IBM SPSS Modeler

  • アナリティクス

IBM SPSS Modelerは、分かりやすいインターフェースと高度な分析で、ビッグデータに潜む知見を引き出す、データマイニング・予測分析ツールです。

予測分析BA(ビジネス・アナリティクス)によって
データから未来を予測し
結果の最適化を実現します

製造業のデジタル化が急速に進み、これまで蓄積したビッグデータが活用されてきています。
IBM SPSS Modelerは、この蓄積されたビッグデータを、予測分析BA(ビジネス・アナリティクス)によってパターンや傾向を発見し、ビジネス課題に対する画期的なアイデアを追求することができます。

  • Point1
    予測分析BAにより
    意思決定を自動化
  • Point2
    データマイニングで
    パターンや傾向を発見
  • Point3
    分かりやすい
    インターフェース

予測分析BA(ビジネス・アナリティクス)により意思決定を自動化します

予測分析BAとは現状分析BI(ビジネス・インテリジェンス)の分析結果をベースに、データマイニングや統計分析といった手法によって、未来予測から次に行うべきアクションを提案し、結果を最適化することで、意思決定の自動化を実現することです。

  • データマイニング(仮説発見)
    膨大な顧客データやPOSデータからビジネスによって有効的なルール(事実)を見つけ出します。
  • 統計分析(仮説検証)
    分析者が「こういうことが言えるだろう」という仮説を立てて、それをさまざまな分析手法を用いて検証します。

データマイニングでパターンや傾向を発見できます

BAの中でも、ビッグデータから未知の法則を発掘(マイニング)するデータマイニングが注目を浴びています。
IBM SPSS Modelerは、このデータマイニングに特化した構造化データ・非構造化データのパターンや傾向を発見できるワークベンチです。

  • パターン発見
    蓄えられた膨大なデータから有益なパターンや組み合わせを発見します。
  • 予測
    過去のデータから最適なモデルを算出させ、未来を推測します。
  • 分類
    似たような顧客グループや商品グループをスピーディに求めます。

分かりやすいインターフェースですぐに利用を始められます

分かりやすいビジュアル・インターフェースにより、あらゆる形式のデータのアクセス・整理・モデリングを実現します。

IBM SPSS Modelerは分析機能をもつアイコンを
つなげるだけで分析プロセスを構築できます

IBM SPSS Modelerは、120以上の分析機能アイコンと40以上の分析手法があり、
この分析機能アイコンを矢印でつなげることで分析プロセスを構築できます。
IBM SPSS Modelerは、使いやすさと特長的な多機能によってあらゆる分析業務に対応できます。

さまざまな特長的な機能によってデータマイニングを実現します

  • 高度な分析要件を満たす豊富な多変量解析手法をサポートします。
  • 数値予測、判別予測、分類などの様々な予測ニーズに対応した予測モデルを作成できます。
  • データ読込み、加工、集計、グラフ作成など分析に必要な機能を搭載しています。
  • 分析結果をMicrosoft OfficeドキュメントやHTML、PDF形式で出力ならびにDBMSへ書き込みができます。
  • 分析ジョブをバッチスケジュール設定することによって必要な分析を自動更新できます。

分かりやすいインターフェースでカンタンに分析プロセスを構築できます

IBM SPSS Modeler基本操作の流れは1. データ読込、2. データ加工、3. グラフ作成、4. モデル作成、5. 結果出力です。

データ読込
ODBC(Open Database Connectivity)によるDB接続、固定長、可変長ファイル、Excel等の豊富なインターフェースを保有しており、既存の情報資産と連携した適材適所な構成が可能です。
データ加工
データマイニングでは分析可能な状態に整備されたデータを用いることが重要です。IBM SPSS Modelerではデータの検査・加工機能を保持しており外部ツールを用いることなくマイニング用データを準備することができます。
グラフ作成
データの傾向を把握するためのグラフが多数準備されています。グラフを表示させながらマウスで分析対象範囲を指示することができます。
モデル作成
IBM SPSS Modelerでは多種なデータマイニング機能を保有しています。自動モデリング機能を併用することで最適なモデリング手法へのクリティカルパスを実現します。
結果出力
複数の予測モデルの精度を比較、エクセル帳票として出力、バッチ・ルーチン化して業務への展開ができます。

蓄積された故障関連データをデータマイニングしFMEAに活用

FMEAを実践する際に発生する故障の洗い出しにおけるバラツキや抜け漏れ

FMEA(故障モードと影響解析)を実践する際に、例えばベテラン技術者から若手技術者への技術伝承不足などが原因で、個人差によって、故障の洗い出しにおけるバラツキや抜け漏れが発生することがあります。
バラツキや抜け漏れによって、重要な故障モードの漏れ・重要な故障原因の漏れ・重要な故障影響の漏れによる設計・生産の品質低下が起きる恐れがあります。
品質業務における抜け漏れの課題は重大な品質業務に影響することもあります。

FMEAデータのデータマイニングによる故障予測で品質トラブルを防ぎます

FMEA業務における重大な故障モード・故障原因の抜け漏れを防ぐために、過去のFMEAデータをもとに適切な故障モード、故障原因、SOD値(厳しさSeverity / 発生頻度Occurrence / 検出可能性Detection)を予測します。

過去のFMEA情報をもとにシステムが確度の高い解を導くため、ベテランに頼ること無く、有効な解を導くことができます。また個人でのFMEA作業において確度の高い解を導いているため、レビューでは、よりハイレベルな討議をすることができます。
また、システムより回答を得ることができるので、FMEA作業における過去データの洗い出しが短時間で行えるようになり、FMEAの検討時間をより多く費やせるようになります。
短時間で高いレベルのFMEA作業を実施できるようになることで、ミスにおける品質トラブルを防ぐことができるようになります。

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