ストーリー ~故障情報の分類作業の自動化~

状況と課題:分類作業に工数を要している

あなたは、ある PC 周辺機器を製造している会社の品質管理部門に所属しています。 3 カ月前に発売した新商品は故障修理対応が多く発生しています。各地の拠点で、故障の情報を共通のフォーマットに直しタイプ分けをしてもらっています。状況把握のため今後も続けたいのですが、ある拠点から、故障のタイプ分けは難易度が高く工数がかかるのでやめたいと言われてしまいました。

予測分析の活用:分類作業を予測分析によるものに置き換える

  • 故障情報のデータを準備(チュートリアルでは、サンプルデータを使用します)
  • Prediction One を利用して、各故障情報のタイプを判定
  • 故障情報のタイプ判定を Prediction One に任せることで、工数を削減

期待される効果:作業工数の削減。タイプ分け結果の安定。

故障のタイプ分けを自動化できるため、工数が削減されます。 担当者が変わるとタイプ分けの内容がおかしくなることがあったが、自動化により安定化が期待されます。

それでは、実際に Prediction One で予測に基づく故障タイプ分類してみましょう!