スピーカー | トランスクリプト |
| ヤシル・エル・ハウスニ | こんにちは。 |
| 私は、Saint-Gobain Research Provence のスマート製造チームに所属する R&D エンジニア兼データ サイエンティストの Yassir El Housni です。 |
| フランスのカヴァイヨンにある。 |
| 私たちはセラミック材料事業部門のために働いています。この投稿には 2 つのポイントがあります。まず、メーカーのデータ プロジェクトに提案するデータ プロジェクト ライフ サイクルを紹介します。 |
| そして2番目では、 |
| サンゴバン社の材料、セラミック材料業界のユーザー事例を 2 つ紹介します。 |
| R&D、生産、品質、保守など、さまざまな部門にまたがるデータ プロジェクトに取り組むには、進捗を追求するために段階的なアプローチを取る必要があります。 |
| データベース方法論における知識発見、および定義、測定、分析、改善、制御を行う DMAIC としても知られるシックス シグマ哲学。 |
| この無限ループでは、データ分析プロジェクトを適切に管理するために実行すべき 7 つのステップを定義します。これらすべてにおいて、プロセスを十分に理解することが、産業界のデータ プロジェクトを成功させるための重要な鍵であると考えています。 |
| たとえば、プロセスの変動を検出するには SIPOC またはフローチャート マップを使用し、変動の原因を検出するには ??? または石川ダイアグラムを含む問題解決ツールボックスを使用します。 |
| 次に、無限ループは継続的な改善を達成するための別のルートも示します。次に、このアプローチを段階的に詳しく説明します。 |
| まずプロジェクトの定義から始めましょう。データ プロジェクトを開始する前に、3 つの要素を明確に定義する必要があります。 |
| ここでは、取引の要素を明確に定義するのに非常に役立つと思われるいくつかの質問を提案します。まず、ビジネス ニーズの定義です。 |
| 多くの場合、製造業におけるデータ プロジェクトの目標は、プロセスの最適化、収量の最大化、特定の製品の品質の向上、またはエネルギー消費の削減です。 |
| ビジネス チャンスの定義では、何が使用されるのか、ターゲットに必要なのは視覚化だけなのか、分析だけなのかを把握する必要があります。 |
| そしてその後、その影響により、定量化された利益がビジネスにもたらされるはずです。 |
| 2番目は、データの可用性と使いやすさです。ここでは、データの品質の対角分析を開始します。これは、データプロジェクトの実現可能性を判断するステップで非常に重要です。したがって、チームの構成は、 |
| データ チームからの担当者、ビジネス ユニット チームからの担当者、工場からの担当者、シックス シグマのグリーン ベルトまたはブラック ベルトを持つプロセス エンジニア。 |
| 2番目のステップに進みましょう。 |
| データの準備。 |
| 変換、統合、クレンジングは、データプロジェクトで多くの時間を費やす重要なステップです。たとえば、ここにはさまざまなデータソースがあり、それらを一元化する必要があります。 |
| 1 つのテーブルで。主に、入力には X を使用し、出力には Y を使用します。この設定では、欠損値の処理、定数変数の ???、そしてもちろん、テーブルを正しく変換するための正しい SQL 要求を保証する JMP データ テーブル ツールなど、JMP のさまざまなツールを使用します。 |
| 3 番目のステップは、動的な視覚化を使用してデータを探索することです。JMP では、視覚化の選択肢が幅広くあります。たとえば、変数の分布をプロットし、それが従う負荷(?) を推定します。 |
| ボックスプロット図で外れ値を検出します。 |
| 2つの変数間の非線形回帰、 |
| 等高線または密度マッピングを使用して、各人口の集中の主な配置を決定することができ、それをプロットするための幅広い選択肢があります。 |
| ???、私たちは仕事でそれらをよく使用しており、非常に便利だと感じています。 |
| 4 番目のステップはモデルの開発を進めることですが、これは必要な分析の種類によって異なります。 |
| それは... |
| 目標は説明すること、または予測することです。前者は変数間のリンクに関するもので、データ内のパターンを説明するのに役立ちます。後者は数式に関するもので、データ内のパターンを予測するのに役立ちます。 |
| 通常、データセットは 3 つのブロックに分けられ、70% がトレーニング用、20% がテスト用、10% が検証用です。また、データのサイズが小さい場合は、70% をトレーニング用、30% を検証用に使用することもあります。モデルが適切であれば、意思決定を促進するために新しいデータセットを要求します。 |
