現場のエンジニア向け「Analytics Insights」のご紹介

Tulip あらゆるレベルの意思決定者が業務の状況を把握するためのTulip 。分析機能は、プロセスから得られるデータを理解する上で重要な役割を果たします。今回、エンジニア、オペレーター、意思決定者が、本番環境での意思決定に必要なデータを確実に得られるよう、「Analytics Insights」を導入します。Analytics Insightsは、Tulip 一連の機能Tulip 現場の知見と機械学習Tulip 、外れ値の検出、分かりやすい予測、アラート機能を実現します。

これらの機能により、データ可視化にとどまらず、現場での機械学習の導入を通じて、有意義な知見を生み出すための参入障壁が低くなります。

「Analytics Insights」は、単なる可視化にとどまらず、ユーザーにより多くのデータを提供するプラットフォームの新機能です。ユーザーに最初に提供される「Analytics Insights」は「Layers」です。Layersは既存の時系列チャートに追加することができ、運用向けに構築されたプラットフォーム上で高度な機械学習機能を提供することで、エンジニアが迅速に結論を導き出し、外部のBIツールやデータ処理工程への依存を減らすことを可能にします。Tulip 、コードを一切必要とせずにこれらの機能を提供する、現場の運用向けに構築された初のTulip 。

Tulip のレイヤーとインサイトを使い始めるTulip

「管理図レイヤー」を使用することで、エンジニアは生産工程における外れ値や顕著な変動を特定することができます。管理図を設定するには、管理図の限界値を入力します。

今後数ヶ月以内に、管理図レイヤーに、機械学習を活用して外れ値の検出を効率化する自動限界値計算機能が追加される予定です。

Tulip での管理図の始め方Tulip

管理図のデータに基づいて、制御が外れたプロセスを監視するためのワンクリックアラートを設定できます。Tulip データを自動的にチェックし、外れ値が検出された場合に指定したユーザーにTulip 。

Analyticsで新たに利用可能になったレイヤーとして、「予測レイヤー」があります。予測レイヤーは、機械学習を活用して生産データの傾向を分析します。サイクルタイム、生産率、部品数、不良数、イベント数などの時系列データを予測に活用できます。シフトや傾向が可視化されるため、問題が発生する前に発見することが可能です。

予測機能はワンクリックで利用可能ですが、コーディングを一切行わずに、季節性、スケジュールパターン、推定パラメータなどを反映するようさらに設定することもできます。Tulip ノーコードインターフェースにより、エンジニアは追加のデータ処理手順を必要とせずに、データを自在に活用し、機械学習を業務ツールとして活用できるようになります。

Tulip での予測分析を始めようTulip

Tulip データサイエンティストや外部のBIツールを必要とすることなく、データから実用的な知見を引き出し、日々の業務に活用Tulip 。

これらの「Analytics Insights」機能は、すべてのTulip 提供されています。「Analytics Insights」は、Tulipテーブル形式の時系列データに対して利用可能です。Tulip 、今後数ヶ月のうちにマシンデータへの「Insights」機能の対応を進める予定です。

Analyticsには今後も新機能が追加され、より強力で新しい分析体験を提供していきます。プラットフォーム全体でのアラート機能や機械学習機能の拡充に加え、まもなくデータ可視化を強化する新しいグラフ機能も利用可能になります。