データを情報に変換する - 多変量統計手法の応用...データを情報に変換 – 農薬生産における多変量統計手法の応用
アラン・ブラウン博士、シンジェンタ主席技術専門家
シンジェンタは、農家や生産者に作物保護製品（除草剤、殺虫剤、殺菌剤）、植物、種子を提供する世界有数のアグリビジネスです。 化学活性成分の製造は、バッチ処理と連続処理を組み合わせて多くの施設で行われています。 これらのサイトの特徴は、大量のデータが生成されることです。 このプレゼンテーションでは、JMP Pro 内のモデリング機能と多変量機能を使用して、そのようなデータをプロセスの理解を向上させる情報に変換する方法を説明します。 複雑さが増す 3 つの例を示します。 1 つ目は、6 つの変数の主成分分析 (PCA) を利用して、2 つの生産ユニット間のパフォーマンスの違いの理由を調査します。 2 つ目では、連続プロセスからの 34 の変数 (流量、温度、圧力など) と、再帰的分割、ブースト ツリー、PLS-DA、ニューラル ネットワークなどの分類技術の使用を考慮して、多態性の形式を予測します。製品です。 同じ入力変数セットを使用して、PLS とニューラル ネットワークを使用して関連する化学不純物のグループの量をモデル化します。 3 番目の例では、PCA/PLS と再帰的パーティショニングを使用して、3 つの並列実稼働ストリーム間の違いを調べます。 14 のプロセス変数に関するデータが、ストリームごとに 10 個ずつ、合計 30 個のバッチで収集されました。 バッチごとの変数ごとに、1 分の時間間隔で約 400 の観測値が収集されました。
データのアクセスと操作
