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モデルベースのAZAPA 、お手軽統計ツール『AZP-QE』 新バージョンをリリース！
[22/12/13]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
AZAPA株式会社（愛知県名古屋市中区錦２−４−１５、代表取締役社長 & CEO 近藤康弘、以下AZAPA）は、これまで扱いにくかった統計手法を手軽に使えるようにしたツール『AZP-QE』のMATLAB(R) R2022bに対応した最新版をリリースしました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-4c112063c19f3fbd9ecd-9.png ]
AZP-QEとは
[画像2: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-e3fec7500dcacf663bc1-1.png ]
AZAPA-Quality Engineering（品質工学）は、データ分析や機械学習に必要な回帰、分類、最適化をMATLAB/Simulink上で簡単に実行できる3つのツールボックスです。
[画像3: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-c9a4001b4f129c2af646-4.png ]
・AZP-T ( AZAPA – Taguchi - Method )
[画像4: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-86b12e35716b23b0556f-3.png ]
Keyword：寄与度分析・推定・機械学習
AZP-Tは機械学習の回帰分析の一種で、予測問題や寄与率の算出に有効な解析手法です。学習データから算出した各項目の寄与度(SN比)と感度 (β)を用いて作成した推定式から未知の信号値を予測します。
[画像5: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-f67a8e71b5cc032bd0ab-5.png ]
・AZP-MT ( AZAPA – Mahalanobis - Taguchi Method )
[画像6: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-7ae4b19a9c571ee111df-2.png ]
Keyword：分類問題・異常品検出
AZP-MTは多変量解析の一種で、分類問題に有効な解析手法です。正常品のデータで単位空間を作成することによって、異常品の判別や、項目間の交互作用の解析を行う事が出来ます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-ac69363774243d6fb0b9-6.png ]
・AZP-PD ( AZAPA - Parameter Design )
[画像8: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-c602673b0f5b74d95e17-0.png ]
Keyword：ロバスト設計・最適設計
AZP-PDはロバスト設計・最適設計に用いるツールです。ノイズ (使われ方、環境、製品のバラツキ、劣化) に対して、ロバスト性、性能、コストへの影響度を見える化し、最適解を求める事ができます。
[画像9: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-a54fea9746735348ecbd-7.png ]
リリースハイライト
[画像10: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-b27b8df89f64a3da38d9-8.png ]
動作環境
MATLAB(R) R2021b、R2022a、R2022b上で動作します。
https://jp.mathworks.com/support/requirements/
関係リリース
【動画】事例で学ぶ！ “MBD x 統計解析” でさらなる開発効率アップの実現
https://www.youtube.com/watch?v=qMhYWAQDBwc
『AZAP-QEツール』がMathWorksのHPで公開されました。
https://jp.mathworks.com/products/connections/product_detail/azapa-qe-tools.html?s_tid=srchtitle
【プレスリリース】モデルベースのAZAPA、AZAPA Total Design Management新バージョンを提供開始！
https://azapa.co.jp/index.php/2022/03/23/azapa-total-design-management_2/
[画像1: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-4c112063c19f3fbd9ecd-9.png ]
AZP-QEとは
[画像2: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-e3fec7500dcacf663bc1-1.png ]
AZAPA-Quality Engineering（品質工学）は、データ分析や機械学習に必要な回帰、分類、最適化をMATLAB/Simulink上で簡単に実行できる3つのツールボックスです。
[画像3: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-c9a4001b4f129c2af646-4.png ]
・AZP-T ( AZAPA – Taguchi - Method )
[画像4: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-86b12e35716b23b0556f-3.png ]
Keyword：寄与度分析・推定・機械学習
AZP-Tは機械学習の回帰分析の一種で、予測問題や寄与率の算出に有効な解析手法です。学習データから算出した各項目の寄与度(SN比)と感度 (β)を用いて作成した推定式から未知の信号値を予測します。
[画像5: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-f67a8e71b5cc032bd0ab-5.png ]
・AZP-MT ( AZAPA – Mahalanobis - Taguchi Method )
[画像6: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-7ae4b19a9c571ee111df-2.png ]
Keyword：分類問題・異常品検出
AZP-MTは多変量解析の一種で、分類問題に有効な解析手法です。正常品のデータで単位空間を作成することによって、異常品の判別や、項目間の交互作用の解析を行う事が出来ます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-ac69363774243d6fb0b9-6.png ]
・AZP-PD ( AZAPA - Parameter Design )
[画像8: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-c602673b0f5b74d95e17-0.png ]
Keyword：ロバスト設計・最適設計
AZP-PDはロバスト設計・最適設計に用いるツールです。ノイズ (使われ方、環境、製品のバラツキ、劣化) に対して、ロバスト性、性能、コストへの影響度を見える化し、最適解を求める事ができます。
[画像9: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-a54fea9746735348ecbd-7.png ]
リリースハイライト
[画像10: https://prtimes.jp/i/25116/41/resize/d25116-41-b27b8df89f64a3da38d9-8.png ]
動作環境
MATLAB(R) R2021b、R2022a、R2022b上で動作します。
https://jp.mathworks.com/support/requirements/
関係リリース
【動画】事例で学ぶ！ “MBD x 統計解析” でさらなる開発効率アップの実現
https://www.youtube.com/watch?v=qMhYWAQDBwc
『AZAP-QEツール』がMathWorksのHPで公開されました。
https://jp.mathworks.com/products/connections/product_detail/azapa-qe-tools.html?s_tid=srchtitle
【プレスリリース】モデルベースのAZAPA、AZAPA Total Design Management新バージョンを提供開始！
https://azapa.co.jp/index.php/2022/03/23/azapa-total-design-management_2/
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