複数のパラメーターを調整して何らかの目標仕様を満たしたいということがあります。
例えば、シリコン量と鉄分の量（パラメーター）を調整して、ある強度（目標仕様）のパーツを作りたいというようなことです。

このようなパラメーター調整をSPSS Modelerを使って行う方法を、3回シリーズで解説しています。
この記事はそのシリーズの②番目の記事です。

ここでは複数の目標仕様がある場合の対応方法を考えます。
例えば、シリコン量（パラメーター）と鉄量（パラメーター）を調整して、ある摩擦係数（目標仕様１）とある強度（目標仕様２）とあるコスト（目標仕様３）の３つの仕様を満たすのパーツを作りたいというようなことです。

このようなパラメーター調整をSPSS Modelerを使って行います。

実行動画（動画は、シリーズ①②③をすべてを解説しています。②は3分くらいからです）

1.データの読み込み

まず、「CAEdata.csv」からCAEのシミュレーターでの結果を読み込みます。
「P1」から「P27」のパラメーターでシミュレーションを行った結果として「摩擦係数」や「強度」、「コスト」などの目標仕様がどうなったかという結果が記録されています。

ここでは「P1」から「P27」を説明変数にして「摩擦係数」だけではなく、「強度」、「コスト」のそれぞれ予測するモデルを作ってみます。
「データ型」ノードを接続し、「値を読み込み」をクリックして、「摩擦係数」のロールを「対象」、「P1」から「P27」のロールを「入力」にします。

「1次」のモデル作成ノードを接続し、右クリックで「実行」します。

同様にして、「強度」、「コスト」について「1次」のモデルを作っていきます。

以下のように3つのモデルが出来上がります。

出来上がった３つのモデルをつかってスコアリングをしてみます。「CAE候補data.csv」から３つのモデルナゲットに接続します。

「CAE候補data.csv」は、以下のように「P1」から「P27」のパラメーターのみが入ったデータです。このパラメーターでCAEのシミュレーションを行ったときに、目標仕様である「摩擦係数」「強度」、「コスト」がどのくらいになるかを予測できます。

モデルナゲットに「テーブル」ノードを接続して実行します。
以下のようにこのパラメーターのセットだと1.731の「摩擦係数」、0.061の「強度」、2234.213の「コスト」になることが予測できました。

このように時間のかかるCAEシミュレーションを行わずに、複数の目標仕様を予測することができます。