2023春IBMソリューションタイム 日本アイ・ビー・エム株式会社 SPSS Modelerでシミュレーションができるの？！―Modelerで行う最適パラメーター推定―

2023/5/19に開催されたSPSS 春のIBMソリューションタイム
日本アイ・ビー・エム株式会社
「SPSS Modelerでシミュレーションができるの？！―Modelerで行う最適パラメーター推定―」
のスライド資料（公開版）です。

Transcript

1. © 2023 IBM Corporation 日本アイ・ビー・エム株式会社 Data & AI 第一テクニカルセールス 河田 大 SPSS Modelerの情報発信
2. © 2023 IBM Corporation SPSS Modeler ヒモトク・ブログ 身近な疑問を ヒモトク 2022 わたしの推し ノード 2020 SPSS Modeler連載ブログのバックナンバー https://qiita.com/416nishimaki/items/24c054defbe7280bcf0e ブログで学ぶ SPSS Modeler 2022 データ分析者 達の教訓 2023 Modelerデー タ加工Tips 2021
3. Qiitaでの情報発信 400件以上の記事  SPSS_Modelerのタグをつけています  技術情報を公開しています  記事、質問のフォローをするとタイムライ ンで見ることができます  他にも以下のようなタグがあります –SPSS_CADS –python拡張ノード –R拡張ノード –modelerscript –sqlpushback –modeler_flow https://qiita.com/tags/spss_modeler フォローをし てください
4. Twitterでの情報発信 #spssmodelerのタグをつけています ヒモトクブログの記事発行、Qiita記 事発行、イベントなどの情報を告知 しています。 今回のセッション資料はTwitterで配 信しますので#spssmodelerをチェッ クしてください。 https://twitter.com/hashtag/spssmodeler?src=hashta g_click&f=live
5. Speakerdeckでの資料公開 ユーザー会などでの資料を公開していま す。 https://speakerdeck.com/jpspss
6. © 2023 IBM Corporation 日本アイ・ビー・エム株式会社 Data & AI 第一テクニカルセールス 河田 大 SPSS Modelerでシミュレーションできるの？！ ーModelerで行う最適パラメーター推定ー
7. © 2023 IBM Corporation 製造分野でのユースケース 7 アフターサービス 生産 販売 開発・設計 試作品不良 原因分析 必要部品 予測 製品不良原 因分析 製品不良予 測 製品歩留ま り予測 設備故障予 測 需要 予測 製品納期予 測 製品故障予 測 製品故障原 因分析 クレーム数予 測 製品寿命予 測 必要パーツ 予測 製造パラメー タシミュレー ション 設計シミュレー ション 類似設計 検索 製造コスト 予測 受注予測 設備不良原 因分析 不良急増検 知
8. © 2023 IBM Corporation 過去の シミュレーションデータ ②スコアリング ①モデリング モデルを元に現在のデータから予測 （スコアリング） モデル 過去のシミュレーション結果データからシミュレーション結果の品質を予測 過去のデータを分析学習し、 未来を予測するモデル（ルール） を生成 シミュレ ーション ID 強度 シリコン量 鉄量 角度 長さ コスト 001 0.8 30 9 30 10 200 002 0.7 45 7 35 15 80 目的変数(対象) 説明変数(入力） 説明変数(入力） 予測結果 CAEシミュレーションのサロゲートモデル パラメーター 仕様を満たすか、否か 8 シミュレーショ ン候補ID シリコン量 鉄量 角度 長さ コスト 強度 001 35 8 20 12 150 0.9 002 50 5 40 18 70 0.5
