レベル：上級
Corning Inc、統計エンジニア、Michelle Brockway
製造業では、データ分析の統合に時間がかかり、十分に活用されないことがよくあります。ただし、統合が早ければ早いほど、より迅速な洞察が生成されます。この使用例では、予測モデルがいくつかの生産ラインの立ち上げに沿って実装され、分析の早期導入における価値を示しています。最適化された予測モデルにより、チームは仕様外の部品を予測できるだけでなく、プロセスの制限を作成するための主要なパラメーターを理解することもできました。入ってくる材料の属性のみを使用して、仕様から外れる後処理された材料の量を適切に予測できます。このタイプの予測により、製造工場に出荷する前に材料の属性を検証できるだけでなく、プロセスの変更に関する洞察も可能になり、ビジネスにかなりのリソースを節約できます。プレゼンテーションでは、モデルが構築されたプロセス、背景、実装、および製造設定でモデルを維持するための計画について説明します。
独占的な目的のために、正確な製品と生データを開示することはできません。使用される方法と実装を示すためにデータが変換されますが、専有情報は開示されません。
