多変量管理図を使用したテネシー イーストマン プロセスの障害検出と診断 (2021-EU-45MP-782)レベル: 中級
Jeremy Ash 氏、SAS、JMP Analytics ソフトウェア テスター
モデル駆動型多変量管理図 (MDMCC) プラットフォームを使用すると、ユーザーは PCA または PLS モデルに基づいて管理図を作成できます。 これらは、高次元データ セットの障害検出と診断に使用できます。実際の工業化学プロセスであるテネシー イーストマン プロセスのシミュレーションを使用して、PLS モデルの MDMCC モニタリングを実証します。 シミュレーション中に、化学反応器がガス状反応物から液体生成物を生成する際の品質およびプロセス変数が測定されます。 MDMCC が JMP を外部データベースに接続してオンライン監視を実行する方法を示します。製品品質変数の測定では、測定結果が得られるまでに時間遅延が生じることが多く、これにより障害検出が大幅に遅れる可能性があります。 MDMCC が PLS モデルを監視する場合、製品品質変数の変動がプロセス変数の関数として監視されます。 多くの場合、プロセス変数はより簡単に入手できるため、これは障害の早期検出に役立ちます。 また、オフライン設定での障害診断のデモンストレーションも行います。 これには、多くの場合、多変量管理図、単変量管理図、および診断プロット間の切り替えが含まれます。MDMCC は、これらのプロット間を移動するための使いやすいインターフェイスを提供します。
自動生成されたトランスクリプト...
スピーカー
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成績証明書
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こんにちは、ジェレミー・アッシュです。 私は |
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JMP R&D の統計学者。私の仕事 |
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主にテストで構成されます |
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多変量統計 |
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JMP のプラットフォームを使用していますが、私も |
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研究と評価を支援する |
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方法論。今日はこうするよ |
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テネシー州を分析している |
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いくつかを使用した Eastman プロセス |
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統計的プロセス制御 |
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JMP のメソッド。 私はするつもりだ |
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特に注意を払う |
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モデル駆動多変量への変換 |
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管理図プラットフォーム、つまり |
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JMP 15 に新たに追加されました。 |
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これらのデータは、 |
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を披露する機会 |
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プラットフォームの番号 |
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特徴。そして、すぐに |
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免責事項、これは次のようなものです |
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私のディスカバリー・アメリカの話。 私たちは |
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ヨーロッパではこれまで見たことがないことに気づいた |
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モデル駆動多変量 |
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すべての原因による管理図の話 |
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新型コロナウイルスの周りで狂気の沙汰が起こっているので、私は |
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基本を重視することにしました。 |
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でも新素材もあるよ |
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話の終わりに。 病気 |
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追加のいくつかを簡単に説明します |
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分析例を見てから、 |
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トークのコミュニティ ページ。 |
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まず、ある程度の知識を前提とします |
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統計的プロセス制御の |
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この話では。 主なことはそれ |
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について知っておくと役に立つでしょう |
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管理図です。 もしあなたが〜なら |
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これらに精通していません、これら |
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監視に使用されるチャートです |
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複雑な産業システム |
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いつ逸脱するかを判断する |
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通常動作から |
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条件。 |
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あまり時間はありません |
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モデルの方法論に入る |
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駆動多変量制御 |
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チャートなので、他のものを参照します |
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自由な素晴らしいトーク |
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JMPコミュニティで入手可能 |
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さらに詳しく知りたい場合は。 私 |
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Jianfengとも言うべきです |
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丁が主力だった |
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モデル駆動の開発者 |
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多変量制御 制御 |
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とのコラボレーションによるチャート |
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クリス・ゴットワルトとあのトーニャ |
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モールディンと私はテスターでした。 の |
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この講演の焦点は以下を使用することになります |
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多変量管理図 |
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現実世界を監視する |
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典型的なプロセス。別の小説 |
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アスペクトはコントロールを使用します |
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オンラインプロセスのチャート |
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監視。これは、私たちがなるということを意味します |
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データを継続的に監視する |
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それはデータベースに追加され、 |
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リアルタイムで障害を検出します。 |
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それで、私はから始めます |
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必須のスライド |
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多変量の利点 |
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管理図。 それで、なぜ使わないのですか |
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一変量管理図? そこには |
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優秀な数がいる |
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JMP のオプション。 単変量 |
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管理図は優れています |
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いくつかの分析のためのツール |
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変数を一度に。 しかし、 |
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品質管理データは多くの場合、 |
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高次元と数 |
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必要な管理図の |
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見てください、すぐになれる |
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圧倒的な。多変量 |
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管理図は、 |
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高次元のプロセス |
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ほんの数枚の管理図、 |
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それが重要な利点です。 |
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でも、そういうわけではありません |
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大学管理図はそうではありません |
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この設定で役立ちます。 あなたはそうするだろう |
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話全体を通してそれを見てください |
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故障診断には多くの場合、 |
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多変量間の切り替え |
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そして単変量チャート。 |
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多変量管理図は、 |
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あなたは全体的な感覚を持っています |
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プロセスの健全性を維持しながら、 |
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単変量グラフを使用すると、次のことが可能になります |
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の特定の側面を監視する |
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プロセス。それで、情報は |
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補完的な。目標の一つ |
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多変量モニタリングの |
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管理図はいくつかを提供するものです |
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切り替えに便利なツール |
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これら 2 つのタイプの間で |
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チャート。 1つの欠点 |
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単変量チャートとは、 |
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観察結果は次のように見える可能性があります |
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実際にいつなのかを制御する |
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多変量で制御不能になる |
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これらのプロットは私が何を示しているかを示しています |
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これの意味です。 単変量 |
