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Carlos Pinheiro 0
Vehicle Routing Problem - A beer distribution example in Asheville

The Vehicle Routing Problem (VRP) algorithm aims to find optimal routes for one or multiple vehicles visiting a set of locations and delivering a specific amount of goods demanded by these locations. Problems related to the distribution of goods, normally between warehouses and customers or stores, are generally considered vehicle routing problems. For this article's example, let’s consider a real (and awesome) brewery that needs to deliver beer kegs to different bars and restaurants throughout multiple locations.

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Charlie Chase 0
Misnomers regarding outliers and their usefulness in statistical modeling

Outliers provide much-needed insights into the actual relationships that influence the demand for products in the marketplace. They are particularly useful when modeling consumer behavior where abnormalities are common occurrences or unforeseen disruptions that impact consumer demand. But why do demand planners cleanse out outliers, when many are not really

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製造業DXにおけるITとOTとの融合 (2) - 生産ラインにおけるAIを用いた状態監視の種類

医者の診断に例えて学ぶ AIを用いたセンサデータ分析システムに関するよくある誤解について 製造業で盛んに導入されているセンサ。 そのセンサデータを分析してビジネスインパクトのある結果を出すには、どのようにしたら良いのでしょうか? データ分析を成功させるためには、様々な要素が考えられますが、ここではセンサデータの質に注目したいと思います。いくら高度なデータ分析手法を用いても、分析対象のセンサデータが正しく取得できていない場合は、結果が出ないことは容易に想像できますが、あまり議論されることはありません。 これは、センサ計測とデータ分析の両方を視野に入れた幅広いノウハウが必要となり、Information Technology (IT) と Operational Technology (OT)との融合という課題に行き着くためです。 本ブログでは、このマニアックな話題を、医者の診断に例えながら、わかりやすく解説していきます。 はい、今回は、「生産ラインにおけるAIを用いた状態監視の種類」について解説します。 図1に示した通り、種類としては4つに大別されます。 どれを実現したいのかで、取得すべきセンサデータの種類や、データ分析システムの構築難易度が変わってきます。 読者の皆様は、どれを実現したいとお考えでしょうか? 図1.生産ラインにおけるAIを用いた状態監視の種類は4つある 1つ目が異常検知です  これは生産品の品質異常や生産ラインの設備機械の異常を捉えるものであり、学術的には「教師なし学習」と呼ばれる手法を用います。この場合、異常時のデータを予め用意する必要がないため、不具合データの取得が困難な製造業の現場において有効となります。例えば、正常時の各種センサデータを基準とし、どれだけ正常状態から離れたかで、異常を検出する方法です。 2つ目は原因診断です これは異常発生後に、何が原因なのか特定するものであり、学術的には「教師あり学習」と呼ばれる手法を用います。この場合、異常時のデータを予め用意しておく必要があります。 原因診断が必要とされる理由としては、対処方法の検討をつけるためです。 製造装置であれば、点検箇所や分解すべき箇所を特定することにより、分解コストや部品交換コストを抑えることができます。 これは大型機械の場合、特に重要であり、この原因診断は「精密診断」とも呼ばれ、まさに職人技が要求される分野です。 3つ目が品質/寿命予測です これは各種データから、生産品の品質を予測したり、稼働中の設備や部品が、あとどれくらい使用できるか日数を予測するものです。 例えば、生産品の品質予測が可能になると、抜き取り検査の精度が向上し、ランダムにサンプル取得をするのではなく、品質上懸念がありそうなものをサンプルして効率良く評価できるようになります。 また、設備や部品の寿命予測が可能になれば、高額な部品をできるだけ長く使用することができますし、メンテナンス日程を戦略的に決めることも可能になります。 4つ目がパラメータ最適化です これは、期待した品質で生産するためには、どのような製造環境や材料構成が必要なのか、また、どのように製造装置を制御したらよいのか決定することができます。 図1に示したデータ活用の流れは、人間の健康診断と全く同じであり、1番から4番まで順番に実施する必要があり、飛び越えることはできません。 医療に例えますと、1番の「異常検知」は、正常時との変化を検出するものであり、いわば定期健康診断に相当するものです。 2番の「原因診断」は、定期健康診断で早期発見された異常を、さらに掘り下げて精密検査を行うものです。 3番の「品質/寿命予測」に関しては、医学でも同様であるが、これまでの長年にわたるデータが揃うことにより、治癒率予測が可能になります。 4番の「パラメータ最適化」は、健康で過ごすための予防方法だと言えます(図2)。そして、豊かな人生を過ごすために、どなたも4番の予防までを期待されておられると思います。 図2. 医療診断の流れと、生産ラインにおける品質管理/設備状態監視の流れはよく似ている 生産ラインでも同様です。最後の4番まで実現できれば、ビジネス上の費用対効果(ROI)は最大となります。 それには、分析に必要な各種データを準備する必要があり、その質も重要になります。 しかしながら現実問題として、いきなり4番から実現することはできないため、4番のパラメータ最適化の実現をゴールとしながら、1番から順番に実現していく必要があることを御理解ください。また、医学でも同様のことがいえるかと思いますが、生産ラインにおける状態監視対象物によっては、1番の異常検知が技術的な限界となり、2番以降に進めない場合もあります。 この見極めも重要となってきますが、この点は本ブログのテーマとして別途取り扱いたいと思います。 次回に続く

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製造業DXにおけるITとOTとの融合 (1) - なぜ医者の診断に例えて学ぶと良いのか?

