ノートブック / 高度分析
高度なアナリティクス
コンテキスト化された産業データに基づく
Tier0 Notebookは、エンジニアやアナリストが統一ネームスペース（UNS）上で、産業データを直接探索、計算、可視化、そして運用化するための強力なワークスペースを提供します。根本原因分析から予測モデルの構築にいたるまで、得られたインサイトがスプレッドシートや孤立したスクリプトの中に埋もれることはもうありません。
単なるダッシュボードではありません。現場の運用で再利用可能な、真の産業データ分析を提供します。
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
温度（°C）
0
5
10
15
20
振動
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
10
20
30
40
50
60
シグナル
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
変数A
0
10
20
30
40
50
60
70
パターンB
-1
0
1
サンプル
// 散布図 ＋ 回帰・平滑化系列
"pts = alt.Chart(df).mark_circle(color="#c8ea5f", size=50).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
reg_line = alt.Chart(df).transform_regression(
"temp_c", "vibration"
).mark_line(color="#8ab52d", strokeWidth=2).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
smooth = alt.Chart(series_df).mark_line(
point=True, color="#c8ea5f", interpolate="monotone"
).encode(x="t:Q", y="y:Q")
scatter_reg = pts + reg_line
リアルタイム分析
UNSに接続済み
ノートブック / 高度分析
高度なアナリティクス
コンテキスト化された産業データに基づく
Tier0 Notebookは、エンジニアやアナリストが統一ネームスペース（UNS）上で、産業データを直接探索、計算、可視化、そして運用化するための強力なワークスペースを提供します。根本原因分析から予測モデルの構築にいたるまで、得られたインサイトがスプレッドシートや孤立したスクリプトの中に埋もれることはもうありません。
単なるダッシュボードではありません。現場の運用で再利用可能な、真の産業データ分析を提供します。
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温度（°C）
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シグナル
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変数A
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パターンB
-1
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サンプル
// 散布図 ＋ 回帰・平滑化系列
"pts = alt.Chart(df).mark_circle(color="#c8ea5f", size=50).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
reg_line = alt.Chart(df).transform_regression(
"temp_c", "vibration"
).mark_line(color="#8ab52d", strokeWidth=2).encode(
x="temp_c:Q", y="vibration:Q",
)
smooth = alt.Chart(series_df).mark_line(
point=True, color="#c8ea5f", interpolate="monotone"
).encode(x="t:Q", y="y:Q")
scatter_reg = pts + reg_line
リアルタイム分析
UNSに接続済み
概要
産業データ分析に特化した開発環境
従来の分析アプローチでは、データの出力、手作業でのクレンジング、そして工場システム外でのコンテキストの再構築を伴うのが一般的でした。
Tier0 Notebookは、プラットフォーム内の構造化された産業データを直接処理します。Tier0の他のコンポーネントと共通の統一ネームスペース（UNS）およびアプリケーション基盤上に構築されているため、エンジニアやアナリストは迅速な分析を行い、その結果を再利用可能な運用機能へと即座に変換できます。
生データソース
エッジ
製造実行システム（MES）
ヒストリアン
...
Tier0プラットフォーム
コンテキスト化されたUNS
コンテキスト化された情報
データ層
ノートブック分析
タグ
マイクロ（μ）
σ
工程1・温度
41.2
0.31
バッチ代表振動値（RMS）
2.04
0.12
アセットや時間枠でのグループ化、MESコンテキストとヒストリアンタグの結合、およびドリフトのプロットを単一のセルで実現します。
コード
df.groupby(["asset","shift"])
.agg({"v": ["mean","std"]})
グラフ
アラート
製品・アプリ
AIモデル
ダッシュボード
...
UNS（Unified Namespace）ベースの
産業データ
データのエクスポートやコンテキストの再構築は不要です。構造化されたリアルタイムの産業データを起点に開始できます。
コード、グラフ、ロジック、
そして解説を統合
分析、視覚化、そして意思決定ロジックを統合したノートブック環境。
分析から
アプリ開発まで
得られた分析情報は、現場のアプリ、ワークフロー、または意思決定支援システムに直接反映させることができます。
分析から
稼働力へ
処理結果はアプリケーション、アラート、
ワークフロー、AIモデルへと連携可能です。
概要
産業データ分析に特化した開発環境
従来の分析アプローチでは、データの出力、手作業でのクレンジング、そして工場システム外でのコンテキストの再構築を伴うのが一般的でした。
Tier0 Notebookは、プラットフォーム内の構造化された産業データを直接処理します。Tier0の他のコンポーネントと共通の統一ネームスペース（UNS）およびアプリケーション基盤上に構築されているため、エンジニアやアナリストは迅速な分析を行い、その結果を再利用可能な運用機能へと即座に変換できます。
生データソース
エッジ
製造実行システム（MES）
ヒストリアン
...
Tier0プラットフォーム
コンテキスト化されたUNS
コンテキスト化された情報
データ層
ノートブック分析
タグ
マイクロ（μ）
σ
工程1・温度
41.2
0.31
バッチ代表振動値（RMS）
2.04
0.12
アセットや時間枠でのグループ化、MESコンテキストとヒストリアンタグの結合、およびドリフトのプロットを単一のセルで実現します。
コード
df.groupby(["asset","shift"])
.agg({"v": ["mean","std"]})
グラフ
アラート
製品・アプリ
AIモデル
ダッシュボード
...
