478自動化構想設計(データ分析)

 ここではフィージビリティースタディーの結果について考えてみます。

分析ツール：富士通COLMINA データ分析ナビゲーション

サンプル数 ：過去1年分のデータを収集　300項目　30,000サンプルで予測モデル作成

予測精度評価方法 ：予測↑↓表示と実際↑↓表示を比較して正解率を評価。一般に予測精度を評価する場合Ｒ2値を使用しますが、多くのノイズを含む製造データを扱う関係上、　　　Ｒ2値の向上には限界があります。上げ下げの傾向が見えるだけでも現場では助かります。

　ここではその上げ下げの正解率を評価指標としました。

精度改善の取り組み：サンプル期間調整、重要要因データの追加、組み合わせ変更など

予測精度と課題：正解率７割　重要要因データのリッチ化→自動データ収集設備導入

予測精度の向上には、重要因子のデータ品質、量が担保されていることが重要となります。