단일 품질 결과의 연속 제조 데이터여러분 안녕하세요. 저는 JMP를 처음 접하고 많은 사용 사례와 웨비나를 검토해 왔습니다. 배치 제조 공정의 공정 조건을 최적화하는 방법에 대한 전략을 찾고 있습니다. 다변량 분석에 대해 하고 싶은 리소스가 많이 있지만 프로세스의 특성으로 인해 목표에 접근하는 방법을 찾지 못했습니다. 내가 다루고 있는 두 가지 데이터 소스가 있습니다.
- 첫 번째는 배치 ID로 그룹화된 연속 프로세스 데이터(온도, 압력 등)가 있는 스프레드시트입니다. 시간당 평균입니다. 예를 들어 Batch ID #305를 보고 있는 경우 전체 처리에 12시간이 걸릴 수 있으므로 스프레드시트에 연속적인 정보가 기록됩니다.
- 두 번째 스프레드시트는 배치가 완료된 후의 품질 결과입니다. 배치가 끝날 때 채취한 단일 샘플입니다. 첫 번째 스프레드시트에서 설명한 예를 계속하면 이 스프레드시트에는 배치 ID #305와 품질 랩에서 결정된 배치의 강도라는 단일 행이 있습니다.
한 연속 공정 조건이 다른 연속 공정 조건에 미치는 영향(온도 대 압력)을 연구하기 위한 다변수 방법의 비디오를 보았지만 공정 조건을 프로파일링하고 그 영향을 연구할 수 있도록 데이터를 설정하는 방법을 잘 모르겠습니다. 최종 품질. 품질(또는 응답) 데이터는 연속적이지 않지만 배치 ID가 두 스프레드시트에 모두 있기 때문에 연속 데이터에 묶일 수 있습니다.
이에 접근하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 감사!
해석학데이터 테이블Re: 단일 품질 결과의 연속 제조 데이터다음은 몇 가지 제 생각입니다.
1. 동일한 데이터 파일에 x(배치 처리 중 변수)와 Y(배치를 특징짓는 반응 변수)가 있어야 합니다.
2. 테스트 대상(또는 정량적 응답이 있는) 배치 샘플이 하나 있다고 제안했지만, 충분합니까? 실험실의 측정 시스템으로 인한 변동을 고려했습니까? 샘플은 어떻게 얻나요? 각 배치에서 하나의 샘플을 사용하면 배치 변동 사이에서 배치 변동 내에서 스피어링이 불가능합니다. 이러한 관계를 이해하려면 x와 표본의 효과에 관한 가설을 기반으로 표본 추출 계획을 개발해야 합니다.
3. 중간 응답 변수를 생성할 수 있습니까? 실험실에서 측정된 Y와 상관 관계가 있을 수 있지만 실험실에서 업스트림으로 측정되는 Y는 무엇입니까? 예를 들어, 실험실의 Y는 분자량이고 배치의 측정값은 점도일 수 있습니다.
4. 배치가 만들어지는 동안 모든 연속 데이터가 필요하지 않을 수 있습니다. 관심이 있다고 생각하는 관계에 대한 가설로 다시 시작하십시오. 데이터 스트림을 샘플링하여 JMP의 관계를 조사할 관심 데이터를 선택합니다. 예를 들어, 온도 변화율이 Y에 영향을 미친다는 가설을 세울 수 있습니다. 그런 다음 배치를 만들 때 온도 변화율에 대한 선의 기울기를 결정하고 해당 통계를 사용하여 Y와의 관계를 조사할 수 있습니다(JMP의 적합 모델 사용).
5. 분석>다변량 방법>다변량을 사용하여 x 사이의 관계를 찾습니다. x의 상관 관계를 기반으로 데이터 세트에 포함할 x의 수를 줄입니다.
Re: 단일 품질 결과의 연속 제조 데이터다른 접근 방식이 있지만 솔직히 FDE(Functional Data Explorer)를 사용하는 것만큼 좋은 접근 방식은 없습니다.
문제는 품질 측정과 일치하도록 배치의 전체 프로필을 단일 관찰로 특성화하는 방법입니다. 과거에 시도한 옵션:
* 전체 프로필을 "대표"하는 프로필의 특정 시점을 식별합니다.
* 전체 프로필을 나타내기 위해 최대/최소/중앙값/75번째 백분위수/25번째 백분위수/절단 평균 등을 사용합니다.
* 모델 양식을 사용하여 프로필을 모델링합니다. 그런 다음 해당 모델 양식의 매개변수를 사용하여 프로파일을 나타냅니다.
* 주요 구성 요소를 사용하여 프로필을 요약한 다음 기본 구성 요소 점수를 사용하여 프로필을 나타냅니다.
이것들은 내가 사용한 몇 가지 아이디어일 뿐입니다. 정기적으로 이러한 문제가 발생했을 때 FDE를 다시 사용할 수 있기를 진심으로 바랍니다.
Re: 단일 품질 결과의 연속 제조 데이터댄 감사합니다. JMP "표준"으로 가능한 다른 접근 방식이 있는지 알고 있습니까?
Re: 단일 품질 결과의 연속 제조 데이터JMP Pro의 FDE(Functional Data Explorer)를 살펴봐야 합니다. 시간별 배치 데이터는 각 측정값에 대한 배치 프로필을 생성합니다. FDE는 해당 배치 프로파일을 특성화한 다음 단일 출력 품질 값과 연관시킬 수 있습니다.
내 간단한 설명으로 이 접근 방식을 정의하는 것은 아니지만 살펴봐야 할 부분입니다.
