製造効率低下の要因を明らかにしたい！
Node-AI独自の手法で分析に挑戦
導入事例 No. 06
導入事例 No. 06
製造効率低下の要因を明らかにしたい！
Node-AI独自の手法で分析に挑戦
製造効率低下という課題に対して、その要因を明らかにするために分析に取り組んだ事例です。因果分析などのNode-AIならではの分析を行い、製造効率低下の要因として有力な仮説を獲得できました。また、データサイエンティストによる分析コンサルを通して、お客様が自分達で分析を行えるように支援を行いました。
課題
- 低コストで高度な要因の分析を行いたい
- 要因の分析方法が分からない
解決
- ノーコードAIツールの導入
- データサイエンティストによる分析コンサル
効果
- 低コストで高度な要因の分析
- 要因の分析方法を習得
- 製造効率を低下させている変数の絞り込み
業種・業務
製造工場
メーカー
生産管理
目的・手段
因果分析
要因分析
製造効率に寄与する変数を把握したい
これまでの製造方法では製造効率が落ちてしまう
前年までは、これまでの製造方法で十分な効率で製造できていましたが、最近これまでの製造方法では効率が低下しているという課題を持つお客様がいました。お客様の方で、他の分析ツールを使って線形回帰や決定木を用いた分析を進めていましたが、原因の特定には至っていませんでした。
データを活用した要因の分析アプローチ
このような課題を解決する方法の一つとして、「データから要因を分析する」ことがあげられます。
データから要因の原因を特定するためには、データの可視化や統計的解析など様々な分析方法があり、複数の分析アプローチを試してみて課題を解決するような有力な仮説を獲得することを目的として取り組みます。獲得した有力な仮説は、実際の設備を活用して仮説の検証を行い課題の改善にアプローチします。
データから要因の原因を特定するためには、データの可視化や統計的解析など様々な分析方法があり、複数の分析アプローチを試してみて課題を解決するような有力な仮説を獲得することを目的として取り組みます。獲得した有力な仮説は、実際の設備を活用して仮説の検証を行い課題の改善にアプローチします。
可視化を工夫して、原料の製造会社ごとに傾向が異なることを確認
分析では、Node-AIを活用して、目的変数と説明変数間の関係性を可視化する重要度可視化や因果分析といった、分析を行なっていきました。これらの分析から、データ間の関係性を少しずつ把握することができました。
そして、前年から一部原料の製造会社を変更していることが原因なのではないかという仮説を獲得し、実際にNode-AI上で可視化を行ったところ原料の製造会社の違いによって傾向が異なることを確認しました。
そして、前年から一部原料の製造会社を変更していることが原因なのではないかという仮説を獲得し、実際にNode-AI上で可視化を行ったところ原料の製造会社の違いによって傾向が異なることを確認しました。
データサイエンティストと取り組む要因の分析
データから要因を分析するためのノウハウを獲得したい
近年、データから要因を分析する重要性が増していますが、まだまだ発展段階の領域です。お客様もツールを活用して分析に取り組んでいましたが、基礎技術やノウハウの獲得に至っておらず、データから要因を分析するためのノウハウを獲得したいという課題を抱えていました。
Node-AIを活用した低コストで高度な分析
データから要因を分析するためには様々な手法を実験的に試す必要があり、実装コストが高くなることが知られています。Node-AIは、ノーコードツールという特性からコーディングにかかる時間を削減することで、一つの検証を効率化することができます。また、可視化といった基本的な分析だけでなく、因果分析・目的変数と説明変数の関係度を可視化などの独自の研究手法も搭載されており、高度な分析まで低コストで行うことができます。
この分析においても、Node-AIを活用し、可視化や因果分析などの多くのアプローチを効率的に試した結果、短期間で有益な仮説をデータから獲得できました。
この分析においても、Node-AIを活用し、可視化や因果分析などの多くのアプローチを効率的に試した結果、短期間で有益な仮説をデータから獲得できました。
データサイエンティストによる分析コンサル
もう一つのゴールとして、お客様が分析を行えるような状態を設定しており、お客様の分析者を弊社のデータサイエンティストが支援する体制で進めました。
まず、分析に関する基礎をレクチャーし、1度分析プロセスを体験していただきました。その後は、お客様が中心となって分析プロセスを回していただき、我々は分析ノウハウの共有を中心に支援を中心に支援しました。
支援終了時には、お客様の力で分析を進めることができるようになり、十分なノウハウを獲得することができたように思えます。
まず、分析に関する基礎をレクチャーし、1度分析プロセスを体験していただきました。その後は、お客様が中心となって分析プロセスを回していただき、我々は分析ノウハウの共有を中心に支援を中心に支援しました。
支援終了時には、お客様の力で分析を進めることができるようになり、十分なノウハウを獲得することができたように思えます。
製造設備を用いた仮説検証とノウハウの展開
製造設備を用いた仮説検証に向けて
現在、製造設備を用いて分析から得られた仮説の検証に向けて準備を進めています。今回得られた仮説で製造効率の低下を解決できるかまでの検証はできていませんが、今後も分析も続けていきこれまでの製造効率を上回るような製造方法の獲得を目指していきたいと考えています。
要因の分析の活用方法
- 製造工場
- 変数間の因果関係を把握するための因果分析