業界の状況：2021年3月の更新

はじめに

私たちの毎日の使用率の更新が勢いを増し、注目を集めるにつれて、組織が私たちの数値から最も情報に基づいた決定を下すために、データスチュワードとして私たちの仮定、私たちが持つ可能性のあるバイアスの原因、およびエラーのマージンを明確にすることが重要であると感じています。

他のデータセットと同様に、データにはバイアスが含まれているため、報告されたメトリックのいずれかに誤差誤差を付加します。データ実務者として、これらのバイアスの原因、データに関する私たちの仮定、および私たちの方法論でこれらの懸念にどのように対処するかについて透明であることが重要です。これにより、ユーザーは、Googleの主張の信憑性と、組織にとってのデータの価値について独自の判断を下すことができます。

従来のポーリング方法の類似物

従来の投票の観点からデータセットを見ると（大統領予備選挙で誰が先を行くかをテレビで見るように）、各マシンを「投票」または調査する「人」と見なすことができます。この世論調査で私たちが求めている質問は、「過去7日間の平均で、あなたの利用率はどうでしたか？」です。クラウドに接続されたエッジデバイスのフリートを介して、米国全体で毎秒数千人の「人」（マシン）をサンプリングし、すべての「回答」が「入力」されたら、前日のこの数値を報告します。

サンプリングする「人」（マシン）が存在する場所。

母集団全体をキャプチャしない他の世論調査と同様に、私たちのサンプルはバイアスの影響を受けます。以前の投稿で取り上げたように、特定の形式のバイアスは、私たちの方法論には適用できません。つまり、知覚バイアス、確証バイアス、悪意のある報告などの感情的なものです。マシンは、ソフトウェアを介して毎秒自動的にポーリングされます。MachineMetricsに接続されている場合、そうする機会がないため、「嘘をつく」ことも、真実を伝えることもできません。使用率はマシンからポーリングする最も基本的なメトリックであり、異常はアルゴリズムで検出され、すぐに根絶されるため、技術的な不具合もわずかです。ただし、人間の要素を取り除いても、他の形の偏見は依然として存在します。

高生産性サンプル

まず、私たちのサンプルは、製造業の生産性の高いサンプルを表している可能性があります。これは、インダストリー4.0テクノロジーを採用しているのは、より先進的なショップであり、したがって、運用を合理化し、スループットを向上させるためのプロセスがすでに整っているためです。サンプルが「平均的な」ディスクリート製造よりも生産性が何パーセント高いかは完全にはわかりませんが、全体的な傾向がこれによって影響を受けるとは考えていません（つまり、日々の変化率は高生産性サンプルと平均生産性サンプル）。これは、休日、経済的ショック、オンショアリング/オフショアリングなどのマクロレベルの要因が、生産性の高いショップと低いショップに比較的等しく影響するためです。これは重要です。なぜなら、私たちが報告する全体的な使用率はわずかに上昇していますが、休日の影響、コロナウイルスの影響、製造業全体に対する消費者の需要の停滞の影響など、非常に明確な傾向が見られるからです。

さらに、300万を超えるすべての工作機械に接続する必要があるため、米国全体での機械使用の完全な人口レベルのセンサスを取得していません（300万の数値は製造技術協会からのものであり、当初の価値が5万ドルを超える320万の運用可能なCNC工作機械があります）。

私たちは1日で300万人に到達することを目指していますが、今はこの合計サイズの何分の1かで解決する必要があります。マシンごとに標準価格を請求しているため、正確なサンプルサイズは明らかにしていません。これにより、年間の経常収益が明らかになります。このサイズのほとんどのスタートアップは、評価において重要な役割を果たすため、開示する意思がありません。 。

許容誤差

ただし、ベストプラクティスとしてエラーのマージンを含めます。これは通常、サンプルサイズがとにかく取得しようとするものです。許容誤差は、総人口サイズの割合としてのサンプルサイズ、および調査に肯定的に回答した回答者の割合を考慮に入れています。私たちの場合、調査に対する「肯定的な」回答はありません。理論的には、100％の使用率で「全員が「はい」と答えた」、0％で「全員が「いいえ」と答えた」と見なすことができますが、これは疑わしいことです。したがって、計算では肯定的な回答に50％の割合を使用するだけです。これにより、調査の精度の最も保守的な測定値の誤差が最大になります。私たちが報告するマージンは、サンプルサイズを考えると、最悪のシナリオに対するものであるため、安心してご利用いただけます。

有限母集団の許容誤差式。出典：Chegg Homework Help

エラーのマージンが大きいほど、調査結果に対するユーザーの信頼度は低くなります。現在の許容誤差は、+-1.6％から+ -1.8％前後です。つまり、米国の300万台の工作機械すべてについて、実際の使用率の数値は、報告されている値の+-1.6％から+-1.8％であると95％確信しています。 2021年3月6日に最後に報告された使用率は29.41％でした。これは、工作機械の全人口の実際の使用率が27.60％から31.21％の間である可能性が非常に高いことを意味します。これは、エラーのマージン内にある2つの候補間のポーリング結果と同様に、エラーのマージン内で発生する比較は、一粒の塩で検討し、注意してアプローチする必要があることを意味します。私たちは皆、2016年の選挙サイクル中にこれを直接学んだと思います。

たとえば、使用率が29.0％から29.4％に変化した場合でも、これは許容誤差の範囲内であり、事実よりも好奇心と見なす必要があります。ただし、この変化が何日も続き、使用率が1週間以内に29％から31％に変化する場合、これは人口レベルの変化を反映していると95％確信しています。別の実施形態では、それが７月４日より前の金曜日であり、使用率が日常的に２９％から２５％に変化する場合、これが起こったのは単なる好奇心以上のものであり、むしろそれは現実を反映している。アメリカ全土のショップフロア（7月4日より前の金曜日に離陸して週末を早めに開始します）。

+ -1.6％から1.8％の数値も、それ自体が重要です。これは、業界の基準に対して自社の工場の使用率をベンチマークする場合に設定する必要のあるバッファーです。

業界の状況に関する最新情報

エラーのマージンに関する明確化の精神に基づいて、使用率を次のように述べたいと思います。

昨日までの週ごとの使用率の平均は27.60％から31.21％であり、点推定値は29.41％であると95％確信しています。

これは、FRBの経済データを反映しており、需要の停滞により全国の工場需要が急増していることを示しています。これは、過去4年間で3月6日の使用率が最も高く、非常に素晴らしい洞察であることがわかります。

これはまた、2018年10月（41か月の最高値）以来超えられていない極大値を表しています。これは、1月の58.7から急上昇した後、48か月の最高値である60.8に達したISMの製造業指数とほぼ完全に一致しています。アマゾンらとの競争が激化する中、工場の所有者は労働者を雇うのに苦労しているため、データは製造業における深刻な労働力不足の事例報告によって裏付けられています。製造現場のマネージャーは、才能を競うために賃金を30％も引き上げています。これは、新しいプレーヤーが熟練労働者を雇うために移動するためです。

最後に、ウォールストリートジャーナルのポッドキャストを参照します。このポッドキャストは、データに表示されているものに人間のコンテキストを追加します。

結論として、ビジネスは良いです、ほとんどあまりにも良いです。今後のアップデートにご期待ください！