製造業界のデータサイエンティスト奮闘記

製造業でのビッグデータ分析やAIによるデータ解析、機械学習についてのブログ

製造業における機械学習のテーマ選定

過去の記事でもテーマ選定に関する内容については軽く触れているのですが、今回はより現実的に、基本的な機械学習の仕組みを理解した人の間での議論という観点でのテーマ選定について論じてみたいと思います。 どんなテーマならイケるか? 人間が何かをやり…

とにかく簡単に、製品不良の原因分析をしてみる(PythonのRandom Forestを使って)

不良の原因を突き止めるにあたっては、MT法やT法、新QC七つ道具やらなぜなぜ分析やらいろんなものがありますが、製造業に関して言えば機械学習的なアプローチで進めることはまだ少ないのではないでしょうか。今では機械学習を売りにしたソフトウェアも随分と…

生産計画をPython(PuLP)を使って最適化する

生産管理においては、MRP(資材所要量計画)という管理手法は古くからありますが、今でも製造業を中心に当たり前のように活用されています。MRPののちにERPとして製造から受注、出荷、財務、会計など企業内経営資源のほとんどを含むようになり、今では全体最適…

AI(機械学習)で不良品や故障を削減するには

製造業のミッションは欲しい仕様のモノを安く、欲しい数だけ、欲しい時に顧客に届けるということに尽きます。その目的達成のためにデータサイエンティストも活動するわけなんですが、活動と一括りに言っても、需要予測、特性予測、不良検知、設備保全などデ…

製造業界のデータサイエンティストの実際

さてさて、第一回でどんなことを書こうかなと考えていたわけですが、今回は製造業界のデータサイエンティストという立ち位置で、Kaggleの課題でイメージするようなデータサイエンティストの仕事と製造業でのギャップみたいなものを論じてみようかと思います。

ブログはじめました

はじめまして、TAKと申します。 とある製造業の企業(大手部品メーカー)でデータサイエンティストとして働いています。データやAIにまつわるあれこれをやり始めたのはここ3年ほどなので、根っからのデータサイエンティストというより、数ある業務の一つとし…