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東芝電子エンジニアリング株式会社は2019年4月1日をもちまして
東芝デベロップメントエンジニアリング株式会社と統合致しました。
東芝デベロップメントエンジニアリング株式会社のサイトはこちら>

 

 

 

データを活用することで、情報や知識を得ることが重要な時代になっています。   
当社では、解析ツール、ITシステム、統計解析、コンサルティング、品質工学による
ロバスト設計を一貫提供します。
豊富な経験に基づき、お客様のデータイノベーションを、サポートします。

 

 

つなぐ
【繋ぐ】

ひもづける

収集 蓄積 結合

みる
【視る・観る・診る】

全体像をとらえる

加工 層別 可視化

とく
【解く】

統計的に理解する

回帰 分類 統計解析

みとおす
【見通す】

未来を予測する

機械学習 監視 予測

個別に 収集された多種多量な データを蓄積し、 結合することで関係性を明確化します。

ひもづけされたデータを加工し、様々な角度で層別に可視化する事で気づきを得ます。

回帰や分類等の様々な
統計解析手法で処理し
データの意味を理解します。

機械学習によって生成されたモデルを使って管理すべき項目を監視し、これから起こることを統計的に予測し、新たな価値を得ます。

企業内データは、マーケティング、営業、開発、設計、生産、物流等の各部門で、個別に収集され、 蓄積されがちです。 部門毎にサイロ化されたデータを、お客様毎にひもづけたり、販売製品毎にひもづけることで大きな価値を 得ることが可能です。 販売製品という共通のキーをもとに、データをひもづければ、製品のトレーサビリティが取れ、製品保証や 故障予測に役立てることが可能です。また、お客様という共通のキーをもとに、データをひもづければ、 お客様毎の購入履歴等が明確になり、次の営業戦略の立案につなげることが可能です。

ひもづけられたデータをもとに、サプライチェーン全体を横断的に、あるいは網羅的にグラフ化して 視ることとで、ムダやムリを観ることが、可能になります。 また、不良発生状況を工程・装置毎或いは期間毎といった層別に比較することで、不良発生原因が 診えてきます。


 

故障や不良要因を見つけ、対策を見つけることは、原価低減につながります。 不良発生の原因を調べる方法としては、物理・化学的な解析の他に、発生状況を統計的に 解析することも重要です。不良の発生状況と相関のある数値パラメータを、統計的に探すことで、 原因の発見に大きく近づけることができます。

 

 

不良の発生状況が明確になれば、原因となるパラメータを管理項目と定め、定期的に監視し、 管理することで不良の発生を未然に防ぐことが可能になります。 複数の要因が重なって、不良が発生する場合も同様です。 不良が発生する条件(モデル)が明確にできれば、不良の発生を抑止し、原価低減につなげる ことが可能になります。

 

データ収集

トレーサビリティシステム
生産設備通信(IoT)
クラウド連携

データ可視化

可視化分析プラットフォーム
経営見える化プラットフォーム

データ解析

イノベーション活動
データ解析・設計最適化
統計・品質工学教育

予測分析

高度分析
機械学習におけるツール導入
故障予測