Level: Mittelstufe
Donald McCormack, JMP Technical Enablement Engineer, SAS
Hadley Myers, JMP-Systemingenieur, SAS
Christian Kaufmann, Principal Scientist, Kompetenzzentrum Dünnschicht- und Nanotechnologie für Photovoltaik
Muhammad Saif Ullah, Forscher am Pakistan Institute of Nuclear Science & Technology
Tobias Bertram, Postdoktorand, PVcomB
Rutger Schlatmann, Professor, Hochschule für Technik und Wirtschaft
Daten, die über fortlaufende Messbereiche hinweg erfasst werden, werden normalerweise als Zusammenfassungsstatistiken ausgedrückt, die für fortlaufende Beziehungen mit realem Wert stehen. Versuche, komplexe Prozesse durch Standardmodellierungstechniken zu verstehen, die Prädiktoren und Antworten verknüpfen, werden dann durch die durch diese Surrogate verursachte Abstraktion erschwert. Dies kann dazu führen, dass kritische Merkmale ausgelassen werden und keine zeit- oder spektralabhängigen Rückschlüsse möglich sind. Viele solcher Beispiele finden sich in der Halbleiter- und Photovoltaikfertigung, wo Fortschritte in hohem Maße von Erkenntnissen aus Mess- und Messtechniken abhängen, bei denen alle physikalischen Phänomene wie Spannung, Wellenlänge, Temperatur, Sputtertiefe, Magnetfeldstärke, Beugungswinkel usw. kontinuierlich erfasst werden. usw. Der Functional Data Explorer in JMP Pro bietet eine Lösung, mit der Skalare aus fortlaufenden Daten extrahiert werden können, um sie in nachfolgenden Modellierungsschritten zu verwenden, bei denen der funktionale Aspekt der Daten auf irgendeine Weise beibehalten wird. In dieser Präsentation wird ein Anwendungsfall untersucht, in dem FDE bei der Untersuchung von Photovoltaik-Geräten verwendet wurde. Dabei werden Erkenntnisse zutage gefördert, die zuvor unbekannt waren und mit herkömmlichen Analysemethoden nicht aufgedeckt werden konnten.
