製造プロセスデータの異常検出の経験がある人はいますか？製造プロセスデータの異常検出の経験がある人はいますか？
化学会社の私の顧客は製造工程のセンサーデータを持っています（例： 温度、圧力データ（10秒ごと）、そして彼は異常な動作を識別したいと思います。
彼のデータセットにはラベル（Y）が付いていないので、教師あり学習（ロジスティック回帰やブースティングツリーなど）は適用できません。
多変量管理図やマハラノビス距離がこの状況では良いと思います。
彼らは35ページのようなグラフを得たいと思っています。
https://www.yammer.com/sas.com/#/files/162858856
何か考えはありますか？
Re：製造工程データの異常検出の経験がある人はいますか？私はマハラノビス距離のような多変量統計がこれに役立つはずだと思います。PCAスコアも検討できます。
ただし、これがバッチ処理の場合は、Functional Data Explorerが異常なバッチプロファイルを検出するためのより良い方法です。この場合、統計としてFPCスコアを使用できます。
これは古いディスカバリープレゼンテーションです。非常に関連性のある化学物質の顧客から。それは主に教師付き学習法について話していますが。
Re：製造工程データの異常検出の経験がある人はいますか？FDEに関するPhilのコメントにちょっと一言付け加えてください。 私は大学院時代のいくつかのデータをいじっていて、FDEは私にいくつかの興味深い結果を与えてくれます（画像を参照）。 この分析のデータはスペクトルです。 私が印象的だったのは、スコアプロットが反応のさまざまな段階を正しく区別していることでした。 だから、それはお問い合わせの実り多い道かもしれません。
Re：製造工程データの異常検出の経験がある人はいますか？PhilとMikeに感謝します。
私はFDEについて考えます。