9. © 2023 IBM Corporation パラメータ最適化の適用分野 9 試作品開発、CAEシミュレーションのサロゲートモデル • 例：ある強度をみたす製品。軸角度、軸径、圧力などのパラメータの決定 配合 • 例：ある粘度を満たす製品。薬品AとB、添加剤Aの配合割合のパラメータの決定 マテリアルズ・インフォマティクス • 例：ある撥水機能を満たす素材。化合物AとB,添加剤、溶媒、プロセスなどのパラメー タの決定 プロセス・インフォマティクス • 例：ある強度を満たす製品をつくるための、製造プロセスの最適な温度、圧力、時間 などのパラメータの決定
10. © 2023 IBM Corporation パラメーター最適化の悩み 無数のパラメーターの組み合わせがあり、目標仕様を満たすパラメーターの発見には、時間やコス トがかかる 目標仕様が複数あり、すべての目標を満たすパラメーターの調整が難しい 実験すべきパラメーターのバリエーションの検討が難しい 10
11. © 2023 IBM Corporation 例１：27個のパラメーターで行ったシミュレーション結果から摩擦 係数を予測するモデルを作る 過去のシミュレーション結果から、目標となる仕様を予測できます 11 過去のシミュレーション履歴 シミュレーションしてみたいパラメーター 予測された指標 目標仕様予測モデル 予測
12. © 2023 IBM Corporation 例２：シミュレーション結果から摩擦係数、強度、コストを予測 するサロゲートモデルを作る 過去のシミュレーション結果から、目標となる仕様を予測できます 12 過去のシミュレーション履歴 シミュレーションしてみたいパラメーター 予測された摩擦係数、強度、コスト サロゲートモデル 予測
13. © 2023 IBM Corporation 例３：摩擦係数、強度、コストを予測するサロゲートモデルから 要求仕様を満たすパラメーターを推計する 過去のシミュレーション結果から、目標となる仕様を予測できます 13 要求仕様 摩擦係数 <= 0.6 and 強度 >= 0.02 シミュレーション候補のパラメーター を10万件自動生成 要求仕様を満たすと予測された パラメーター サロゲートモデル 予測 摩擦係数、強度の要求 仕様を満たすパラメー ターのパターンは3件 コストは2000未 満にしたい 摩擦係数、強度の要求仕様、 2000未満のコストを満たすパラ メーターのパターンは829件
14. © 2023 IBM Corporation 資材メーカー様 配合シミュレーションによる製品の品質（不良・正常）予測  品質予測による要員コストや品質向上を実現 – 熟練技術者が実現していた品質判定（配合）を自動化し、要員コストを削減 – 品質基準を満たす最適な配合により品質向上を実現  SPSS Modelerで配合シミュレーションデータを自動生成し、品質予測を効率的に実現 – 品質（不良・正常）予測の根拠や使用データ等をSPSS Modelerで可視化し、効率的な運用が可能 – シミュレーションデータをSPSS Modelerで自動生成し、データ準備等の負荷を大幅削減 過去の品質実績から「品質基準を満たす配合」 or 「不良判定された配合」を抽出 予測モデルから商品の品質予測 過去実績から商品の品質予測モデルを作成 過去の品質実績から品質予測モデルを作成し、 各条件下で品質基準を満たす配合特定 生産前に配合を入力し、予測モデルから品質 基準値を満たすか否かを判定 基準値1.0を満たす配合 基準値0.5-1.0の場合 基準値0.5未満の場合 不良判定された配合 原材料A：10 原材料B：80 原材料C：10 生産 原材料A：20 原材料B：60 原材料C：20 生産 予測モデル作成 原材料A：10 原材料B：70 原材料C：10 生産 原材料A：20 原材料B：60 原材料C：20 生産 基準値を満たす場合、 原材料Bは70以上が 必要 品質判定 配合入力 原材料A：5 原材料B：80 原材料C：5 入力 原材料A：5 原材料B：90 原材料C：5 入力 生産前に自動で品質を判定し、配合を見直し
15. © 2023 IBM Corporation まとめ：Modelerでパラメーター最適化 無数のパラメーターの組み合わせがあり、目標仕様を満たすパラメーターの発見に時間やコストが かかる –→機械学習で目標仕様を満たすパラメーターを予測する 目標仕様が複数あり、すべての目標を満たすパラメーターの調整が難しい –→複数の目標仕様が予測できる 試すべきパラメーターのバリエーションの検討が難しい –→過去の実験履歴から試すべきパラメーターを自動生成 15