將數據轉換為信息 - 多元統計技術的應用...... 將數據轉化為信息 - 多元統計技術在農用化學品生產中的應用
Syngenta首席技術專家Alan Brown博士
先正達是世界領先的農業綜合企業，為農民和種植者提供作物保護產品（除草劑，殺蟲劑和殺菌劑），植物和種子。使用分批和連續處理的組合在許多地點進行化學活性成分的製造。這些站點的特徵是產生大量數據。本演示文稿說明瞭如何使用JMP Pro中的建模和多變量功能將這些數據轉換為可以改進流程理解的信息。提出了三個增加複雜性的例子。第一個利用六個變量的主成分分析（PCA）來研究兩個生產單元之間性能差異的原因。第二個考慮來自連續過程的34個變量（例如，流量，溫度，壓力等）以及使用分類技術（例如遞歸分區，增強樹，PLS-DA和神經網絡）來預測多態形式一個產品。使用相同的輸入變量集來使用PLS和神經網絡對一組相關化學雜質的量進行建模。第三個示例使用PCA / PLS和遞歸分區來檢查三個並行生產流之間的差異。收集了30個批次的14個過程變量的數據，每個流10個。每批次每個變量捕獲大約400次觀察，每分鐘一次。
數據訪問和操作