医者の診断に例えて学ぶ AIを用いたセンサデータ分析システムに関するよくある誤解について 製造業で盛んに導入されているセンサ。 そのセンサデータを分析してビジネスインパクトのある結果を出すには、どのようにしたら良いのでしょうか? データ分析を成功させるためには、様々な要素が考えられますが、ここではセンサデータの質に注目したいと思います。 いくら高度なデータ分析手法を用いても、分析対象のセンサデータが正しく取得できていない場合は、結果が出ないことは容易に想像できますが、あまり議論されることはありません。 これは、センサ計測とデータ分析の両方を視野に入れた幅広いノウハウが必要となり、Information Technology (IT) とOperational Technology (OT)との融合という課題に行き着くためです。 本ブログでは、このマニアックな話題を、医者の診断に例えながら、わかりやすく解説していきます。 ------ はい、本日は 「なぜ医者の診断に例えて学ぶと良いのか?」 をテーマにお話しします。 近年、製造業DX、またはインダストリアルIoTと呼ばれるトレンドにより、AIを用いたセンサデータの分析が流行しています。 例えば、 ・ 製造装置の故障予測 (設備状態監視) ・ 生産品の不具合検出 (生産ラインの品質管理) が人気の用途です。 背景としては、熟練者のリタイヤを見越して、彼らが持つ暗黙知の形式知化が必要とされていることや、熟練者ですら見つけられない不具合を検出することで更なる品質向上を実現したいという考えが背景にあります。 そのため、データ分析のリーディングカンパニーである弊社には、世界各国において、センサデータの分析に関する御相談が数多くやってまいります。 それと同時に様々な誤解が生じていることがわかってまいりました。 ところが、数多くのお客様とお話をしていくと、多くの誤解や勘違いが存在することがわかってきました。 例えば、 分析アルゴリズムに関して、熱心に調査されているお客様、がおられます。 ごく普通のニーズだと思いますが、お話を伺うとこんな感じになることがあります。 監視対象物や起こっている異常状態が不明 データは持っておらず、機械学習等の分析手法を調査されているご様子であったり、監視対象となる設備機械や生産品が決まっていないというお客様です。 要は情報収集段階だということです。この場合、優秀なデータサイエンティストでも明確な回答はできず、お客様もなかなか納得されない状況が生まれます。 この状況は、医療で例えるなら、病気にもなっていないのに病院に行き、治療方法を熱心にお医者様に相談している状況と同じではないでしょうか? この例え話をさせて頂くと、すぐに状況を御納得頂けます。 データ分析をしても結果が出ない 2017年頃にIoTが流行った際に、まずはセンサで計測してみましょうということで「スタートアップキット」なるものが流行ったことがあります。 この名残で、分析しても結果がでなかったという苦い経験をされたお客様が数多くおられたようです。 投資もしましたし、会社組織としても困りますよね。そこで弊社に相談が来るわけです。 もちろん分析手法が原因である場合もありますが、実は問題の大半は、センサの選定ミスや、取付けミス、生データの取得方法などに関係しています。 この状況は、医療で例えるなら、心臓の病気を見つけるのに、聴診器を足に当てて心音を聞いているような状況が起こっているということです。また、ウィルス性の病気を聴診器で見つけようとしているようなケースも見うけられます。 これでは絶対に病気は見つけられませんよね? 医療に例えれば、あり得ない状況ではありますが、センサデータ分析の世界では、頻発している問題です。 正直、驚きではありますが事実です。 私はこのような状況を、非常にもったいないと感じています。 そのため、本ブログを通して、AIを用いたセンサデータ分析システムに関して生じている様々な誤解について、医者の診断に例えながら、わかりやすく御紹介していけたらと思っております。 その理由ですが、医療診断と、製造業系データの分析の流れは似ているからです(図1)。また、医療診断は、多くの皆様が実体験をお持ちですので、例え話を通して、言われてみればそうだなという感覚を持って頂きやすいのではないかと考えております。 図1. 医療診断の流れと、生産ラインでのデータ分析の流れはよく似ている 今回は、医者の診断に例えると、色々と見えてきますというお話をさせて頂きましたが、次回からは、よくある誤解に関して、次々に御紹介していきます。 テーマとしては、こんな感じの物を予定しています。 ・ 生産ラインにおけるAIを用いたデータ分析の種類について ・ 無症状であり、異常検出が甘くなる原因となる「センサの選択ミス(取得データの選定ミス)」 ・ 無症状であり、異常検出が甘くなる原因となる「センサの設置方法のミス」 ・ 無症状であり、異常検出が甘くなる原因となる「取得データの質が悪いケース」 ・ 患者に寄り添う現場スタッフとのコラボの必要性 ・ 病名は同じでも、症状が微妙に異なるケースへの対処 など 次回に続く