UNS（Unified Namespace）ベースの
産業データ
データのエクスポートやコンテキストの再構築は不要です。構造化されたリアルタイムの産業データを起点に開始できます。
コード、グラフ、ロジック、
そして解説を統合
分析、視覚化、そして意思決定ロジックを統合したノートブック環境。
分析から
アプリ開発まで
得られた分析情報は、現場のアプリ、ワークフロー、または意思決定支援システムに直接反映させることができます。
分析から
稼働力へ
処理結果はアプリケーション、アラート、
ワークフロー、AIモデルへと連携可能です。
重要性
データの可視化から、意思決定を支えるインテリジェンスへ
単にデータを「見る」ことと、それを「理解する」ことは異なります。
多くの工場がすでにレポートやダッシュボードを導入しています。しかし、歩留まり低下の要因分析、障害発生前の変更点の特定、品質を左右する変数の抽出、プロセスの最適化など、より深い問いへの回答が必要な場合、現場では依然として手動でのデータ抽出、オフライン解析、そしてバラバラのツールに頼らざるを得ないのが現状です。
Tier0 Notebookは、高度な分析に対応するネイティブ環境を提供することで、この課題を解決します。生産現場の文脈（コンテキスト）、分析ロジック、そしてビジネス成果が、常に一つのプラットフォーム上でつながります。
重要性
データの可視化から、意思決定を支えるインテリジェンスへ
単にデータを「見る」ことと、それを「理解する」ことは異なります。
多くの工場がすでにレポートやダッシュボードを導入しています。しかし、歩留まり低下の要因分析、障害発生前の変更点の特定、品質を左右する変数の抽出、プロセスの最適化など、より深い問いへの回答が必要な場合、現場では依然として手動でのデータ抽出、オフライン解析、そしてバラバラのツールに頼らざるを得ないのが現状です。
Tier0 Notebookは、高度な分析に対応するネイティブ環境を提供することで、この課題を解決します。生産現場の文脈（コンテキスト）、分析ロジック、そしてビジネス成果が、常に一つのプラットフォーム上でつながります。
活用事例
代表的な活用事例
予兆保全
機器の過去データおよびリアルタイムデータを活用し、故障予測、異常検知、そして保全計画の策定を支援します。
品質分析
プロセスパラメータと品質結果を相関分析し、根本原因の特定と歩留まりの最適化を実現します。
プロセスの最適化
原材料、レシピ、設備の運転条件を包括的に分析し、最適な稼働条件を特定します。
エネルギー・ユーティリティ分析
エネルギー消費パターンの分析、無駄の検知、そして多拠点・各工程における効率性のベンチマーク評価を実現します。
生産パフォーマンス分析
コンテキスト化された生産データを活用し、OEE（総合設備効率）、スループット、ダウンタイム、サイクルタイムを追跡します。
複数システムをまたぐデータの調査するデータ分析
MES、SCADA、ERP、実績データ収集システム（ヒストリアン）などの枠を超えてデータを統合し、複雑な事象の追究を可能にします。
活用事例
代表的な活用事例
予兆保全
機器の過去データおよびリアルタイムデータを活用し、故障予測、異常検知、そして保全計画の策定を支援します。
品質分析
プロセスパラメータと品質結果を相関分析し、根本原因の特定と歩留まりの最適化を実現します。
プロセスの最適化
原材料、レシピ、設備の運転条件を包括的に分析し、最適な稼働条件を特定します。
エネルギー・ユーティリティ分析
エネルギー消費パターンの分析、無駄の検知、そして多拠点・各工程における効率性のベンチマーク評価を実現します。
生産パフォーマンス分析
コンテキスト化された生産データを活用し、OEE（総合設備効率）、スループット、ダウンタイム、サイクルタイムを追跡します。
複数システムをまたぐデータの調査するデータ分析
MES、SCADA、ERP、実績データ収集システム（ヒストリアン）などの枠を超えてデータを統合し、複雑な事象の追究を可能にします。
AI対応
産業用AIの基盤をより強固に
AIが実用的であるかどうかは、その背景にあるデータとコンテキストに依存します。Tier0は、組織が産業データを構造化し、現場の運用コンテキストに紐付けることで、高精度な分析やAI、およびAI活用アプリケーションの構築に向けた強固な基盤作りを支援します。AIを単なる実証実験にとどめることなく、産業データの再利用性を高め、分析の信頼性を向上させ、現実的かつ実用的なAI導入を実現します。
データ文脈化 → 高度な分析 → AI対応オペレーション
AI対応
産業用AIの基盤をより強固に
AIが実用的であるかどうかは、その背景にあるデータとコンテキストに依存します。Tier0は、組織が産業データを構造化し、現場の運用コンテキストに紐付けることで、高精度な分析やAI、およびAI活用アプリケーションの構築に向けた強固な基盤作りを支援します。AIを単なる実証実験にとどめることなく、産業データの再利用性を高め、分析の信頼性を向上させ、現実的かつ実用的なAI導入を実現します。
データ文脈化 → 高度な分析 → AI対応オペレーション
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シンガポール、中国・杭州
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