蓄積できるが活用できない

一方、生データのみが蓄積されていても、そのままでは活用が難しい事も事実です。データに計算処理を実行したり、データを分類することで、何の特性を表すかを明確にすることで、多くのエンジニアが活用できるようになります。

これを表した例が、右の図です。自動車会社でのプロセスと成果物の関係が示されています。

機能要件に対して試験が計画され、データが得られます。それを後処理によって要件に必要　な形に変えていき、最終的には要件に対して特性データとドキュメントがセットで結びつきます。このように、要件と特性データ、ドキュメントの関係性をデータベースに持たせることで、データが活用できるようになります。

しかし、これを実現させるためにはいくつかの課題があります。一例として、実験データを登録する担当者と、上位のプロセスを担当するエンジニアが異なり、連携がうまくいかず、実験データベースに蓄積されないという事が考えられます。

ソリューション

このような課題を、当社は実験データベース（BRIX PVM）に下記の機能を持たせることによって解決しました。

・特性データ名がなくても、生データのままで登録できる機能を持たせる

・ 生データを特性ごとに分けて機能要件と結びつける機能を持たせる

・ 生データを元にして、それを編集したデータ（後処理データ）を登録できる機能を持たせる

・サードベンダー製の解析ソフトウェアやPythonなどのプログラムへデータを転送できる機能を持たせる

このような仕組みにすることで、後処理を待つことなく、実験担当者が作成した生データをそのまま取り込むことができます。その結果、実験データベースにデータがどんどん蓄積されていく流れを作ることができます。

システム要件とのひもづけや解析などの後処理は、後からできます。また、解析ソフトウェアとつながることで、解析後のデータも効率的に蓄積できるようになります。