Spotfireインタラクティブ・デモ
データ探索、絞り込み、など実際の動作について、インタラクティブなデモをお試しください。
データ探索、絞り込み、など実際の動作について、インタラクティブなデモをお試しください。
このデモでは、半導体製造におけるウェハのスクラッチ検知をテーマに、最先端の機械学習を活用し、複数ロットにわたる欠陥を迅速に特定。欠陥を浮き彫りにしてトラブルシューティングを合理化し、生産歩留まりの向上を支援します。
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このデモでは、製造品質と歩留まりを向上させる高度なパターン認識技術を使用して、ウェハマップの複合パターンを分析します。ウェハマップ上の複雑なパターンをSpotfireがどのように識別・解釈し、欠陥の特定や製造プロセスの最適化を支援するのか、最終的に効率と製品品質の向上につながるのか、ぜひご覧ください。
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このデモでは、SPC（統計的工程管理）の手法を用いて様々なパラメータを監視・分析し、製品品質の確保、異常の検出、工程効率の維持を実現しています。トレンドの把握や迅速な問題対応、プロセスの最適化を通じて、安定した高品質な製造アウトプットを実現することができます。
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このデモでは、ストリーミングされたウェハテストの測定データと選択したターゲット変数の相関を分析します。リアルタイムデータのモニタリングを通じて、ウェハテストプロセスを効率化。データに基づいた迅速な意思決定を可能にし、不良品判定を削減し、ハイテク製造におけるパフォーマンスを最適化します。
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このデモでは、半導体製造における根本原因分析を実施しています。複数のウェハデータを分析し、生産品質に影響を与える可能性のあるパターンや異常を検出。自ら根本的な課題を特定し、的を絞って改善、プロセスを最適化し、高品質な製品の安定生産を実現するアプローチを体験できます。
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このデモでは、設備総合効率（OEE)を監視し、スムーズな操業と生産性の向上を実現しています。稼働率、性能、品質に関する主要な指標を追跡することで、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、製造工程の全体的な効率を最大化することができます。
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このデモでは、ワイブル分布を用いたパラメトリック故障モデルで、設備の故障予測と保全計画を最適化します。統計的分析により、故障確率を予測し、予防保全のタイミングを的確に判断し、ダウンタイムを最小限に抑え、コストの削減や重要な設備の稼働寿命を延長することができます。
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このデモでは、多変量時系列データの異常値を特定し、クラスタリングすることで、重要な事象や潜在的な問題を示唆する不規則なパターンや異常値を発見することができます。複雑なデータセットをプロアクティブに監視・分析し、意思決定と業務効率を高める実用的なインサイトを提供する方法をご紹介します。
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このデモでは、エネルギー消費と発電の予測を体験できます。過去のデータ、環境要因、関連変数を分析し、将来のエネルギー需要と発電量を精緻に予測。効率的なリソース配分とサステナビリティの実現に向けて、エネルギーマネジメントと計画立案を最適化するアプローチを学べます。
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このデモでは、PythonとディープラーニングモデルをSpotfireで統合し、ログデータ内の異常を検出・分析します。従来の手法では見逃す微細なパターンや異常を特定し、サイバーセキュリティ戦略を強化します。より先見的な脅威検知と対応を可能にし、ビジネス継続性を確保するインタラクティブなデータ探索が可能です。
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このデモでは、複数の流通センターと小売店の在庫レベルを分析します。経済的発注数量（EOQ）と安全在庫モデルを活用し、在庫管理を最適化。需要パターンに基づく最適発注数量の決定と、欠品防止のための安全在庫水準の維持を実現します。さらに、需要増に対する先手の在庫調整などの高度な在庫管理ソリューションを提供します。
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このデモでは、倉庫のレイアウトと在庫配置を可視化します。入荷、保管、店舗への出荷プロセスを最適化し、物流効率を向上させます。在庫の容量、回転率、配置を詳細に分析することで、倉庫の動態を明確に把握。ボトルネックの削減、スペースと資源の効果的な活用を実現し、スムーズな運用管理を支援します。
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このデモでは、インタラクティブなスライダー、フィルター、可視化ツールを駆使し、顧客データから実践的なインサイトを生成します。小売業者が顧客のニーズと嗜好を動的に分析し、戦略を最適化します。顧客満足度と忠誠心を高め、長期的な顧客関係の構築と、より優れたビジネス成果の創出を支援します。
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このデモでは、坑井パッドからリアルタイムに配信される掘削完了データを監視・分析します。圧力、流量、生産トレンドなどの重要指標を即座に可視化し、操業効率を最適化します。完了プロセス全体にわたる迅速な意思決定を支援し、坑井のパフォーマンス向上に向けた先手の調整を実現します。
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このデモでは、位置情報と人口統計データを重ね合わせ分析。特定のエリアにおける顧客行動パターンを詳細に可視化します。ターゲット市場を精緻に特定し、詳細な人口統計と地理的トレンドに基づいた戦略立案を可能にします。マーケティングの効果を高め、顧客エンゲージメントの向上を実現するアプローチを体験できます。
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このデモでは、Workdayからの包括的な人事データを分析します。従業員のトレンド、パフォーマンス指標、人口統計を詳細に可視化します。従業員の動態に関する深い洞察を提供し、戦略的な意思決定と人材マネジメントを支援。人事プラクティスを最適化し、組織の成功につながる先進的なアプローチを体験できます。
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このデモでは、詳細な選手データを分析し、スキルセットを比較することで、将来NBAのスター選手になる可能性のある有望なバスケットボール選手を発掘します。選手の属性を評価し、既存のNBA選手との類似性を特定。データに基づいた予測により、ドラフト選択と人材発掘の意思決定を高度化するアプローチを体験できます。
