RCASE - Википедия - RCASE

Механизм решения анализа первопричин (RCASE)
Учебный классИнформационная наука
Структура данныхнеточные, неполные и ошибочные данные

Механизм решения анализа первопричин (неофициально RCASE) является проприетарной алгоритм разработаны на основе исследований, первоначально проведенных в Warwick Manufacturing Group (WMG) в Уорикский университет.[1][2] Разработка RCASE началась в 2003 году, чтобы предоставить автоматизированную версию анализ причин, метод решения проблем, который пытается выявить основные причины неисправностей или проблем.[3] RCASE в настоящее время принадлежит дочерней компании Warwick Analytics, где он применяется в программном обеспечении для автоматизированной прогнозной аналитики.

Алгоритм

Алгоритм был разработан с нуля, чтобы быть особенно подходящим для следующих ситуаций:

  • "грязные" данные
  • неполные данные
  • большое количество данных
  • небольшие наборы данных
  • сложные проблемы, например, многомодальный отказ или более одного решения

RCASE считается новатором в области Прогнозная аналитика и попадает в категорию алгоритмы классификации. Поскольку он был создан для обработки типов данных, указанных выше, было доказано, что он имеет много преимуществ перед другими типами алгоритмов классификации и машинное обучение такие алгоритмы как деревья решений, нейронные сети и методы регрессии. Не требует гипотезы.[4][5]

С тех пор он был коммерциализирован и стал доступен для таких операционных систем, как SAP,[6] Терадата и Microsoft.[7] RCASE зародился на производстве и широко используется в таких приложениях, как Шесть Сигм, контроль качества и инженерное дело, дизайн продукта и гарантийные вопросы. Однако он также используется в других отраслях, таких как электронная коммерция, финансовые услуги и коммунальные услуги, где требуется анализ первопричин.[8]

Известные приложения

Motorola, дом Шесть Сигм, использовали исследовательские технологии, лежащие в основе RCASE, для поддержки своих процессов качества. Он использовался для устранения Нет вины проблемы с качеством для конкретной модели мобильного телефона.[9]

Механизм и архитектура

RCASE не является статистическим и поэтому не требует гипотезы.[10] Если ключевые параметры, вызывающие проблему или сбой в процессе, отсутствуют в набор данных, он все равно сузит область поиска и сообщит, где может быть основная причина. Это другой подход к статистическим теориям, которые пытаются найти наиболее подходящий.[11]

RCASE основан на оптимизированной комбинаторной теории и работает либо на сеточном кластере, либо на высокая производительность база данных в памяти. Программное обеспечение будет взаимодействовать со всеми МЧС и ERP системы.[12] Результатом является мониторинг системы безопасности и предотвращение производства бракованной продукции. Результатом анализа будут маркеры, которые идентифицируют либо точную основную причину отказа, либо параметрическую область, указывающую на высокую вероятность отказа (т. Е. Основанное на данных руководство о том, где искать дальше, чтобы собрать данные и точно устранить основную причину).[13]

Программное обеспечение можно установить в операционных системах Linux или Microsoft и развернуть как На территории или же Программное обеспечение как сервис («SaaS» или «облако»).[14]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Обзор компании Warwick Analytical Software Limited». Деловая неделя. Получено 8 ноября 2014.
  2. ^ «Производство в глобальном масштабе, новая прогнозная аналитика для обрабатывающей промышленности». Issuu. Получено 8 ноября 2014.
  3. ^ «Когда академия встречается с реальным миром, опыт может изменить жизнь: взгляд от первого лица, Дэн Соммерс, Warwick Analytics». TechNet. Получено 8 ноября 2014.
  4. ^ «Производство 4.0 - от индустриализации к жизненному циклу продукта, управляемого данными». Гражданин Текк. Получено 8 ноября 2014.
  5. ^ «Устранение гипотез о поиске неисправностей в« Шесть сигм », чтобы произвести революцию в управлении качеством». Цифровая цепочка поставок. Получено 8 ноября 2014.
  6. ^ «SAP для расширения возможностей роста, внедрения инноваций с помощью революционных решений от партнерских связей». Информационная неделя. Получено 8 ноября 2014.
  7. ^ «SAP стимулирует инновации, поддерживая более 500 стартапов по всему миру с помощью SAP HANA». SAP SE. Получено 8 ноября 2014.
  8. ^ «Как компания SAP из Германии создает стартап-экосистему из Кремниевой долины». Pando Daily. Получено 8 ноября 2014.
  9. ^ «Расширенная аналитика решает проблемы« Ошибок не обнаружено »». Warwick Manufacturing Group. Получено 8 ноября 2014.
  10. ^ «Аналитическое программное обеспечение может решить проблемы массового отзыва продукции». Инженерно-технологический журнал. Получено 8 ноября 2014.
  11. ^ «Warwick Analytics является пионером в производстве программного обеспечения для поиска неисправностей». Инженер. Получено 8 ноября 2014.
  12. ^ «Пресс-релиз: компания Midlands может решить проблемы массового отзыва автомобилей». Уорикский университет. 25 октября 2010 г.
  13. ^ «Использование больших данных для достижения нулевого уровня дефектов». Обзор европейского бизнеса. Получено 8 ноября 2014.
  14. ^ «Warwick Analytics революционизирует производственные процессы на DEMO, осень 2013». Boston.com. Получено 8 ноября 2014.

внешняя ссылка