客様が弊社製品をより有効活用できることを目的とした支援であり、分析結果を保証するものではございません。
- お客様が本分析結果を用いて行った行為により損害が発生した場合、弊社では責任を負いかねますので、ご了承ください。
- 分析の目的やご提供いただくデータによっては、お客様の希望する分析支援を行えない可能性があります。
※本ページに掲載の画像・写真はサービスのイメージを伝えるものであり、実際の分析者とは異なります。
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