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実験データを全社で活用したい企業のための実績のある実験データベース

製造業における実験データの価値を高める、データベースソリューション

PVM: Product Validation & Vilification data Management

製品コンセプト動画(2分)

ソリューションカタログ

製品デモ動画(1分)

実験データ活用の課題、意思決定データの蓄積

多くの企業が、製品開発や研究で発生する実験データの活用に興味を持っています。実験とシミュレーションの融合、実験を減らす事によるコスト削減、AIやビッグデータなどの先進技術の活用など、様々な目的があります。しかし、実験データを活用したくても、社内にあるデータを集める事はなかなか難しいものです。

多くの企業では、グループごとのデータベースや個人PCでデータが管理されており、他部署からデータを取得することが難しい状況です。

また、実験で使用するデータは、様々なファイル形式で管理されています。Excelに表を作ったり、PowerPointでレポートを作ったり、リレーショナルデータベースにしまったりと。

さらに、計測器から出力される計測データが、様々なファイル形式で管理されているため、解析プログラムで読み込むのに多大な手間がかかることも少なくないです。

これらのデータは、本来は1つの製品を表すものであり、製品構造と実験データをひもづけて蓄積することで多くのエンジニアがデータを共有できるようになります。また、計測データは世界標準(ASAM ODS)を利用することでデータ活用がしやすくなります。

Graph型データベースを活用すると、意思決定コンテキストひもづけて、実験データを蓄積することができます。意思決定データとして蓄積することで、実験データは大きな価値を持ったデータとなります。

本ソリューションは、研究や実験業務に特化したデータ活用基盤であり、業務の核となる実験データを活用しやすい形でデータベースに格納します。

Volvo社による社内に分散する開発データの説明

出典:Neo4j

ソリューションの特徴

研究や実験業務に特化したデータ活用基盤であり、業務の核となる実験データを活用しやすい形でデータベースに格納します。また、解析ソフトやpythonなどの機械学習プログラムにデータを提供します。

(Store)データを収集し、使い安い形で蓄積する

(Share)データを関連領域に届ける

Analyzeデータを取捨選択しながら分析する

(Desicion分析されたデータを意思決定のために利用する

(Learnデータによる決定の結果から学習を推進する

特徴1.現場に負担をかけずにデータ登録

他のデータベースとの接続、過去の登録データの活用、ファイルサーバ内のデータファイルの吸い上げなどにより、現場に負担をかけずに実験データを登録するが出来ます。現場の業務プロセスを変えることなく、データを蓄積することができます。

特徴2.部署をこえて、データを活用

異なる部署と実験データを共有し、解析にまわすことができます。右図は、Matlab/Simlinkによる実験データとシミュレーションデータの比較時のスクリーンショットです。実験部署とシミュレーション部署のデータ共有の例です。

ほかにも、耐久試験部署と検査部署でのデータ共有など部署間をつなぐことができます。

特徴3.REST APIによる解析プログラムとのインターフェース

Rest APIにより、Brix PVM内のデータを取り出し、活用します。Rest APIが使用できる解析ツール、BIツール、プログラミングが接続する事が出来ます。

それぞれの計測ファイルが同じデータ構造に変換されて登録されているため、効率的にデータを使用した解析処理を進めることが出来ます。

特徴4.意思決定コンテキストと実験データをひもづける

Graph型データベース(Neo4j)を使用し、実験で取得したデータと、意思決定を表す自然言語をひもづけることができます。コンピューターが理解可能な形で、意思決定データを蓄積します。

特徴5. 分析データから作成された、意思決定データを蓄積する仕組み

意思決定のために、データベースに蓄積されたデータを活用して、新たなデータを作り出すことがあります。具体的には、BRIXデータベースに蓄積されたデータから、データセットを作成し、Pythonなどのアルゴリズムに渡します。アルゴリズムによるデータの処理結果を、新たなデータとして、再びBRIXデータベースに戻します。

特徴6.日本の自動車会社で実績のあるソリューション

日本の自動車会社のエキスパートエンジニアと供に改良してきた製品です。多くの工夫が施されています。

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