単一の品質結果を含む連続製造データ皆さんこんにちは。 私は JMP を初めて使用し、多くのユース ケースとウェビナーを確認してきました。 バッチ製造プロセスのプロセス条件の最適化にどのようにアプローチできるかについての戦略を探しています。 やりたい多変量解析に関するリソースはたくさんありますが、プロセスの性質上、目標に近づく方法がわかりません。 私が扱っている 2 つのデータ ソースがあります。
- 1 つ目は、グループ化されたバッチ ID である連続プロセス データ (温度、圧力など) を含むスプレッドシートです。 これらは 1 時間あたりの平均です。 たとえば、バッチ ID #305 を見ている場合、完全に処理するのに 12 時間かかる場合があるため、スプレッドシートには継続的な情報が記録されています。
- 2 番目のスプレッドシートは、完了後のバッチの品質結果です。 これは、バッチの最後に採取される単一のサンプルです。 最初のスプレッドシートで述べた例を続けると、このスプレッドシートには、バッチ ID #305 と、品質ラボから決定されたバッチの強度を示す単一の行が含まれます。
ある連続プロセス条件が別の連続プロセス条件に及ぼす影響 (温度対圧力) を研究する多変量法のビデオを見たことがありますが、プロセス条件をプロファイリングしてその影響を研究できるようにデータを設定する方法がわかりません。最終的な品質。 品質 (または応答) データは連続的ではありませんが、バッチ ID が両方のスプレッドシートに存在するため、連続データに関連付けることができます。
これにアプローチする方法についてのアイデアはありますか? ありがとう！
分析データ表Re: 単一の品質結果を伴う連続製造データここに私の考えのいくつかがあります：
1. 同じデータ ファイルに x (バッチ処理中の変数) と Y (バッチを特徴付ける応答変数) が必要です。
2. バッチの 1 つのサンプルをテストする (または定量的な回答を得る) ことをお勧めしますが、それで十分ですか? ラボの測定システムによる変動を考慮しましたか? サンプルはどのように入手されますか？ 各バッチからの 1 つのサンプルでは、バッチ バリエーション間からバッチ バリエーション内でスピアリングすることは不可能です。 これらの関係を理解するために、x とサンプルの効果に関する仮説に基づいてサンプリング計画を作成する必要があります。
3. 中間応答変数を作成できますか? ラボで測定された Y と相関している可能性があるが、ラボの上流で測定された Y は? たとえば、ラボの Y は分子量であり、バッチの測定値は粘度である可能性があります。
4. バッチが作成されているため、すべての連続データが必要なわけではありません。 再び、どの関係が興味深いと思うかについての仮説から始めます。 データのストリームをサンプリングして関心のあるデータを選択し、JMP で関係を調べます。 たとえば、温度変化率が Y に影響を与えるという仮説を立てることができます。 次に、バッチを作成する際の温度変化率の線の傾きを決定し、その統計を使用して Y との関係を調べることができます (JMP の適合モデルを使用)。
5. Analyze>Multivariate Methods>Multivariate を使用して、x 間の関係シップを探します。 どの x が相関しているかに基づいて、データ セットに含める x の数を減らします。
Re: 単一の品質結果を伴う連続製造データ他のアプローチもありますが、正直なところ、Functional Data Explorer (FDE) を使用するほど優れたものはありません。
問題は、バッチのプロファイル全体を単一の観察結果に特徴付けて、品質尺度と一致させる方法です。 過去に試したオプション：
*プロファイル全体の「代表」であるプロファイルの特定の時点を識別します。
* 最大/最小/中央値/75 パーセンタイル/25 パーセンタイル/トリミング平均などを使用して、プロファイル全体を表します。
* モデル フォームを使用して、プロファイルをモデル化します。 次に、そのモデル フォームのパラメータを使用してプロファイルを表します。
* 主成分を使用してプロファイルを要約し、主成分スコアを使用してプロファイルを表します。
これらは私が使用したアイデアのほんの一部です。 これらの問題に定期的に遭遇していたときに、FDE が利用可能であったことを心から願っています。
Re: 単一の品質結果を伴う連続製造データありがとうダン。 JMPの「標準」で可能な他のアプローチがあるかどうか知っていますか?
Re: 単一の品質結果を伴う連続製造データJMP Pro の Functional Data Explorer (FDE) を調べる必要があります。 1 時間ごとのバッチ データは、これらのメジャーごとにバッチ プロファイルを生成します。 FDE はそのバッチ プロファイルを特徴付け、それを単一の出力品質値に関連付けることができるようにします。
私の簡単な説明でこのアプローチの正当性を実際に行っているわけではありませんが、それはあなたが調べるべきものです。
