データを集まった後に、データをもう少し分かるためにいろいろな分析があります。

例えば、複数属性を比べて、相関性があるかどうか、あれば重回帰分析ができるかどうか。

今回、Tibco Spotfireの使い、単純なデモを紹介したいと思います。

 

AFでPLCのデータを管理しています。

 

 

相関性があるかどうかPI Vision 2017のXYplotのシンボルで確かめます。

例えば、センサ1とセンサ8は相関性があまりないですが、センサ2とセンサ8のほうが相関性があると確認しました。

(ρの絶対値は大きいほど相関性が高い)

 

それぞれの属性

すべての属性を相互に比較して相関を理解することができます。

ですが、膨大のデータやアセットがある場合は、分析の専門ツールを使って方がいい可能性があります。

そのため、Spotfireを使いました。

Spotfireで分析したいなら、まずはデータを渡すのは必要です。そのため、Integratorを使いました。PI Viewを作成した後に単純にSpotfireでデータを取得できます。

 

Spotfireにデータを渡した後に分析をしはじめます。

SpotfireのData Relationshipsの機能を使い、簡単に相関性の分析できます。

 

 

Data Relationshipsの機能を使うと下記のテーブルさ作成できます。例えば、センサ8について特に興味があれば、センサ1からセンサ16までに相関性があるかどうかすぐに確認できます。

このテーブルを見るとセンサ3、センサ2、センサ7、センサ4とセンサ5はセンサ8と相関性が高いと分かります。(Rの絶対値は大きいほど相関性が高い)

 

センサ3、センサ2、センサ7、センサ4とセンサ5を使い、センサ8の重回帰分析のモデルを作成できます。

モデルを作成するためにSpotfireのLine Similarityを使います。下記のテーブルを作成できます。

 

つまり、センサ8のモデルは下記のように作成できます。

'センサ8' 123.54 - 3.06*'センサ3' - 0.30*'センサ2' - 0.29*'センサ4' - 0.1*'センサ7' + 1.28*'センサ5'

 

こんなような式があれば、AF分析で簡単に実装できます。

 

PI Visionで確認すると良いモデルを作成できるようです。