センサーから読み解く製造工程の異常検知活用事例（開発者インタビュー）

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分析前のデータ整理も集計も。VRP で現状把握

相談者がどのようなことに困っていて、何を解決しようとしていたのかを教えてください。

ご相談者は大手メーカーのICT部門に所属される方で、データを活用することで、さらなる品質向上につながる「気づき」が得られないか、という課題をお持ちでした。製造現場で記録されたデータの一部を持参されたので、お持ちになったデータについてヒアリングを行いました。

データは時系列に記録された100種類以上のセンサーデータで、一定の時間間隔で測定されており、1レコード1000時点前後あります。1レコード毎に、このようなテーブル形式で保存されていました。それぞれのレコードには、別途費用をかけて行ったテスト結果（合格、不合格）が紐づいていました。分析の目的は「不合格となる原因が何か知りたい」「新たなセンサーデータから、テストをしなくても合否が判定できるようにしたい」ということでした。

ご相談者はすでに、ご自身で目星をつけたセンサーのグラフ化を行っていましたが、不合格に結びつくセンサーや規則性は発見できていませんでした。

問題の難しさを教えてください。

通常の判別問題は1行に原因となり得るデータと、結果のデータが保存されている状態で分析を行い、結果に対する関連性を特定し、予測を行います。そのための手法はさまざま開発され、代表的なものには Decision Tree（決定木）やニューラルネットワークがあります。

しかし、今回は1つの結果データに対して、1000行を超えるセンサーデータが紐づいています。これまでの判別手法では分析ができません。そこでさまざまな工夫を行う必要があったのです。

相談を受けて、最初に取り組んだことを教えてください。

現状把握です。まずは VRP を用いて、各センサーデータの基本的な統計量を計算し、欠損、抜け、異常値などを、集計結果やグラフを用いてピックアップ、データを分析しやすい形に整備しなおしました。VRP は、NTTデータ数理システムが開発した R をエンジンとした統計解析ツールで、統計量の計算はもちろんですが、データ加工機能も充実しているため、データ整備が手軽に行えます。このときも、すぐにその後の分析に使えるようなデータに整備することができました。

そして、集計結果を確認することで、各センサーデータの意味と動き、範囲を把握しました。集計は現状把握をするのに役立つ指標で、大量のデータを理解し、データの特徴を把握するために欠かせないものです。AI が活用される時代でもそれは変わりません。

VRP の豊富な機能で分析。結果をもとに異常検知モデルを構築

センサーの数が100種類以上あるとは、人間が一度に把握できる量を超えていたのですね。その問題にはどのように対応したのでしょうか。

現状把握をすることで、可動範囲の大きいセンサー、まったく値が変わらないセンサーなど、いくつかのパターンが想定できました。そこで、センサーをグループに分けることを考え、センサーの関連性とその構造を、相関係数とクラスター分析の手法を用い、分析しました。その結果、同じような動きをするセンサーをまとめることができました。この作業で、特徴的な動きをしているセンサー、より全体に影響を及ぼしそうなセンサーを特定しました。

重要なセンサーを特定したわけですね。でも、1つの合否判定に対して1000行のデータが結びついているので、このままだと予測モデルの作成ができない問題は解決されませんが…。

そうなのです。そこで、レコード毎の特徴量の作成を行いました。特徴量の作成には統計量計算やその他、さまざまな方法があり、複数を候補とします。この候補を用いて学習データの「合格」「不合格」の2グループの判別ができる特徴量を VRP の Elastic Net などを用いて探索します。その後、モデル学習を行い、異常検知モデルを構築しました。

今回は分析をすることで、重要なセンサーを抽出し、レコード毎の特徴量を算出し、モデル学習を行い、不合格の原因となる複数のセンサーの条件、規則性を見つけ出すことに成功しました。

結果をどのように活用されたのでしょうか？

機械学習はブラックボックスだと言われる一方で、人間による原因把握に役立つ手法もあります。このような手法を試すことで、不合格となる条件を見つけ、現場の気づきにつながりました。今回は製品の試作実験段階でのデータ分析でしたが、本格製造時の不具合の早期発見に役立ちますし、品質向上のための知見を得ることができたので、結果は製品設計にも活かせます。

また、今後さらに精度のよいモデルを作れば、一部のセンサーの値だけで、合格・不合格の判定が可能となる見込みが立ちました。現在は人間がテストデータをチェックするための参考指標として用いていますが、将来的には自動判定を目指しています。

最後に、今回の異常検知分析に用いられている VRP について、開発で工夫をされた点、ユーザーに喜ばれている点を教えてください。

R は世界中の研究者が利用していることもあり、最新の統計や機械学習の手法が搭載されています。しかし、データを読み込み、集計するためには、プログラミングを覚え、コードも正しく記述する必要があります。

VRP は、忙しいビジネスマンがスピーディに強力なRによる分析を行えるよう、ノンプログラミングでデータ処理、可視化、分析ができるアイコンを備えています。分析結果も分かりやすく、実務に役立てやすい形式で出力されるよう、工夫されています。VRP を使った方が、プログラミングなしに高度な分析ができると驚き、時間の短縮になると喜んでくださるのを見るのはとても嬉しいですね。

また、VRP はR関数にユーザーが好みのインターフェースをつけて実行ができる、独自アイコン構築機能を持っています。この機能により、R に搭載された最先端の解析手法をすぐに使いやすい形でとりいれることができます。世界中で高く評価されている R が手軽に使える環境を実感していただきたいと思います。

おわりに

今回は、「Visual R Platform」を活用していただいた事例についてご紹介しました。統計解析を活用した課題解決について、少しでも興味をお持ちいただけたでしょうか？
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