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。