半導体生産技術者がデータ分析業界に飛び込んでみて感じたこと - Qiita
コメント
注目のコメント
共感します。製造業の現場で行われている「データ解析」なるものは、EXCELでひたすらグラフをつくって比較するみたいなものですね。べつに悪くはないです。理工学出身者がやるのでサイエンスの議論はできています。
ただ、最近はデータ量が増えてます。センサや通信技術が発展したので、良いデータがたくさん取れるようになりました。問題は増えたデータを同じやり方で処理しようとしてるとこですね。
よく見るのは、明らかに物理メモリが足りないラップトップで、数人でとにかくグラフ化して、なにか変わったことがないかシラミ潰しで見ていくような光景です。やり方が労働集約型なので、データが増えればその分だけ人を増やさなくちゃいけません。
そしてデータは確実に増えていきます。不良を出さないための工程管理とか、最適化の工数削減だけでなく、制御マージンが拡がることで一部の高付加価値技術が実現できるようになるからです。
もちろん試みはあるんですが、データエンジニアはサイエンスを知らず、現場エンジニアはデータ分析として何ができるのか知らなさ過ぎます。とくに初期段階では、ここは分業しちゃいけないところです。
よくある誤解？ そうは言ってもとにかくデータ入れればなんかできるやろ！ というのはそうなんですが、これは既知の科学的知見をゼロベースにしてしまうので、学習コストが高騰します。既存エンジニアに対してコストメリットが出ません。つまりできたとしても採用できません。
そんな感じで私もこの辺は模索してるとこですが、個人的には個別分野の現場エンジニアがデータ分析スキルを体得して、自分のケースに適用するのが近いかなと思ってます。現場技術よりデータ分析のほうが一般的で体系化されてて、勉強するハードルは低いはずです。不格好でもPoCさえできてしまえば、あとは専門家に依頼して製品レベルまで実装してもらえば良いし。
