【統計学・品質工学によるMATLABベースのデータ解析ツール群】
〇AZP-T method
T法(Taguchi-Method)は機械学習の回帰分析の一種で、予測問題や寄与率の算出に有効な解析手法です。
解析の流れとしては、学習用データから各項目の寄与度(SN 比) と感度を算出し、これらを用いて信号の推定式
を決定します。この推定式を用いて未知の信号の値を予測します。
〇AZP-MT method
MT法(MT-method)は多変量解析の一種で、分類問題に有効な解析手法です。
解析の流れとしては、はじめに良品のデータを単位データとして読み込み、単位空間を作成します。
次に不良品データを信号データとして読み込んでMD値を算出します。このMD値で良品/不良品を判別します。
〇AZP-PD (Parameter Design)
パラメータ設計はシステムの機能を最適化するための設計手法です。
市場で問題を起こさない為、外乱要因に対して頑健かつ最大性能を発揮できるように、システムを構成する各設計パラメータを、統計的な考え方を応用して決定します。
基本情報AZP-QE
【AZP-QE による計測データのモデルベース開発への活用手法】
開発の効率化や高品質化に向けた取り組みとして、モデルベース開発を始めとするサイバーフィジカルシステムの導入が進んでいます。
このシステムは物理現象 (Physical) を紐解き、数式化し、仮想空間 (Cyber) に再現することで実現できます。しかしながら、数式化が困難な現象や、過去の計測データにより属人で感覚的にふるまいを把握している現象が存在しています。
そこで、AZAPA では統計解析により、計測データから物理現象の等価1D モデル開発を行い、開発目的に合わせた計測データの有効活用を促進します。
| 価格帯 | 10万円 ~ 50万円 |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 用途／実績例 | 〇実験・計測の効率化 システム開発において、製品が狙い道りに機能しているか確認する為に、実験・計測が必要ですが、「どの項目を、どの位のレンジ/ 分解能で、どんなパターンで、何回くらい測定すればいい？」といったお声をよく聞きます。過去データや簡易モデルと本ツールによって論理的な試験計画の作成が可能になります。 〇統計モデルの作成 実験・計測を実施する部門において、「設計変更の度に多くの再テストをやっているが、過去の計測データからテスト結果の予測は出来ないのか？」といったお声をよく聞きます。結果の予測精度に十分な実験・計測が出来ていれば再テストは必要ないかも知れません。お手持ちのデータが利用可能かトライしてみませんか？ |
カタログAZP-QE
取扱企業AZP-QE
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■電子制御 モビリティで培った電動化や自動運転技術をベースにあらたな産業、国（地域）に貢献できる新価値提案、制御開発支援 (エンジニアリング) を提供し、システムインテグレーションを可能にする ■モデルベース モデルベーステクノロジーの最大活用を目指した独自の価値設計プロセス（TDM）による機能・性能のコンカレントデザイン環境の提供、高品質モデルの開発・流通、モデルガイドラインの整備・教育を提供する ■計測 あらゆる車両性能を計測するプロセスと高度な実路走行模擬環境を構築し、モデルベース開発 (MBD) に必要な性能計測を提供する ■サービス（Olive株式会社） 最先端の人体計測技術と学術的意味付けを行うことで、人間の感性・感情を見える化し、様々な分野で今までにない新しい価値のサービス（XaaS）を提案する ■R&D 人中心な情報を紐解き、モビリティと世界を繋ぐコネクティッド技術で価値創造の多様性に答える
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