現場のエンジニアのためのアナリティクス・インサイトの紹介

Tulip 、あらゆるレベルの意思決定者が業務状況を把握するためのツールです。アナリティクスは、プロセスから得られるデータを理解するための重要な要素です。エンジニア、オペレーター、意思決定者が、生産環境での意思決定をサポートするために必要なデータを確実に入手できるよう、アナリティクス・インサイトを導入します。アナリティクス・インサイトは、現場の知識と機械学習を活用し、異常値検出、アクセス可能な予測、アラートを可能にするTulip 機能のコレクションです。

これらの機能により、データの可視化を超えて意味のある洞察を生み出し、機械学習を最前線に展開するための参入障壁が低くなります。

Analytics Insightsは、視覚化だけでなく、より多くのデータをユーザーに提供するプラットフォームの新機能です。最初に利用できるアナリティクス・インサイトはレイヤーです。レイヤーは既存の時系列チャートに追加できます。レイヤーは、エンジニアが迅速に結論を導き出すことを可能にし、運用のために構築されたプラットフォームで高度な機械学習を提供することで、外部のBIツールやデータ処理ステップの必要性を削減します。Tulip 、コードなしでこれらの機能を提供する、第一線のオペレーション向けに構築された最初のプラットフォームです。

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管理図レイヤーを使用すると、エンジニアは生産における異常値や顕著なシフトを識別することができます。管理図を構成するために、ユーザーは管理図の限界を入力することができます。

今後数ヶ月のうちに、管理図レイヤーは、機械学習を使用して異常値検出を合理化する自動限界計算オプションで更新される予定です。

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管理図データに基づいて、制御不能なプロセスを監視するために、ワンクリックでアラートを設定できます。Tulip 自動的にデータをチェックし、異常値が検出された場合、選択したユーザーに通知します。

アナリティクスで利用できるようになったもう一つのレイヤーは、フォーキャスト・レイヤーです。予測レイヤーは機械学習を使用して生産データの傾向を特定します。予測では、サイクルタイム、生産率、部品数、欠陥数、イベント数などの時系列データを使用できます。シフトやトレンドが可視化されるため、問題が発生する前に発見できます。

予測はワンクリックで実行されますが、季節性、スケジュールパターン、および見積もり用のパラメータを反映するために、コーディングを必要とせずにさらに構成することができます。Tulip ノーコード・インターフェースは、余分なデータ処理ステップなしに、エンジニアにデータに対するパワーを与え、ツールボックスに機械学習をもたらします。

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Tulip 、データサイエンティストや外部のBIツールを必要とせずに、データから実用的な洞察を導き出し、日々の業務に統合することを可能にします。

これらのアナリティクスインサイト機能は、Tulip ご利用のすべてのお客様にご利用いただけるようになりました。アナリティクスインサイトは、Tulipテーブルベースの時系列データで使用できます。Tulip チームは今後数ヶ月の間に、インサイトをマシンデータに導入する予定です。

アナリティクスの新機能は、新しくパワフルなアナリティクス・エクスペリエンスを実現するために続々と登場します。プラットフォーム全体にわたるアラート機能と機械学習機能の強化に加え、データの視覚化を強化する新しいチャート機能がまもなく登場します。