AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「多面的データをまとめて解析しないとダメだ」って言われましてね。論文があると聞いたんですが、そもそも何が新しいんでしょうか。私、デジタルは得意ではないので、端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は「さまざまな測定値を表の形で並べて、変化の『似ている部分』と『順序』を可視化する方法」を提案しています。要点を3つにまとめると、1) 多種類の指標をまとめて扱えること、2) 似ている変化を熱マップで示すこと、3) 変化の順序関係を非同期相関で評価できること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。で、うちの工場で言えば、材料の硬さ、表面の状態、導電率といった別々の測定をまとめて見る意味があるということですか。投資対効果に繋がるのかが一番の関心です。
良い質問です。投資対効果の観点では、要点を3つに整理します。1) 問題点の早期発見が可能になり手戻りが減る、2) 複数指標の関連を知ることで無駄な試行が減る、3) 製品問題の因果推定がしやすくなり開発コストが下がる、です。身近な例で言うと、車の不具合をタイヤだけで探すのではなく、車全体のセンサーを同時に見ると原因が早く分かる、そんなイメージですよ。
それで、具体的にどうやってデータを扱うのですか。うちの現場では測定方法が違うデータが混在していて、正直まともに比較できないんです。
そこが肝心です。まず全ての指標を0から1の範囲に正規化(normalization)します。次に似た振る舞いを示す指標を階層クラスタリング(hierarchical clustering)で並べ替え、最後に非同期相関(asynchronous correlation)で「先に変化した指標」と「後で変化した指標」を見ます。専門用語は後で一つずつ噛み砕きますが、要は“同じように動くもの”と“順番に動くもの”を色で示すということです。
これって要するに、バラバラの数値を一度同じ枠に揃えてから、似ている行動をグループ化して、変化の先後を色で分かりやすくしたということ？
その通りですよ！素晴らしい言い換えです。つまり、異なる測定尺度を統一してから、相関と時間差を可視化する。結果として、どの構造要素が先に変わり、どれが後で追従するかが見える化できるんです。大丈夫、これを押さえれば現場での使いどころが見えてきますよ。
現場に落とし込むにはどのくらいの労力が必要ですか。データの準備やツールはどこまで自社で対応できますかね。
現場導入のポイントも3つで整理します。1) データの標準化・欠損補完は必須で、ここは外部支援も検討すべき、2) 階層クラスタリングや相関計算は一般的な統計ツールで実行可能であり、初期は既存のフリーソフトや社内Excelで段階的に試せる、3) 可視化は経営判断に直結するため、ダッシュボード連携を中期目標にする、です。段階的に進めれば投資も抑えられますよ。
なるほど。最後に、論文は実際に何を材料に示しているんですか。うちと近い事例だと判断できますか。
この研究はカーボンナノチューブ(carbon nanotube, CNT)の膜を高温アニール(annealing)したデータを対象に、11の構造パラメータを8つの解析手法で取得した多面的データを用いています。材料系の階層的な構造変化を扱っており、製造業での複合的な品質変動解析に応用可能です。ですから、工程で複数のセンサや測定値があるなら応用が見込めますよ。
わかりました。これって要するに、うちのセンサー群のデータを同じ土俵に並べて関連と順序を見れば、原因特定の手戻りを減らせるということですね。まずは小さく試して効果を示してもらえば投資しやすい、と理解しました。
その通りですよ。小さな実証(POC)から始めて、効果が見えたらツール化していくのが現実的です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
