「KSKP」は、「誰もが当たり前にデータ分析・活用ができる社会」の実現に向けて、KSKアナリティクスが独自開発したデータ分析プラットフォームです。

KSKP導入のメリットmerit

KSKPは、データ前処理の壁を低くすることで、企業での組織的で継続的なデータ分析活用を支えます。

現場の課題

AI・データ分析活用を促進する上で、大きな妨げとなる「データ前処理の壁」が存在しています

  • PoCを成功させて、運用を成功させて、社内展開を促進したいが、前処理部分の実装負荷が高くて、期間を要す
  • 新規課題への対応を増大させ、既存のシステムも継続的に改善したいが、前処理に対応できる人材の育成が難しい
  • 複雑で煩雑な前処理を、円滑に引継ぎしたいが、前処理がブラックボックス化していて難しい

分析成功の壁もっと成功確率を高めたい

  • データ種類 UP
  • 特徴量種類 UP
  • 試行手法数 UP
  • 短期化
  • データの確認・洗浄・紐付け
  • 要因の定量化法を検討し、実装
  • 手法に合わせて、特徴量を設計

問題点前処理の作業負荷・処理効率がネック

効果・効率の壁分析者が不足

  • 短期に育成
  • 知見の共有化
  • 現場でも分析
  • 前処理は、課題とデータとの相性で決まるため、汎用化・教科書化が困難

問題点前処理の多様・複雑・煩雑がネック

上手く引継ぎしたい関係者 Win-Win にしたい

  • 開発連携性 UP
  • 引継ぎ性 UP
  • 保守性 UP
  • 後任者や、システム部員では、さらなる改善を行うことが困難

問題点前処理のブラックボックス化がネック

課題工場内のIoT時系列データを活用した業務改善の推進

  • 生産ラインのIoT時系列データに対して、より高度な活用を推進したい
  • 大量の時系列データを蓄積しているが、分析活用まで進んでいない
工場内のIoT時系列データを活用した業務改善の推進
顧客の工場内でIoTデータを活用したサービスを提供

課題顧客の工場内でIoTデータを活用したサービスを提供

  • 装置メーカーにおいて、自社製品の大量の稼働履歴より、品質上の問題点を分析したい
  • 顧客工場において、大規模な稼働履歴に対するデータ前処理基盤が欲しい

課題現場の未活用データも活用して、分析活用の成功確度を向上

  • 製造品質の改善のため、オフラインなどのデータも積極的に活用したい
  • そのままではRDBに格納できない不完全な表データも、活用したい
現場の未利用データも活用して、分析活用の成功確度を向上
分析部門でのデータ前処理対応力を強化して、 分析活用を推進

課題分析部門でのデータ前処理対応力を強化して、 分析活用を推進

  • 分析経験の浅い部門において、データ前処理の対応力を高めたい
  • 作成者の異動が生じても、継続して改善や拡張を行いたい
  • 分析部門で作成した前処理機能を、現場部門に引き渡して運用させたい

課題現場部門でのデータ前処理対応力を強化して、分析活用を促進

  • セルフ型のBIの様に、現場でも、データ前処理を実施させたい
  • 現場が自発的に分析活用を行うことで、機会を増やして効果を積み上げたい
現場部門でのデータ前処理対応力を強化して、分析活用を促進
研究開発部門での大規模データへの対応力強化して、分析活用を促進

課題研究開発部門での大規模データへの対応力強化して、分析活用を促進

  • 素材開発分野での大規模データに対して、データ前処理能力を高めたい
  • 大規模データの処理時間を短縮することで、分析者の負荷を減らしたい

データ分析の壁を崩し「当たり前」にするデータ分析プラットフォーム

組織・文化の壁

分析処理は複雑なため、引継ぎが難しく継続的な改善が困難。
ホワイトボックス化し、ノウハウを蓄積・共有する仕組みが不可欠。

組織の分析力UP

分析実現・成功の壁

短期間にPoCを行いたいが、簡易の分析システムを作成する必要がある。
IoTなどの未整備データも活用したいが、実装負荷が高く試行数を増やせない。

IoTデータを柔軟に加工

効果効率の壁

IoTなどの大規模データでは、分析意図に適したデータの加工を、処理効率も考慮した実装が必要だが、分析と実装の両方に精通した人材の不足や、短期の育成も難しい。

大規模データを高速処理