| 教師あり学習と教師なし学習に取り組む必要があります。今日、Saint-Gobain では JMP の通常バージョンを使用します。 |
| また、線形回帰、決定木、ニューラル ネットワークなどの教師あり学習ツールにもアクセスできます。決定木は適切な結果を提供し、セラミック材料業界の課題を解決するのに役立つため、現在では決定木を頻繁に使用しています。 |
| 5 番目のステップは、最適なソリューションを見つけることです。 場合によっては、ソリューションは 1 つだけですが、他の場合には、多数のモデルの組み合わせになります。 また、適切な意味を保証するために、平均最大値や各変数の評価ステップなどの制約をいくつか追加しました。 |
| JMP プロファイルは、ソリューションを迅速に最適化する大きな可能性を提供します。 |
| これからの次のステップは、シックス シグマ グリーン ベルトまたはブラック ベルトを持つ当社のプロセス エンジニアのサポートにより、工場に渡されることです。 |
| 6 番目のステップは、プラント内で最善のソリューションを実装し、1 つの代表モデルのみによって制御することです。たとえば、出力 Y1 の管理チャートを実装し、さまざまな変動を分析します。 |
| 7 番目のステップでは、モデルの有効性を監視し、データ プロジェクトの作業による全体的な利益を視覚化します。たとえば、円グラフでは、全体的な収益への放射状の影響を確認できます。 |
| そして最後に、継続性、継続的な改善、無限ループの継続性を確保するための新しいデータ プロジェクトのステップ 1 の準備です。 |
| 以上がデータ プロジェクトのライフサイクルに関する説明です。次に、JMP を使用したプロトコルの実際のケース スタディを 2 つ紹介します。 |
| 2 つの例では、同じプロセス技術を研究しました。電気アーク炉に関するものですが、2 つの例では製品もターゲットも異なります。 |
| この技術では、電気、熱、化学、時間、その他の物理的影響など、複雑な多物理現象が存在します。 |
| ここでは、たとえば、さまざまな種類のセンサーから得られる 100 を超えるプロセス変数があります。 |
| ビジネスニーズ |
| 特定の製品 JO7 の全体的な収量を説明することでした。 |
| その中で、欠陥 #1、#2 から #N まで、さまざまな種類の欠陥が検出されます。 |
| そしてデータセットを正しく準備するために、私たちはパレート図を使いました。 |
| マハラノビス距離による外れ値処理、正しい属性の再コーディングによるエラーの種類と欠損値処理の修正。 |
| ステップ3の探索では、入力間の相関関係を調べて変動の数を減らす例を示します。 |
| モデルと作業した後。 |
| その結果、私たちは3つの変数だけで決定木を見つけました。ここでの目標は、なぜ収量が |
| 最大で。 |
| そして私たちは |
| 100 未満の変数が 3 つだけの決定木です。モデルでは、データ サイズが大きくないため、データの 70% をトレーニングに使用し、30% を検証に使用して、重要なルート スクエアで良好な結果が得られます。 |
| ご覧の通り、70%を超えています。 |
| 私たちが工場に伝えたメッセージは、特定の設定だけで |
| X1、X2、X3は説明できる |
| グローバル利回り、そしてこの利回りのパーセントである Y を最大化する必要がある場合は、X1 と X3 専用の特定の設定を取得する必要があります。 |
| そして、世界の利回りは急速に変化するはずです。それが、ここにある点群のポイントです。 |
| そしてそれぞれ |
| プロジェクトでは、各パラメータの物理的な理解も提供します |
| 植物に。 |
| 2 番目の例では、同じテクノロジーですが別の製品です。ここではプロセス変数が 80 個だけあり、目標は欠陥のないピースの数 D1 を増やすことでした。 |
| 必要なのは品質の説明だ |
| 特定の製品については、同じ方法論をステップに使用します。たとえば、ここでは、モデルに入れる変数の数を減らすために、入力間の同じ相関関係を調査しました。 |
| そして、結果として、我々は決定木も使用しましたが、ここでは、このグローバル収量を説明する12の変数を見つけました。 |
| 良い |
| 結果。ご覧の通り、R2は84%、RMSEは3%、サイズ数は287でした。これには、クロス検証法を使用しました。 |
| テーブルのサイズが非常に小さいためです。 |
| 最初のパラメータは非常に重要で、ご覧のとおり 50% を占めています。 |
| そして、12 個の変数を使って植物に説明するのは困難でした。そのため、最初の変数だけをプロットすると、変数 X1 だけでしきい値を定義できることが視覚的にわかり、それによって全体的な収量が急速に変化するはずです。 |
| ありがとう。 |
