将数据转换为信息-多元统计技术的应用... 将数据转换为信息–多元统计技术在农药生产中的应用
先正达首席技术专家艾伦·布朗博士
先正达是世界领先的农业综合企业，为农民和种植者提供作物保护产品（除草剂，杀虫剂和杀真菌剂），植物和种子。使用分批处理和连续处理相结合的方法在许多场所进行化学活性成分的生产。这些站点的一个特点是产生大量数据。本演示文稿演示了如何使用JMP Pro中的建模和多变量功能将此类数据转换为可增强对流程的理解的信息。提出了增加复杂性的三个示例。第一种利用六个变量的主成分分析（PCA）来调查两个生产单元之间性能差异的原因。第二种方法考虑了连续过程中34种变量（例如流量，温度，压力等），并使用分类技术（例如递归分区，增强树，PLS-DA和神经网络）来预测变量的多态形式。一个产品。使用PLS和神经网络，使用同一组输入变量对一组相关化学杂质的数量进行建模。第三个示例使用PCA / PLS和递归分区来检查三个并行生产流之间的差异。收集了30个批次的14个过程变量的数据，每个数据流10个。以每分钟一分钟的时间间隔，每个批次中的每个变量大约捕获了400个观察值。
数据访问与操作
