”情報Ⅱで学んだ内容が実社会でどのように使われているか”の紹介
1つの事例を深く知る
データサイエンス×コピー機製造工場

一般社団法人 データサイエンティスト協会 学生委員会
2024年8月29日
園山 将士

実社会での使われ方

データサイエンスはあくまでも”手段”
実社会のどのような課題を解決するかの設計が大事！
データサイエンスを活用した現場改善では、教育現場でも知られているPPDACサイクルに近いプロセスで進めることが多いため、今回はPPDACサイクルに則った、工場でのデータサイエンス活用事例を紹介します。

出典：総務省統計局ホームページ
https://www.stat.go.jp/dstart/point/seminar1/01.html

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出典：データサイエンティスト協会ホームページ
https://www.datascientist.or.jp/news/n-news/post-2890/

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Problem(問題の設定)

Problem：コピー機を組み立てる工場で、ギア部品の不良によって最終検査工程で品質NGが発生する。
その時は工場で部品交換・再組立てを行うが、作業にとても時間がかかるのが問題となっている。
Problem
とっても時間がかかる！！

部品交換・再組立て

材料特性
熱

圧力

時間
品質NG

部品製造

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部品組み立て最終検査

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Plan(ワークフロー作成)
Plan：ギア部品を作った時に、最終検査で合格するかどうかを事前に判断することで最終検査の不合格を減らし、部品交換にかかる時間を削減する。
AsIs(現状)ToBe(理想)

部品を作る

部品を作る
最終検査で 不合格合格する？

製品を組み立てる

その部品は使わない合格

製品を組み立てる
部品交換
合格確率
80%

最終検査

不合格

部品交換
不合格確率20%

時間がかかる！！

合格

最終検査
合格

完成

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完成

不合格

合格が増える4Plan(要因分析)
Plan：なぜその部品で不合格が発生するかの要因を分解して、使用するデータを特定する。
使用データ
硬度が悪い

材料が悪い

粘度が悪い

材料の品質データ

・・・
ギアが悪く、最終検査NG
温度が悪い

作っているときの条件が悪い

圧力が悪い

装置の稼働データ

時間が悪い

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Data(データの取得)
Data：材料の品質データは、材料メーカからの購入時データを利用。装置の稼働データは装置から取得。
最終検査は1が不合格、0が合格を表している。今回はリアルに近いダミーデータとして、sample_data.csvを準備

材料の品質データ
設定値
硬度：80
粘度：22 g/10min
・・・・

装置の稼働データ
設定値
温度：240℃
圧力：70MPa
時間：18秒

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sample_data.csvはお渡しします！

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Analysis(データ可視化)
Analysis：取得したデータの全体像を把握してから詳細データの確認を行い、目的変数に対して各データがどのような傾向にあるかを分析していく。
全体

詳細

森も見て木も見る

演習：
演習①
・データは何行×何列あるか確認しよう。
・データの最初の5行の値を確認して、どのような列名があるかを確認しよう。
・欠損値が無いかを確認しよう。
・要約統計量を確認しよう。
・最終検査が不合格の件数と割合(%)を確認しよう。
演習②
・(１変量分布)温度・圧力・時間の分布はどのようになっているか？ヒストグラムで確認しよう。
・(1変量分布)硬度・粘度はどの数値がそれぞれいくつあるか？
演習③・(２変量分布)圧力と温度にはどのような関係があるか？温度をx軸、圧力をy軸の散布図と、相関係数で確認しよう。
演習④・合格品と不合格品の温度にはどのような違いがあるか？色分けされたヒストグラムで確認してみよう。
・温度で不良品を判別するためにはどうすればよいか考えてみよう。
・合格品と不合格品の時間にはどのような違いがあるか？色分けされたヒストグラムで確認してみよう。
・時間で不良品を判別するためにはどうすればよいか考えてみよう。

演習の回答pythonコードもお渡しします！
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演習答え 例
演習②
・(１変量分布)温度・圧力・時間の分布はどのようになっているか？ヒストグラムで確認しよう。

