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株式会社クオリティデザイン

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会社カテゴリー：

主サービス提供地域：日本

製品・サービス詳細

多変量統計解析ソフトウェア 「VEKTOR DIREKTOR」

サービスカテゴリー：

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データのインポートから予測・分類まで、VEKTOR DIREKTORは直感的なワークフローによって データを効果的に分析することができます。

VEKTOR DIREKTOR™

あらゆる種類のデータに対応する 多変量データ解析ソフトウェアの使いやすさと データの可視化に新たな基準を設定

一般的なファイル形式から特殊なフォーマットまで、様々なデータをドラッグ&ドロップで簡単にインポートが可能です。 
クラス変数の定義や可視化しながらのデータのインポートを行うことで、より高品質な多変量解析が可能になります。  

VEKTOR DIREKTORには非常に多くのプロットとデータ可視化のツールが備わっています。 
プロットを作成し分析することで、データの解釈とそれに基づいて意思決定が可能になります。クラス変数を使ったグループプロットはデータの解釈とプレゼンテーション効果を高めます。
 

多変量解析においてデータの前処理は極めて重要なステップであり、解析ソフトには様々な前処理機能が求められます。 
各種の前処理方法を組み合わせて、それをテンプレー トとして保存することで、新たなデータセットにも簡単に適用することができます。 

VEKTOR DIREKTORにはデータの解析に必要な分析ツールが備わっています。 
VEKTOR DIREKTORでは多変量解析等の各種の分析ツールを使用することで、モデルの作成が簡単に行え、様々な形でのデータのビジュアル化が可能です。

データ解析機能の概要

Intelligent Workflow

知的で直感的なワークフローがあれば 多変量データ解析問題の半分を制したことになる

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　VEKTOR DIREKTORの4つのステップ

Construction Zone
データのプロットや分析結果はVEKTOR DIREKTORのConstruction Zoneと呼ばれる領域に出力されます。 Construction Zoneに表示されたデータや分析結果は互いに共有することが可能です。 

Visualise Analyse
Validate Interpret
VEKTOR DIREKTORは日常のルーチン分析に必要不可欠な多変量解析のツールが備 わっています。

Import Data
VEKTOR DIREKTORにインポートされたデ ータは範囲・クラス・変数を定義した後、各種の解析を適用し、データの解釈を行います。

Predict Classify
Learn Improve
多変量解析で作成したモデルに新しいデータを当てはめることが可能です。

Your Data Our Software 
Your Success 

Data Mining
データマイニング

多変量解析によって複雑なデータをビジュアル化し、サンプルのグループ化が行えます。データのマイニングによって得られた情報から、以下のようなことが可能になります。 

◆化学プロセスにおける最適なプロセス状態の解明
◆食品製造における製造条件の最適化
◆製剤プロセスの妥当性調査
◆サンプル間のグループ分け 

データマイニングによってデータの示す重要なパタ ーンを理解し、それを基にした効率的な意思決定が可能になります。

Prediction using models
モデルを使った予測 

多変量解析モデルを用いることで品質の評価や定 量的な分析がたったの数秒で行えます。この情報を使って以下のようなことが可能になります。 

◆分光センサーを使って製剤プロセス中の API濃度を予測する
◆農業・食品製品中のタンパク質量や 水分含有量を予測する
◆バイオリアクター内のエタノール成分量を決定する 

分析値を使って他のプロセスのコントロールも可能 
です。 

Classification Made Easy
容易な分類 

研究開発においてはデータの中に新たなクラスがあ ることを発見することによって、新たな薬剤の発見や既存のクラスとの判別が可能です。 

産業用アプリケーションとして活用することで、例え ばバイオプロセスの状態変化やプロセスの終了点の検出を行えます。 

データの分類によって得られた結果はVEKTOR DIREKTORのワークスペース上で共有し最大限に有 効利用することができます。

Fine Tune Your Operation 微調整による品質向上 

PCAとPLSによって得られたローディングはデータの中の説明変数がどれくらい重要かを表す指標で す。この情報をもとにプロセスの現在の状態や、分析中のプロセスの状態を知ることができます。 ローディングを使って出力された結果を再度微調整することが可能です。この操作によって結果を改善し、より良いプロセス・生産状態、品質特性を達成することができます。このため単なる推測に基づいたプロセス改善の取り組みから脱却が可能になります。

VEKTOR DIREKTORでは多様な形でデータの可視化が可能です。例えばこの図ではDark Theme形 式でデータを表示しています。このような表示形式を任意に選んで使うことで創造的、独創的な分析 を行えます。 

Multivariate Analyses
多変量解析

お客様が頻繁に使用する手法のみを提供することで、 適切なツールを使用して データを最大限に活用することができます。

探索的データ解析 

探索的データ解析(EDA)はデータの多変量解析における最初の段階で用いられる分析であり、これによってデータの持つ特徴的なパターンを発見するこ とができます。 

VEKTOR DIREKTOR は主成分分析(PCA)を使って EDAを効率的に進めることが可能です。

PCA ではデータを可視化し、結果の解釈を容易にす ることができます。得られた結果はバリデーションによって信頼性の確認を行い、新たなデータセットを 適用することで、適用されたデータが元のデータと 同じ傾向を持つかどうかを調べることが可能です。 

多変量回帰分析

多変量回帰で作成した回帰モデルによって、スペクトルデータから製品中の構成成分の定量分析や製造 プロセスの状態を分析することができます。
VEKTOR DIREKTOR ld Partial Least Squares Regression (PLS 回帰)を使うことで多変量データ の回帰分析を行います。PLS 回帰は以下のような特性から、多変量回帰分析においては最も一般的に用いられる方法です。 

