製造品質データ基盤と異常判定の統合
工場ごとに異なる品質データの意味を統一し、追跡可能な分析基盤を構築する。
ケース
E社は三つの工場で同一製品群を製造しているが、品質試験の項目名、単位、測定装置、ロット番号体系が異なる。各工場ではExcelと個別DBで履歴を保存しており、本社が横断分析を行う際は毎月データを加工している。今後、全社品質データ基盤を構築し、原料受入、工程条件、製品試験をロット単位で関連付ける。 例えば粘度は工場AがmPa·s、工場BがcPで保存し、試験温度も異なる。ある試験項目は同じ名称でも測定法が異なるため、単純な単位変換だけでは比較できない。分析用には標準化値を保存したいが、品質保証上は元の測定値と測定条件を失ってはいけない。 将来、傾向異常判定や機械学習にも利用する予定である。データ訂正が発生した場合、どの分析結果がどの原本・変換ルールに基づいたか追跡できることが求められる。
設問
設問 1
工場横断で試験項目を統合する前に定義すべきメタデータを三つ挙げよ。
0文字設問 2
標準化値と元測定値をどのような関係で保持すべきか説明せよ。
0文字設問 3
測定方法が異なる同名項目を単純統合してはいけない理由を述べよ。
0文字設問 4
分析結果の再現性を確保するために必要なデータリネージ情報を説明せよ。
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