温度：240付近を中心に釣り鐘型の分布
圧力：70付近を中心に釣り鐘型の分布
時間：19付近を中心に、右に裾野が長い分布

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演習答え 例
演習④・合格品と不合格品の時間にはどのような違いがあるか？色分けされたヒストグラムで確認してみよう。
・時間で不良品を判別するためにはどうすればよいか考えてみよう。

色分け

・時間が長い方が、最終検査で不合格品になる割合が高い傾向にある。
・時間が20秒以上であると大半が不合格になるので判別することができるかも。
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Analysis(予測モデル構築)
Analysis：最終検査で合格になるかどうかを、決定木を使って予測。
予測するデータ：最終検査の合格/不合格

リコール0.73 = 最終検査不合格を約73%で検出可能

時間が19.632を閾値としてデータを分けるとGini不純度が最も下がり合格/不合格を分けられる。

演習で考えた付近で分けられているかな？

モデルの作成pythonコードもお渡しします！
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今回作成したモデルにおいては、温度・時間・粘度の順に重要で、圧力や硬度がモデルに与える影響は少ない
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Conclusion(結論)Conclusion：分析により、最終検査で不合格になる部品を73%で検出可能になり、それにより最終検査不合格率は20%⇒5%に低減できる。
Problemで立てた“最終検査に時間がかかる”という課題を解決できるので、このモデルを実際に工場で使うことを提案する。
AsIs(現状)ToBe(理想)

部品を作る

部品を作る
最終検査で 不合格 その部品は合格する？
使わない製品を組み立てる

合格

製品を組み立てる
部品交換
合格確率
80%

最終検査

不合格不合格確率20%

時間がかかる！！

合格

部品交換
合格確率
95%

最終検査
合格

完成
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完成

不合格

不合格確率
5%

合格が増える11

スマホで読み取りご回答お願いいたします。
匿名回答、2分で終わります！

以上、ご意見とアンケートの回答よろしくお願いします。

演習答え
演習①
・データは何行×何列あるか確認しよう。

1500行×6列

・データの最初の5行の値を確認して、どのような列名があるかを確認しよう。

温度、圧力、時間、硬度、粘度、最終検査の列がある。
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13演習答え
演習①・欠損値が無いかを確認しよう。

・要約統計量を確認しよう。

各列で欠損値は無し。

min,maxで明らかにおかしい外れ値が無い事を確認。

・最終検査が不合格の件数と割合(%)を確認しよう。

不合格は300件、20%ある。Copyright © 2024 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved.

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演習答え
演習②
・(１変量分布)温度・圧力・時間の分布はどのようになっているか？ヒストグラムで確認しよう。

温度：240付近を中心に釣り鐘型の分布
圧力：70付近を中心に釣り鐘型の分布
時間：19付近を中心に、右に裾野が長い分布

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演習答え
演習②
・(1変量分布)硬度・粘度はどの数値がそれぞれいくつあるか？

硬度
77,78,80,81,82,84の硬度がそれぞれ250データずつある。
粘度
22,20,26,21,29,14の年度がそれぞれ250データずつある。
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演習答え
・(２変量分布)圧力と温度にはどのような関係があるか？温度をx軸、圧力をy軸の散布図と、相関係数で確認しよう。

大きく外れているプロットはない。
温度の数値が大きくなると圧力が小さくなる、弱い負の相関がある。
散布図と相関係数は必ずセットで確認する。その理由は以下。
https://bellcurve.jp/statistics/course/9591.html
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演習答え
演習④
・合格品と不合格品の温度にはどのような違いがあるか？色分けされたヒストグラムで確認してみよう。
・温度で不良品を判別するためにはどうすればよいか考えてみよう。

色分け

・温度が低い方が、最終検査で不合格品になる割合が高い傾向にある。
・温度が238℃以下であれば、大半が不合格になるので判別することができるかも。
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演習答え
演習④
・合格品と不合格品の時間にはどのような違いがあるか？色分けされたヒストグラムで確認してみよう。
・時間で不良品を判別するためにはどうすればよいか考えてみよう。

色分け

・時間が長い方が、最終検査で不合格品になる割合が高い傾向にある。
・時間が20秒以上であると大半が不合格になるので判別することができるかも。
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