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| クラス | 情報科学 |
|---|---|
| データ構造 | 不正確、不完全、誤ったデータ |
根本原因分析ソルバーエンジン（非公式にはRCASE）は、もともとウォーリック大学のウォーリック製造グループ（WMG）の研究から開発された独自のアルゴリズムです。[1] [2] RCASEの開発は、障害や問題の根本原因を特定しようとする問題解決の方法である根本原因分析の自動化バージョンを提供するために2003年に始まりました。 [3] RCASEは現在、スピンアウト企業であるワーウィックアナリティクスが所有しており、自動予測分析ソフトウェアに適用されています。
アルゴリズム
このアルゴリズムは、特に以下の状況に適合するようにゼロから構築されています。
- 「汚れた」データ
- 不完全なデータ
- ビッグデータ
- 小さなデータセット
- 複雑な問題（マルチモーダル障害や複数の解決策があるなど）
RCASEは予測分析の分野における革新者とみなされており、分類アルゴリズムのカテゴリに属します。上記のデータタイプを処理するために構築されているため、決定木、ニューラルネットワーク、回帰技術などの他の種類の分類アルゴリズムや機械学習アルゴリズムに比べて多くの利点があることが証明されています。仮説を必要としません。[4] [5]
その後、商用化され、 SAP、[6] 、 Teradata、Microsoftなどのオペレーティングシステムで利用できるようになりました。[7] RCASEは製造業から生まれ、シックスシグマ、品質管理とエンジニアリング、製品設計、保証問題などのアプリケーションで広く使用されています。ただし、根本原因分析が必要な電子商取引、金融サービス、公共事業などの他の業界でも使用されています。[8]
注目すべきアプリケーション
シックスシグマの本拠地であるモトローラは、RCASEの背後にある研究技術を自社の品質プロセスのサポートに使用しました。これは、特定の携帯電話モデルの欠陥なし品質問題を排除するために使用されました。 [9]
メカニズムとアーキテクチャ
RCASEは非統計的であるため、仮説を必要としません。[10]プロセスの問題や障害を引き起こす主要なパラメータがデータセットに存在しない場合でも、検索空間を絞り込み、根本原因がどこにあるかをアドバイスします。これは、最適なものを見つけようとする統計理論とは異なるアプローチです。[11]
RCASEは最適化された組み合わせ理論に基づいており、グリッドクラスターまたは高性能な インメモリデータベースのいずれかで実行されます。このソフトウェアは、すべてのMESおよびERPシステムとインターフェイスします。[12]その結果、欠陥のある製品が生産されるのを監視して防止するセキュリティシステムが実現します。分析からの出力は、障害の正確な根本原因、または障害の可能性が高いことを示すパラメトリック領域（つまり、データを収集して根本原因を正確に解決するために次にどこを調べるべきかに関するデータ駆動型のガイダンス）のいずれかを識別するマーカーになります。[13]
このソフトウェアはLinuxまたはMicrosoftオペレーティングシステムにインストールでき、オンプレミスまたはサービスとしてのソフトウェア（「SaaS」または「クラウド」）として展開できます。[14]
参照
参考文献
- ^ 「Warwick Analytical Software Limited の概要」。Business Week。2014年11月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年11月8日閲覧。
- ^ 「Manufacturing Global、製造業向けの新たな予測分析」Issuu 。 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「学術界と現実世界が出会うとき、その経験は人生を変えるものとなる可能性がある: 一人称視点、ダン・ソマーズ、ワーウィック・アナリティクス」 TechNet 。 2014 年11 月 8 日閲覧。
- ^ 「Manufacturing 4.0 – 工業化からデータ駆動型製品ライフサイクルへ」 Citizen Tekk . 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「シックスシグマにおける欠陥発見の仮説を排除し、品質管理に革命を起こす」。Supply Chain Digital 。 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「SAP、パートナーとの提携による破壊的ソリューションで成長機会を拡大し、イノベーションを実現」InformationWeek . 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「SAP、SAP HANAで世界中の500社以上のスタートアップ企業を支援し、イノベーションを促進」SAP SE 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「ドイツに拠点を置くSAPがシリコンバレーからスタートアップエコシステムを構築する方法」Pando Daily 。 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「高度な分析により「欠陥が見つからない」問題を解決」Warwick Manufacturing Group 。2014年11 月 8 日閲覧。
- ^ 「分析ソフトウェアは大量製品リコール問題を解決できる可能性がある」。エンジニアリング・アンド・テクノロジー・マガジン。 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「Warwick Analytics が製造業の障害検出ソフトウェアの先駆者となる」。The Engineer。2014年11 月 8 日閲覧。
- ^ 「プレスリリース：ミッドランド・カンパニーが大量の車両リコール問題を解決できる可能性」ウォーリック大学、2010年10月25日。
- ^ 「ビッグデータを使用して欠陥ゼロを達成する」。European Business Review 。 2014年11月8日閲覧。
- ^ 「Warwick Analytics、DEMO Fall 2013で製造プロセスを革新」。Boston.com 。2014年11月8日閲覧。
外部リンク
- ワーウィック・アナリティクス