Minitab avusteinen ennustava analytiikka – ota datastasi hyöty irti

Datan käsittely ja analysointi sekä koneoppiminen ja tekoäly ovat kaikkien huulilla. Minitab avusteisen ennustavan tai ennakoivan analytiikan osion käytön opettelu on konkreettinen tapa tutustua ja oppia edistyksellisiä analyyseja (predictive analytics).

Koneoppiminen (Machine Learning, ML) käyttää valmistuksessa syntyvää dataa ja algoritmeja laadun parantamiseen ja vikojen ja asiakasvalitusten ennustamiseen, tuotannon optimointiin, prosessien automatisointiin muuttaen perinteisen valmistuksen ”älykkääksi” ja datalähtöiseksi teollisuudeksi.

Keskeisiä tuotantoprosessin sovellutuskohteita ovat: laadunohjaus ja varmistus, tuotantoprosessien optimointi, toimitusketjun hallinta, ennakoiva huolto, kysynnän ennustaminen ja kuluttajakeskeinen valmistus, energiakulutuksen hallinta, ihmisten ja robottien yhteistyö, tuotesuunnittelu ja kehitys jne.

Tämä digitaalinen muutos johtaa merkittäviin kustannussäästöihin, lisääntyneeseen tuotantoon, parempaan tuotteiden laatuun ja reagoivampaan, kestävämpään ja kilpailukykyisempään valmistustoimintaan.

Minitab avusteinen ennustava analytiikka – Machine Learning

Liiketoiminnassa on erilaisia luokittelu-, arviointi- ja ennustustarpeita. Liiketoiminta-analytiikka luokitellaan kolmeen pääluokkaan:

1. Kuvaileva analytiikka (descriptive analytics), joka vastaa kysymyksiin ”Mitä on tapahtunut?”, ”Miksi se tapahtui?”, mutta myös ”Mitä tapahtuu nyt?”;
2. Ennustava analytiikka (predictive analytics), joka vastaa kysymyksiin ”Mitä tapahtuu?” ja ”Miksi se tapahtuu?” tulevaisuudessa.
3. Ohjaava analytiikka (prescriptive analytics), joka vastaa kysymyksiin ”Mitä minun pitäisi tehdä?” ja ”Miksi minun pitäisi tehdä se?”.

Kurssilla esitettävässä ennustavassa analytiikassa (predictive analytics) käytetään suoraan yksittäiseen tuotteeseen tai palveluun liittyvää dataa, jolla ohjelma (=machine) koulutetaan (=learning) rakentamaan malli. Data voi olla myös tilastollista prosessin tai prosessikoneen synnyttämää dataa. Tämä on uusi tapa analysoida havaintodataa. Tätä oppimisalgoritmeihin perustuvaa mahdollisuutta ei aikaisemmin ole ollut Minitabilla. Minitab tarjoaa nyt hyvän ennustavan analytiikan (predictive analytics) paketin erityyppisille datoille, eri tyyppisiin kohteisiin.

Koulutuksessa käydään ennustavan analytiikan periaatteita, ennustemallin luomista ja sen validointia sekä ennusteiden tekoa.

Koulutus koostuu Minitabilla ohjatusti suoritettavista analyyseistä ja lyhyistä teoriaosuuksista. Koulutukseen liittyvät esimerkit ja harjoitustehtävät ovat yleisiä yritystoimintaan liittyviä esimerkkejä, joita voidaan soveltaa suoraan tai saada ideoita, kuinka käyttää tekniikoita hyväksi omassa organisaatiossa.

Tutustu koneoppimisen mahdollisuuksiin ja tappoihin kerätä ja muokata tuotantodataa oikein. Minitab Predictive algoritmit tarjoavat keskeisiä koneoppimisen analysointimenetelmiä.

Kurssi sisältää johdantopäivän, joka antaa osallistujalle perustiedot koneoppimisesta ja datan keräyksestä/järjestämisestä muotoon, jota ”kone” (Minitab-ohjelmisto) voi analysoida. Päivän aikana esitetään Cart Classification ja Cart Regressio -puumallit, jotka löytyvät Minitabin perusversiosta.

Toisessa jaksossa käydään läpi keskeiset edistykselliset Minitabin tarjoamat analysointialgoritmit kuten TreeNet, Random Forrest,  MARS ja automaattinen parhaan mallin valinta (Discover Best Model).