ものづくりの現場で働く人が、自分でデータ分析
FUJITSU Manufacturing Industry Solution
COLMINA データ分析ナビゲーション

データ分析経験の少ない現場の方でも、データサイエンティストと同等な分析が可能

生産現場のデータを分析したいと思っても、データが収集できていない、データがあっても社内にデータ分析に詳しい人材がいないため、社外のデータサイエンティストに依頼するしかなく時間がかかる、などのお困りごとはありませんか?

COLMINAで生産現場のデータを収集・蓄積し、データ分析ナビゲーションで分析することで、ものづくり現場の作業者自身でデータ分析することが可能になります。
現場の作業者自身でデータ分析ができるため、社外にデータを持ち出さず、分析したいタイミングで何度でも繰り返し分析できます。また、データサイエンティストの分析プロセスを経験することで、社内のデータ分析人材の育成や分析ノウハウの蓄積にもつながります。

COLMINA データ分析ナビゲーションの特長

3つのポイント

  • 設備の故障予兆検知、製品の品質改善に特化

    データ分析ナビゲーションは、設備の故障予兆検知や製品の品質改善に特化した分析ツールです。ナビゲーションに沿ったわかりやすい操作で、誰でもデータ分析が可能です。

  • ものづくり現場で高度な分析が可能

    データ分析経験の少ない作業者自身で、「設備稼働率の向上」や「製品歩留りの改善」を目的としたデータ分析ができます。繰り返し実施することで、現場にデータ分析のノウハウも蓄積できます。

  • データを利活用しやすい形で収集・蓄積

    COLMINAデータモデルは、業界標準化団体が推進する形式に富士通のものづくりノウハウを盛り込んでいます。単にデータを集めるだけでなく、その先のデータ利活用を見据えた形で蓄積できるため、他システムとの連携も容易です。

利用イメージ

富士通トップレベルのデータサイエンティストの知見に基づいたナビゲーション機能により、悩むことなく分析作業を行えます。

※MicrosoftおよびExcelは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

分析機能

  • 故障予兆検知

    故障発生の前に出る予兆を捉えて、故障の発生を未然に防ぎたい
    蓄積データに対する
    予兆発生の可能性判定
  • 品質予測

    指定した製造データから製品の品質指標(数値)を予測して、歩留まりを向上させたい
    指定した製造データから
    予測された品質指標(数値)
  • 良否判定

    指定した製造データから製品の検査結果(合否)を予測して、歩留まりを向上させたい
    指定した製造データから
    予測された検査結果(合否)
  • 品質最適化

    品質の良い製品を製造するための最適な製造データを知りたい
    指定した品質指標/検査結果に適した製造データの値

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