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このデモでは、アメリカ合衆国のカウンティデータを使用しています。投げ縄で地域を選択すると、該当地域内で最も感染が発生している場所を特定することができます。選択範囲に応じて再計算が行われるため、選択範囲によってハイライトされる地域が変わります。
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このデモでは、米国のデータを使用しています。マップ上で地域を範囲選択すると、該当地域内で最も感染が発生している場所を特定できます。
選択範囲に応じて再計算が行われるため、選択範囲によってハイライトされる地域が変わります。
このデモでは、発生した費用を部門横断で探索することができます。
ビジュアライゼーション上で特定のデータをドリルダウンしたい場合は該当のデータをマークしてください。選択したデータだけに基づいたビジュアライゼーションが表示されます。
このデモでは、エネルギーコンサルティング企業のEnertel Advisorsが、2021年にテキサス州で発生したERCOT（テキサス電気信頼性評議会）の送電網停止の影響を検証しています。
当時、テキサス州は強烈な冬の嵐により暖房需要が高まり、多様な発電源を含む電力網に過大な負担をかけました。デモでは衛星画像を用いたマルチレイヤーのジオアナリティクス・ドリルダウンで、エネルギー需要と価格の経時的な関係を探っています。
このデモでは、配送トラックの荷下ろしのリアルタイムモニタリングと配送ルートの最適化を同時に行っています。到着予定時間と遅延がリアルタイムで更新され、新たな物流シナリオがダッシュボード上に再レンダリングされます。
このデモは公共交通機関、流通、物流での活用など、ビジネスに特化したSpotfire Mods開発の可能性を紹介するものでもあります。
このデモでは、レーストラックを走行するレースカーのリアルタイムデータが表示されています。車載センサーから送られるリアルタイムデータと、過去最も良いラップを比較し、ベストレコードのリファレンスラップが比較されており、ドライバーはラップタイム向上に役立てることができます。F1で活躍するメルセデスAMG・ペトロナスは、データを接続しインテリジェンスを強化することで、チャンピオンシップにふさわしいパフォーマンスを発揮しています。
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あなたは新店舗の建設地について迷っています。候補地から車で走行可能な半径２マイル以内のエリアと、そのエリアの人口統計について調査したいとします。このデモでは、2つの異なるジオメトリレイヤーを組み合わせ、本シナリオに役立つインサイトを提供しています。
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このデモでは、調査のデータと、SFO Airport（サンフランシスコ国際空港）を表現したカスタムマップ（shapeファイル）を利用して、空港全体で最高の設備、最悪の設備を視覚的に調査しました。 空港内の各設備の評価と位置関係を把握することで、改善が必要なエリアをより的確に評価できます。
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このデモでは、TIBCOのオフィスに設置されたSDRレシーバーで受信した実際の航空会社のリアルタイム・フライトデータをダッシュボード上で表示しています。このリアルタイムデータはSpotfire内にストリーミングされ、特定の空港を発着するフライトを可視化します。
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Spotfireを利用することで、Acme Industriesは、ダイナミックにマーケットシェアを計算するカラムを作成したり、パフォーマンス・マトリックスの計算により、ポテンシャルの高いビジネス機会を特定したり、セールスやマーケティングデータと米国国勢調査のデータを組み合わせて、キャンペーン計画を迅速に立てることができるようになりました。
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このデモでは、さまざまなブドウの需要と価格の関係性を見つけることができます。選択した期間と品種の価格弾力性の曲線をインタラクティブに計算し、視覚化します。TIBCO Enterprise Runtime for R（TERR）のデータ関数を利用することで、選択したブドウ品種の時系列分析に基づいた今後4年間の需要予測が可能です。
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このデモでは、架空のコーヒーショップを題材に4つのダッシュボードを紹介しています。
1.需要予測
2.プロモーションの売上影響度
3.プロモーションの効果予測
4.配送ルートの最適化
このデモでは、ボストン内のAirbnbで提供されている物件を地図上で検索することができます。価格や部屋数など、さまざまな属性でフィルタリングしながら物件の位置を確認することが可能です。
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このデモでは、テキサス州にある架空の油井における電動水中ポンプ（ESP）の圧力スパイクや電流低下を監視しています。このリアルタイムダッシュボードでは、さまざまな油井を探索し、ESPのアラート設定を調整することができます。
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このデモでは、オーストラリアのビクトリア州における住宅価格を表示しています。交通量や乗り換え情報などもマップ上で確認可能です。さらに選択した箇所に基づいて未来の住宅価格を予測します。
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このデモでは、テキサス州の油井における過去の天然ガス生産量をドリルダウンして確認することができます。事業者（Operator）別の生産量の推移と予測生産量を確認することも可能です。
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このデモでは、カリフォルニア州の干ばつの状況をより深く理解することができます。Spotfireでの分析により、2050年までにベイエリアを現状より改善するために必要とされる適切なアクションを把握することができます。この分析には、国立干ばつ緩和センター（National Drought Mitigation Center:NDMC）、アメリカ合衆国農務省（USDA）、米国海洋大気庁（NOAA）のデータと直感的なSpotfireのジオアナリティクスが使われており、2013年から2017年までのカリフォルニアの干ばつの状況が表示されています。
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Telco Xは、架空のワイヤレスサービスプロバイダで、「スマートフォンJ7」のプロモーションキャンペーンを実施しています。同社は顧客に適切なオファーを提供するため、機械学習アルゴリズムを使用して、オファーを受け入れる可能性が高い顧客を抽出します。
このデモでは、Spotfire Data Streamsを活用して、Telco XのWebサイト訪問客へのキャンペーンオファー状況、そしてその顧客の反応をリアルタイムにモニターするライブダッシュボードを操作できます。