◆データと回帰対象との間の関係を説明する 因子を探し出します。
◆PCA と同様に、データを効果的に可視化し、結果の解釈を容易にします。
◆作成したモデルはサードパーティー製品での使用も可能です。

PCAを使ったデータ分類

PCAを使うことでデータの中のサンプルをいくつか のグループに分けることができます。これは教師値 無しデータ分析もしくはクラスター分析と呼ばれています。 

異なるクラスごとに PCA を行い、複数個のクラスのライブラリーを作成する方法は「Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA)」と呼ばれています。 

SIMCA によって得られたライブラリーは、製剤分野における近赤外スペクトルやラマンスペクトルによる原料識別等に効果的です。 

SIMCAは基準となるモデルを作成しておき、新しい データがそのモデルでどのクラスに判別されるかを 調べるのに効果的です。新しいサンプルが既存のクラスの内、どれかに属するのか、もしくはどのクラスにも属さないのかを調べることが可能です。

PLS回帰を使った判別

PLS 判別分析は、PLS 回帰分析の拡張版と言えます。 通常の PLS 回帰の原理を使ってサンプルが、どのクラスに属するのかを判定します。

VEKTOR DIREKTOR に備わっている PLS 判別分析の機能を使えば、通常の回帰分析と同様の方法で、各 サンプルがどのクラスに所属するのかを調べることができます。 PLS 判別分析が出力する解析結果は効果的に可視 化されており、アウトライヤーの発見やそれらの除去が効率的に行えます。

PLS 判別分析の結果はモデルとして保存し、サードパーティ製品でのクラス予測や分類に利用すること ができます。 この方法はデータの大まかな特徴を調べる際に便利です。VEKTOR DIREKTORでは最大で5つのクラスを使ったPLS 判別分析を行うことができます。 

Prediktive Analytix
予測分析

使えないモデルには意味がない 

Utilizina AnalyticalModels
VEKTOR PREDIKTORを使った解析モデルの活用

VEKTOR PREDIKTOR は得られたモデルを新しいデータに適用して回帰分析や分類を行うことができます。結果はモデルの種類に応じて様々な形式で表示されます。結果のプロットはスプレッドシートに効果的に表示され、レポートの作成や、さらなる解析を行うことができます。 

Create a Sorting Library. 
分類ライブラリーを作成する

VEKTOR DIREKTOR で作成した分類ライブラリーは SIMCA を使って新しいデータのクラス分けに適用することができます。分析結果は分類テーブルに出力され SIMCA に備えられた各種のツールを使って詳細に調べ ることが可能です。原料のクラス分けや研究開発にお 
ける未知の新クラスの発見などに活用できます。

Process Analytix in Action

Collect data
データの収集

データは既存のデータフォーマット、テキ ストファイル、OPCサーバーからVEKTOR DIREKTORによって収集されビジュアル化、モデリングを行います。 

Create the model
モデルを作る

探索的解析、回帰、分類等の方法でモデルを作成・評価し、リアルタイムでの品質評 価に適用します。



Utilize the Model 
モデルを活用する 

VEKTOR DIREKTORで作成したモデルはサ ードパーティー製のシステムでの使用や、ProaxesSアドオンを使ったプロセスの開発に利用が可能です。 
 

動作環境と機能・特徴

動作環境

  • サポートOS/ Windows 7,8 & 10(32ビットまたは64ビット) 
  • 必要メモリー容量(RAM)/8GB 以上 
  • プロセッサー仕様/Intel Core i7 以上 (相当が望ましい) 
  • ハードディスクの空き容量/1GB (最小) 
  • グラフィックスカード/ DirectX 9もしくはそれ以降のバージョン 

インポート可能な形式 

  • Spreadsheet, Text (.xlsx, .txt. csv) 
  • 各種フォーマットに対応 (GRAMS (.spc), JCAMP (jdx). NetCDF.(cdf). 
  • 各種の測定装置に固有のファイルに対応 (VIAVI (.sam), OPUS (.01),
    Brimrose (.dat), JEOL (jdf). 
  • Database, Control Systems (Osisoft PI, synTQ)
  • OPC DA, OPC UA 自動インポートが可能 

表示機能 
• 折れ線グラフ • 散布図(2D,3D) • バブルプロット 
• ヒストグラム • 棒グラフ 

前処理機能 
• 平滑化 • ベースライン補正 • ノーマライズ 
• Scatter Correction 
 (MultiplicativeScatterCorrection(MSC), 
Standard Normal Variate (SNV). • 微分 

解析機能 
• 各種検定法 (分散分析,正規性,F-検定, t-検定)
• 主成分分析 (PCA) • PLS回帰 (PLSR) 
• Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA)
• PLS判別分析 (PLS-DA) 

主な機能の特徴 

◆簡単なデータインポート
一般的なファイル形式から特殊なフォーマットまで、様々なデータをドラッグアンドドロップで簡単にインポートが可能です。
◆効果的なビジュアル化
多くのプロットとデータ可視化のツールを装備。プロット作成・分析は データの解釈とそれに基づいて意思決定が可能。クラス変数を使ったグ ループプロットはデータの解釈とプレゼンテーション効果を高めます。
◆データ前処理を簡単に適用 
多変量解析において重要な前処理機能。各種の前処理方法を組み合わせてそれをテンプレートとして保存でき、新たなデータセットにも簡単に適用することができます。
◆多彩な分析ツール 
データの解析に必要な分析ツールを装備。VEKTOR DIREKTORでは多変量解析等の各種の分析ツールを使用することで、モデルの作成が簡単に行え、様々な形でのデータのビジュアル化が可能です。 

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