Askel kohti laatu 4.0 - Minitab avusteinen ennustava analytiikka ja koneoppiminen (ML, Machine Learning)
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).
Ennakoiva tai ennustava analytiikka on data-analytiikan haara, jossa käytetään historiallista tietoa ja tilastollisia menetelmiä, kuten koneoppimista ja tiedonlouhintaa, tulevien tapahtumien, trendien ja käyttäytymisten ennustamiseen. Sen avulla yritykset voivat tunnistaa tulevia riskejä, hyödyntää mahdollisuuksia, optimoida toimintoja ja tehdä parempia, perusteltuja päätöksiä.
Laatu 4.0 on luonnollinen jatke aiempien laadun vaiheiden perään. Viimeisen vuosien aikana on konkretisoitunut askeleet, kuinka perinteisten laatutyökalujen ja Six Sigman rinnalle muodostetaan toimintamalli paremman laadun tuottamiseksi.
Laatu 4.0 askeleita voidaan ottaa ilman, että täytyy olla datatieteilijä tai tilastomatemaatikko. Minitabin laajennus tuo kaikkien ulottuville CART, Random Forest, TreeNet sekä MARS -työkalut.
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
Analyysit, jotka olivat aiemmin vain tilastotekniikan tai datatieteilijöiden hallittavissa, ovat tänään mahdollisia liki jokaiselle. Samalla, kun kerätyn tiedon määrä on lisääntynyt, on tullut tarve kehittää analyysimenetelmiä. Minitab tarjoaa useaan tilanteeseen ja tarpeeseen helppokäyttöiset ja helposti opittavat tulokset organisaatioiden käyttöön.
Minitab tarjoaa työkalut sekä binääriselle (hyvä/huono tai on/ei) datalle että jatkuvalle vasteelle (aika, määrä jne.), jota pyritään ennustamaan jatkuvien ja/tai kategoristen ennustavien tekijöiden avulla.
Koulutus auttaa osallistujaa ymmärtämään analyysin perusidean ja käyttökohteita. Esimerkkeinä käytetään palveluliiketoiminnan, lääketieteen ja terveyden huollon sekä teollisuuden caseja. Lisäksi kouluksessa suoritetaan ryhmäharjoitus, jonka tavoitteena on auttaa ymmärtämään ja oppia datan oikea rakenne datan analyysiä varten.
Liiketoiminnassa on erilaisia luokittelu-, arviointi- ja ennustustarpeita. Liiketoiminta-analytiikka luokitellaan kolmeen pääluokkaan:
- Kuvaileva analytiikka (descriptive analytics), joka vastaa kysymyksiin ”Mitä on tapahtunut?”, ”Miksi se tapahtui?”, mutta myös ”Mitä tapahtuu nyt?”;
- Ennustava analytiikka (predictive analytics), joka vastaa kysymyksiin ”Mitä tapahtuu?” ja ”Miksi se tapahtuu?” tulevaisuudessa.
- 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).
Koulutuksessa käytetään Minitab-ohjelmistoa. Ensimmäinen jakso toteutetaan Minitabin perusversiolla tai 14-päivän demolla. Toinen jakso vaatii Minitab Solution Center Analytics -version, johon sisältyy Minitab Predictive Analytics -työkalu.
2. jakso: 19.-20.11.2026
Koulutuksen kesto on 3 päivää.
Johdanto ja CART -analyysit
| 8:30 | Ilmoittautuminen ja kahvi |
| 9:00 | Avaus ja esittely 1. Laatutekniikan kehittyminen ja laatu 4.0 (Q4.0) Vaiheet ja laatu 4.0 lähestyminen 2. Y = f(x) ajatus ja kolme tapaa mallintaa sekä niiden erot Miten ennustava analytiikka voi auttaa liiketoiminnan kehittämisessä? Koneoppiminen yleisesti Koneoppimisen keskeiset edut ja sovelluskohteet valmistuksessa Minitabin käyttöliittymä ja Minitabin perustoiminnot Koneoppiminen Validointi ja validoinnin rooli ennustavassa analytiikassa Ennustava analytiikka Minitab avusteisesti 3. CART luokitteluanalyysi – CART® Classification Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta |
| 12:00 | Lounas |
| 13:00 | Ennustava analytiikka Minitab avusteisesti 4. CART Regressioanalyysi – CART® Regressio Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta 5. Datan rakenne – analyysin vaatima data Harjoitus: luodaan suunnitelma Y:stä ja X:stä sekä kerätään passiividata Harjoitus: analysoidaan binääri- ja jatkuvavasteinen passiividata CART työkaluilla Välityön määrittäminen Yhteenveto ja loppukeskustelu |
| 16:00 | Päivä päättyy |
| 8:15 | Päivän aloitus |
| Kertaus viime jakson aiheisiin Välitöiden läpikäyminen ja keskustelua aiheesta sekä esiinnousseista asioista 1. Oppiva laadunohjaus (Learning Quality Control, LQC) Mitä se on ja sen osa-alueet 2. Datatieteen tilastolliset ja koneoppimisen menetelmät 3. Mallien arviointi – tilastolliset koosteet Bias- ja varianssivirheet Puurakenteet |
|
| 11:30 | Lounas |
| 12:30 | 4. Binäärivaste – Minitabin tarjoamat mallinnuskeinot Binäärilogistinen regressio Random Forest ® classification Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta TreeNet ® Classifcation Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta Yhteenveto ja loppukeskustelu |
| 16:00 | Päivä päättyy |
Ennustava analytiikka ja perusanalyysit
| 8:15 | Päivän aloitus |
| CART® Classification Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta Harjoitus: analysoidaan edellisellä kerralla kerätty passiividata Random Forest ja TreeNet työkaluilla 5. Jatkuva vaste – Minitabin tarjoamat mallinnuskeinot CART® regression Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta TreeNet® regression Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta Random Forest® regression Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta |
|
| 11:30 | Lounas |
| 12:30 | MARS® regression Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta Harjoitus: analysoidaan edellisellä kerralla kerätty passiividata Random Forest, TreeNet ja MARS työkalulla 6. Koneoppiminen – automaattinen mallin valitseminen Binäärivaste Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta Jatkuva vaste Minitab -harjoituksia mallin luomisesta, validoimisesta ja ennustamisesta 7. Harjoitus: analysoidaan edellisellä kerralla kerätty passiividata binäärille ja jatkuvalle vasteelle käyttäen koneoppimisen osiota. Yhteenveto ja loppukeskustelu |
| 16:00 | Päivän päätös |
Koulutuksen vaatimukset
Opiskelijoilla tulisi olla käytössään kannettava tietokone ja Minitab-ohjelmisto koulutuksen lähijaksoilla.
