スマートファクトリー、

製造におけるデータの使用方法

米国最大のITコンサルティング会社であるガートナーは、新型コロナウイルスの経済危機により製造業のデジタル化が加速しており、第4次産業革命の新技術の中でこの傾向に追いつけない製造業は、失敗の道を歩むしかないと述べています。

このように、製造、工程、施設にビッグデータを導入し、それに基づいて有意義な結果を見出すプロセスは、今や欠かせないプロセスとなっています。では、製造業ではどのようなデータを分析に活用できるのでしょうか。

生産量を予測することで、在庫を効率的に管理できます。
品質管理では、欠陥の有無を判断する分類システムを構築し、欠陥の原因を分析して不良品を管理することができます。
これには、さまざまな機械学習アルゴリズムを適用し、最適なモデルを見つけ、パフォーマンスと作業効率をさらに向上させるためのタスクを見つけることが含まれます。
モニタリングダッシュボードを作成して、このプロセスが現在適切かつ効果的に機能しているかどうかを判断し、リアルタイムで管理することもできます。

習得が難しかったプロセスデータ分析

このクラスで完璧に整理できます。

現職者でなければ製造元のデータを直接見ることは難しく、現職者であってもデータへのアクセス許可がなければプロジェクトを試す機会すらほとんどないのが現実です。

これらのニーズをすべて反映したクラスを用意しました。これは単にデータ分析について学ぶだけの授業ではありません。

産業部門で使用されるデータ処理および分析手法について学びます。

長年国内の大手製造企業をコンサルティングしてきたノウハウが、このクラスに完璧に組み込まれていました。

メーカーで働きたいなら、
製造業でスマートファクトリー関連のプロジェクトを実施する必要がある場合は、
Pythonの悩み解決のためのコンサルティングを担当しているなら、
Pythonのデータ分析プロジェクトをさまざまな分野で試してみたいなら、

このクラスはあなたにとって最良の選択となるでしょう。

カリキュラムは、単に理論を学ぶのではなく、実際の企業で遭遇したデータを直接分解して分析することでプロセスを学ぶことができるように設計されています。

プロセスの中核となる品質コストデリバリー（QCD）管理

工場で製品を製造する場合、顧客の要求する品質/コスト/納期を満たすために、プロセスを効率的に運用する必要があります。そのためには、データからインサイトを得るにはどうすればよいでしょうか。

このクラスでは 品質、品質データ分析手法Pythonプログラミング言語を使用して、実際の産業データからデータを分析するために使用されるさまざまな手法を簡単に分析します。

ファシリティエラーの主なタイプを特定するためのパレート図 (パレート図)
特定の設備に合わせて工程が安定しているかどうかを確認するための管理図（管理図）
各主要プロセスファクターの視覚化と統計的仮説検定
欠陥を判断するための分類システムの確立 (機械学習)

8つの主要な半導体プロセスの分析をフォローしてください

実践的なデータ分析

国内製造市場で最も重要な産業である半導体加工に関するデータを網羅しています。このコースは、製造中の製造プロセスの基本的な理解とともに、製造データを分析できるように設計されています。

実際のデータで使える機械学習のコアテクニックを学び、さまざまなアルゴリズムを比較して、最適な学習モデルを見つけましょう。タスクを通じて作成されたモデルを使用してモデルのパフォーマンスを向上させる方法を練習してください。

機械学習をちゃんと学びたいなら

すべてが1つのパッケージに入っています！

このクラスは、Pandas ライブラリを使用したことがあり、機械学習に精通している人を対象としています。 [Python 機械学習] を一緒に購入すると、通常価格より 39% 割引で一度に2つのクラスを受講できます。機械学習と製造データ分析についてまとめて学ぶことができるので、パッケージが安くなるというメリットがあります。

Python 機械学習クラス紹介ページに移動 >> (リンク)

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スマートファクトリーと Python による製造およびプロセスデータ分析のすべてを学びましょう

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