ストーリー ~最新の故障情報データを使用した分類作業の自動化~

状況と課題:故障タイプの分類モデルの精度が最新のデータに対して低い

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。 前回のチュートリアルで無事分類作業の自動化を行い、工数の効率化に成功しました。 しかし、前回作成したモデルだと最近の故障タイプの場合分けがうまくいっていないというフィードバックを貰いました。 幸い最新のデータも手元に送付されてきたため、これを用いてモデルを最新のものに更新しようと考えています。

予測分析の活用:最新のデータの傾向を反映した分類を行う

  • 前回の故障情報の分類チュートリアルを実施する
  • Prediction One のモデル更新機能を利用して、最新のデータにも対応したモデルを作成
  • モデルの比較機能を用いて改善効果を確認。自動化により工数を削減する

期待される効果:最新のデータの傾向に対応した更なる自動化の実施

最新のデータの傾向が変わったとしてもそれらを反映した予測が可能になります。 故障のタイプ分けを継続的に自動化できるため、工数の削減が期待できます。

実際に Prediction One で最新のデータに対応した故障タイプ分類をしてみましょう!