Механизм решения задач анализа первопричин (неофициально RCASE ) — это запатентованный алгоритм , разработанный на основе исследований, первоначально проведенных Warwick Manufacturing Group (WMG) в Университете Уорика . [1] [2] Разработка RCASE началась в 2003 году для предоставления автоматизированной версии анализа первопричин , метода решения проблем, который пытается определить первопричины неисправностей или проблем. [3] В настоящее время RCASE принадлежит отделившейся компании Warwick Analytics, где он применяется к программному обеспечению для автоматизированной предиктивной аналитики.
Алгоритм был разработан с нуля таким образом, чтобы он особенно подходил для следующих ситуаций:
RCASE считается новатором в области предиктивной аналитики и относится к категории алгоритмов классификации . Поскольку он был создан для обработки указанных выше типов данных, было доказано, что он имеет много преимуществ по сравнению с другими типами алгоритмов классификации и алгоритмами машинного обучения , такими как деревья решений , нейронные сети и методы регрессии . Он не требует гипотез . [4] [5]
С тех пор он был коммерциализирован и стал доступен для таких операционных систем, как SAP , [6] Teradata и Microsoft . [7] RCASE возник в производстве и широко используется в таких приложениях, как Six Sigma , контроль качества и проектирование , проектирование продукции и гарантийные вопросы. Однако он также используется в других отраслях, таких как электронная коммерция , финансовые услуги и коммунальные услуги, где требуется анализ первопричин. [8]
Motorola , дом Six Sigma , использовала исследовательскую технологию RCASE для поддержки своих процессов качества. Она была использована для устранения проблем качества No Fault Found для конкретной модели мобильного телефона. [9]
RCASE не является статистическим и, таким образом, не требует никаких гипотез . [10] Если ключевые параметры, вызывающие проблему или ошибку в процессе, отсутствуют в наборе данных , он все равно сузит область поиска и укажет, где может находиться первопричина. Это другой подход к статистическим теориям, которые пытаются найти наилучшее соответствие . [11]
RCASE основан на оптимизированной комбинаторной теории и работает либо на кластере сетки, либо на высокопроизводительной базе данных в памяти . Программное обеспечение будет взаимодействовать со всеми системами MES и ERP . [12] Результатом является система безопасности, контролирующая и предотвращающая производство дефектных продуктов. Выходом из анализа будут маркеры, которые идентифицируют либо точную первопричину отказа, либо параметрическую область, указывающую на высокую вероятность отказа (т. е. руководство на основе данных о том, где искать дальше, чтобы собрать данные и точно устранить первопричину). [13]
Программное обеспечение может быть установлено на операционных системах Linux или Microsoft и развернуто как локальное или как программное обеспечение как услуга («SaaS» или «облако»). [14]