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Charlie Chase 0
Can demand planning save your supply chain? Find out with this free trial

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Santiago Fainstein 0
Analítica, nube e inteligencia artificial, tres de las tecnologías en las que más invertirán las empresas en el 2022

La acelerada digitalización de los servicios y el cambio definitivo en el comportamiento de los clientes son algunas de las razones que llevarán a las empresas a aumentar sus inversiones en tecnología en el 2022. Aunque la tecnología no lo es todo en los procesos de transformación digital, sí es

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Que alce la mano el líder, la empresa o la organización que no esté presionado en estos momentos por reducir sus gastos y costos de operación. Hemos hablado en varias oportunidades del impacto y el alcance que tiene la alianza establecida por SAS y Microsoft para llevar la analítica a

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The social and economic impact of COVID-19 has dramatically affected supply chains and demand planning across all industries. Then there’s the Amazon effect, which has led to sky-high consumer expectations of the ordering and delivery process. Demand planners for retailers and consumer goods companies have quickly realized they have no

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Falko Schulz 0
Analyzing movement and tracking data using SAS Visual Analytics

Technological advancements in connectivity and global positioning systems (GPS) have led to increased data tracking and related business use cases to analyze such movements. Whether analyzing a vehicle, an animal or a population's movements - each use case requires analyzing underlying spatial information. Global challenges such as virus outbreaks, deforestation

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Vinicius Strey 0
Beyond Distributed Control Systems and Historians: The True Power of Analytics for the Process Manufacturer

Plant control is key for manufacturers to run their operations. Since the advent of computers, process industries have witnessed the impact of new technologies in terms of safety, stability and resiliency. Here is a five-decade overview of those technologies: 1950s: Electromechanical systems set the basis of modern process control by

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Charlie Chase 0
Is your demand management process stuck in the 1990s?

Demand management concepts are now over 30 years old. The first use of the term "demand management" surfaced in the commercial sector in the late 1980s and early 1990s. Before that, the focus was on a more siloed approach to demand forecasting and planning that was manual and used simple

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Ernesto Cantu 0
Resiliencia, la fortaleza de la cadena de suministro del futuro

A lo largo de 2020, las cadenas de suministro estuvieron bajo gran estrés. La pandemia y los altibajos del entorno económico hicieron que las empresas enfrentaran complicados desafíos para seguir produciendo y satisfacer los nuevos patrones de demanda. Si bien privó la incertidumbre, también fue una oportunidad para que las

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Michael Guilfoyle 0
Avoiding the digital transformation technology trap

In a world increasingly characterized by digital economies and disruption, every market disturbance exponentially widens the business agility gap between the less digitally evolved and those companies that have demonstrated innovation leadership through digital transformation. For those that are not transforming with urgency, the negative consequences will become compounded to

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An analytics how-to for small and midsize manufacturers

Small and midsize (SMB) manufacturers are critical drivers of innovation and productivity, and agility often gives them a competitive advantage over larger organizations. But they have unique challenges compared to larger manufacturers who have the resources and capital to achieve greater economies of scale. To take advantage of their agility,

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제조 산업을 위한 성공적인 디지털 트랜스포메이션 전략

성공을 위한 3가지 필수 요소 시장조사기관인 IDC는 올해, 제조 분야에서 디지털 트랜스포메이션에 가장 많은 투자가 이뤄질 것으로 전망합니다. 구체적으로 디스크리트 제조 2,250억 달러, 프로세스 제조 1,250억 달러, 총 3500달러의 투자를 예상합니다. 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 수행하기 위해서는 3가지 요소가 필요합니다. ▶첫째, 사람. 모든 혁신의 주체는 사람입니다. 사람의 능력, 조직구조, 문화가 상당히

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Stephanie Krishnan 0
Are manufacturers missing out? Digital transformation reaps real benefits!

Digitally mature manufacturers outperform their non-digital peers — they generate more revenue and profit, and will out-compete non-digital companies. This is a bold statement, but it was a clear outcome of recent IDC Worldwide Manufacturing Insights research, which compared the profitability and revenue of digitally mature manufacturers to their non-digital

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Transformation numérique : les nouveaux challenges de l’industrie

La transformation numérique est devenue un facteur déterminant de compétitivité pour les industriels. Elle leur permet de gagner en flexibilité, agilité et adaptabilité et ainsi de devenir des entreprises plus résilientes, capables de résister aux incertitudes et crises qui secouent leur marché. Pour assurer son avenir, l’industrie doit savoir tirer

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