Kouluttaja
Antti Piirainen
Koulutuspaikka
Sibeliustalo
Ankkurikatu 7, LAHTI
Yrityskohtaisena toteutuksena
Koulutusta toteutetaan myös yrityskohtaisena toteutuksena. Pyydä tarjous.
Ilmoittautuminen ja peruutusehdot
Ilmoittautumiset tulisi tehdä viimeistään viikkoa ennen kurssin alkua. Voit ilmoittautua suoraan kurssisivulta, sähköpostitse tai puhelimitse (03-7804 264). Ilmoittautumiset vahvistetaan sähköpostikutsulla viikkoa ennen tilaisuuden alkua.
Jos tilaisuuteen ilmoitettu henkilö on estynyt saapumasta, voi organisaatio vaihtaa kuluitta osallistujan ilmoittamalla siitä koulutuksen järjestäjälle. Peruutukset tulee tehdä viimeistään viikkoa ennen kurssin alkua.
Muistathan myös ilmoittaa mahdollisesta eritysruokavaliostasi ilmoittautumisen yhteydessä, mikäli osallistut lähiopetukseen.
Lisätietoa
Opi, kuinka Minitab-ohjelmaa käytetään erikoisdatan analysointiin. Kurssilla opit ennustavan analytiikan periaatteita, ennustemallin luomista ja sen validointia sekä ennusteiden tekoa.
Koulutuksessa käytetään Minitab-ohjelmistoa. Ensimmäinen jakso toteutetaan Minitabin perusversiolla tai 14-päivän demolla. Toinen jakso vaatii Minitab Solution Center Analytics -version, johon sisältyy Minitab Predictive Analytics -työkalu.
Suosituksena on, että opiskelijalla on Minitab -ohjelmiston perustaidot hallussa tai hän on osallistunut Minitabin perusteet -koulutukseen.
Valitse itsellesi sopivin toteutustapa. Koulutuksen voi käydä lähiopetuksena, etänä tai hybridinä. Postitamme koulutusmateriaalit sekä striimaamme koulutuspäivät etänä osallistuville.
Koulutus järjestetään ainutlaatuisissa kokouspuitteissa Sibeliustalossa, Vesijärven rantamaisemissa.
Compass Group huolehtii nautinnollisista koulutuspäivän tarjoiluista tarjoten varmasti jotakin jokaisen makuun.
Koulutuksesta sanottua
Ei arvosteluita.
Tutustu myös näihin kursseihin
Usein kysyttyä
Laatu 4.0 tarkoittaa laadunhallinnan uudistamista neljännen teollisen vallankumouksen eli Teollisuus 4.0 -teknologioiden avulla. Se yhdistää perinteiset laatumenetelmät tekoälyyn, esineiden internetiin (IoT), big dataan ja pilvipalveluihin, mahdollistaen reaaliaikaisen ja ennakoivan laadunohjauksen.
Ennustava (eli ennakoiva) analytiikka on tietojen analysoinnin muoto, joka käyttää historiatietoja, tilastoja ja koneoppimista tulevien tapahtumien tai suuntausten todennäköisyyden ennakointiin. Sen avulla siirrytään pelkästä menneiden asioiden tarkastelusta sen selvittämiseen, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi tämänhetkisen tiedon perusteella.
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa tietokoneet oppivat datasta ja parantavat toimintaansa ilman, että niitä ohjelmoidaan suoraan jokaista sääntöä varten. Sen sijaan ohjelma käyttää algoritmeja löytämään säännönmukaisuuksia ja tekemään ennusteita suurista tietomassoista.
Binääri vaste (kaksiarvoinen vaste tai vastemuuttuja) tarkoittaa tilastotieteessä ja data-analyysissä ulostulomuuttujaa, joka voi saada vain kaksi eri arvoa. Nämä arvot esitetään yleensä numeroilla 1 ja 0 (tai esimerkiksi kyllä / ei, elossa / kuollut, onnistunut / epäonnistunut).
Jatkuva vaste tarkoittaa tilastotieteessä, tutkimuksessa ja data-analyysissä ulostulomuuttujaa, joka voi saada mitä tahansa numeerisia arvoja tietyltä väliltä. Arvot voivat olla desimaaleja ja ilmaista esimerkiksi pituutta, paino, aikaa tai lämpötilaa.
Kiinnostuitko koulutuksesta?
Järjestämme koulutusta sekä julkisena kurssina että yrityskohtaisesti räätälöitynä toteutuksena.