레벨 : 중급
[발표자]
Jeremy Ash, JMP Analytics Software Tester, SAS Institute Inc.
【발표 개요】
모델 기반 다변량 관리도 (MDMVCC) 플랫폼에서는 주성분 분석 모델 (PCA 모델; Principal Component Analysis)와 PLS 모델에 따라 관리도를 작성합니다. 이 관리도는 다차원 데이터의 고장 감지 및 진단에 사용할 수 있습니다. 여기에서는 PLS 모델을 기반으로 MDMVCC 의한 모니터링을 Tennessee Eastman 프로세스 (시뮬레이션 된 화학 산업 공정)을 이용하여 보여줍니다. 이 시뮬레이션은 화학 반응기가 기체 반응물에서 액체 제품을 생산할 때 품질 변수와 공정 변수가 측정됩니다.
먼저 오프라인 상태에서 고장 진단을합니다. 이 경우 다변량 관리도 및 단 변량 관리도 그리고 공정 진단 보고서를 번갈아 볼 수 있지만 MDMVCC 플랫폼에서 매우 간편하게 할 수 있습니다. 다음은 JMP를 외부 데이터베이스에 연결하고 MDMVCC 플랫폼의 온라인 모니터링을 보여줍니다. 제품의 품질 변수는 모든 측정 결과가 모이는까지 시간 지연이 발생하는 고장 감지도 대개는 지연됩니다. PLS 모델을 기반으로 MDMVCC는 품질 변수의 차이는 공정 변수의 함수로 모니터링되지만, 일반적으로 공정 변수는 상대적으로 신속하게 이용할 수 있기 때문에 고장의 조기 발견에 도움이됩니다.
[발표자 프로필]
Jeremy Ash는 노스 캐롤라이나 주립 대학에서 생물 정보학 학위를 취득하고 현재 JMP의 분석 소프트웨어 테스터로서 업무에 종사하고 있습니다. 논문에서는 케모 인포 매틱스, 계량 화학, 생물 정보학에서의 계산 방법에 대해 집필했습니다. 또한 노스 캐롤라이나 주립 대학에서 통계학 석사 학위를, 텍사스 오스틴 대학에서 생물학 학사 학위를 취득하고 있습니다.
