2023SPSS秋02_JFE-TEC津田様資料

2023/10/31に開催されたSPSS 秋のユーザーイベントのご講演
JFEテクノリサーチ株式会社 津田 和呂様
「ものづくり領域で活かされるSPSS Modelerの今とこれから 」
のスライド資料（公開版）です。

Transcript

1. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. ものづくり領域で活かされる SPSS Modelerの今とこれから 計測・プロセスソリューション本部 データサイエンスセンター長 津田 和呂 2023年 10月 31日 JFEテクノリサーチ株式会社 1 ▪当社経営理念 『人と技術を育て、世界トップのソリューションにより、社会の成長に貢献します』 IBM TechXchange Japan 秋のSPSSユーザーイベント
2. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. JFEグループの組織構成 2 ６３グループ会社 JFEスチール JFE商事 JFE エンジニアリング JFEテクノリサーチ(JFE-TEC） JFE ホールディングス株式会社 JFEグループ持ち株会社 鉄鋼の生産設備、 エネルギー関連、 社会インフラ、 環境プラント等を 手掛ける 総合エンジニアリング 会社 鉄鋼製品や様々 な原材料の流通 加工を手掛ける 商事会社 資本金 : 2,396億円 従業員数(連結) : 43,874名 粗鋼生産量 : 約3000万 ton ・ ・ ・ ・ 100% 100% 100% 100% 川崎製鉄 (Since 1950～) 日本鋼管（NKK） (Since 1912～) 合併 2002年 最先端技術で高品位な 鉄鋼の生産開発を行っ ています。
3. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. JFEグループの組織構成 と 小職業務変遷 目的 3 ６３グループ会社 JFEスチール JFE商事 JFE エンジニアリング JFEテクノリサーチ(JFE-TEC） JFE ホールディングス株式会社 JFEグループ持ち株会社 鉄鋼の生産設備、 エネルギー関連、 社会インフラ、 環境プラント等を 手掛ける 総合エンジニアリング 会社 鉄鋼製品や様々 な原材料の流通 加工を手掛ける 商事会社 資本金 : 2,396億円 従業員数(連結) : 43,874名 粗鋼生産量 : 約3000万 ton ・ ・ ・ ・ 100% 100% 100% 100% 川崎製鉄 (Since 1950～) 日本鋼管（NKK） (Since 1912～) 合併 2002年 最先端技術で高品位な 鉄鋼の生産開発を行っ ています。 制御理論応用 データサイエンス(DS) DS全社統括 DSコンサル業務 （グループ内・外） 物理モデルに 基づく 生産効率向上 統計モデルに 基づく 生産効率向上 データサイエン ティスト育成・ DSツール整備 ドメイン知識 を活かしたDS 推進
4. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. JFEテクノリサーチ(株) 事業概要 4 計測技術 （FiDiCa、赤外線カメラ、超音波） 物理解析 DS／CAE 化学分析・医薬品分析 環境分析 機械試験 ビジネスコンサルテイング
5. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. 当社データサイエンスセンターの技術領域 5 ①(数値)データ解析 ②(画像)AI構築 機械学習 特徴量抽出 統計解析 物体検知 ③物流シミュレーション 工場レイアウト検証 滞留回避 ⑤「知の電子化」 …オントロジー 暗黙知・ノウハウの明文化 技術伝承 異常診断は この範疇 ④数理最適化 トラック台数削減 ガソリン代低減 トレードオフ 多目的最適化 信念！ 「DSだAIだと言っても背景にある物理現象・因果関係解明こそが肝
6. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. 製造業における SPSS Modeler 導入意義 6 ・複数工程間のデータ連携 複数 DB より SQL 経由でデータを取得 共通 key によるデータ紐づけ ・設備不具合発生（ or予兆 ） 検知・原因究明 物理モデルによる将来予測 統計モデルによる将来予測 ・製品不具合発生 原因究明 複数工程間に跨る因果関係究明 不具合原因究明には 相関関係 (可能なら因果関係) 把握が大事 決定木による解析手法などは不具合発生因果関係究明に大きく貢献
7. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. • 数年の操業データから構築した統計モデルであっても、徐々に外れていく • （単純には）モデル再チューニングの必要性 • （より本質的には）必要説明変数の欠如の認識（揃えてモデル再構築） • 欠如している必要説明変数からの因果関係の想像 • 「風吹けば桶屋が儲かる」… 複雑な因果関係の連鎖 • 複雑な因果関係連鎖でなくとも … （見落としがちなケース） • 季節毎の変化？ … 工場室温・水温 • 背景の物理現象を深く理解・想像すること →まだ得られていないが、本来必要なデータの取得方法の検討 • 本当に知りたいのは「因果関係」 … 「相関関係」ではない • 因果推論手法に期待！ データ活用業務で味わった苦い経験と得られた教訓 7
8. Copyright © 2023 JFE Techno-Research Corporation. All Rights Reserved. 本資料の無断複製・転載・webサイトへのアップロード等はおやめ下さい。 8
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