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オイル管理図と |
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密度は 2 つを示します |
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観察結果は赤で表示されます。 |
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コントロール。ただし、油分と密度 |
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相関性が高く、両方とも |
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観察は制御不能です。 |
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多変量の意味では、 |
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特に観測値 51、 |
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相関関係にかなり違反します |
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2 つの変数の構造、 |
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多変量管理図 |
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これらのタイプを拾うことができます |
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外れ値、単変量 |
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管理図ではそれができません。 |
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モデル駆動型多変量 |
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管理図は投影を使用します |
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チャートを作成するメソッド。 |
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まずはPCAについて説明していきます |
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築きやすいから |
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そこから。 PCA は |
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プロセスの次元性 |
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データを低域に投影する |
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次元的な表面。 えー、 |
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これは写真に示されています |
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右側に。 私たちにはPがいます |
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プロセス変数と N |
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観察、そして |
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P の読み込みベクトル |
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行列は次の係数を与えます |
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X の線形結合 |
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結果となる変数 |
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変数を二乗する |
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寸法 A、ここでの寸法は |
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A は P よりもはるかに小さいです。 その後 |
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これは方程式で示されます |
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ここの左側。 X は次のとおりです。 |
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の関数として予測される |
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スコアと負荷、ここで E は |
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予測誤差。 |
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これらのスコアは次のように選択されます。 |
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予測誤差を最小限に抑え、 |
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そして別の考え方 |
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これは最大化しているということです |
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説明された差異の量 |
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Xマトリックスで。 |
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その場合はPLSの方が適しています |
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投影法。 持っているとき |
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一連のプロセス変数と |
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品質変数のセット、あなたは |
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本当に確実にしたいのは、 |
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品質変数は以下に保持されます |
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これらの変数を制御します |
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費用や時間がかかることが多い |
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集めるために消費する。 植物 |
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なしで製品を作ることもできます |
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長期にわたるコントロール品質 |
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障害が検出されるまでの時間。 |
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したがって、PLS モデルでは次のことが可能になります。 |
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品質変数を監視する |
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プロセスの機能として |
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変数を見るとわかります |
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PLS モデルがスコアを見つける |
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を最大化する変数 |
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変動量の説明 |
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品質変数。 |
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これらのプロセス変数は次のとおりです。 |
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多くの場合、より安価またはより簡単に |
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利用可能なので、PLS が可能にします |
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品質の欠陥を検出する |
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早めに手続きを行ってください |
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モニタリングを安くすることができます。 そしてここから |
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これからはPLSに集中していきます |
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モデルはもっとあるから |
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例にふさわしい。 |
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したがって、PLS モデルは、 |
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データを 2 つのコンポーネントに分割します。 の |
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最初のコンポーネントはモデルです |
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成分。これにより、 |
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プロセスの予測値 |
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変数。 別の考え方 |
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それについては、あなたのデータには |
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モデルに投影された |
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スコアによって定義される平面 |
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変数とT二乗モニター |
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データのバリエーション |
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このモデルプレーン内で。 |
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そして 2 番目のコンポーネントは、 |
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エラーコンポーネント。 これは |
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オリジナルとの距離 |
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データと予測データと |
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二乗予測誤差 (SPE) |
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チャートはこの変動を監視します。 |
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もう一つの代替指標として、 |
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モデルまでの距離を指定します |
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X 平面または DModX。 これだけ |
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SPE の正規化された代替手段 |
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それを好む人もいます。 |
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最後のコンセプトは、 |
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にとって理解することが重要です |
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デモは次の違いです |
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過去のデータと現在のデータ。 |
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履歴データは通常、 |
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プロセス時に収集された |
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制御していることが知られています。 これら |
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データはPLSの構築に使用されます |
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法線をモデル化して定義する |
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プロセスのバリエーションが |
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管理限界が得られます。 |
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そして現在のデータが割り当てられます |
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スコアはモデルに基づいていますが、 |
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モデルから独立しています。 |
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これについての別の考え方 |
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それは私たちがトレーニングを受けているということです。 |
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テストセット。 T二乗制御 |
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トレーニングの制限は低くなります |
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期待が低いためデータ |
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さまざまなバリエーション... |
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を訓練するために使用される観察 |
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より優れたモデルがあるのに対し、 |
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P の 2 乗の変動 |
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モデルは E 検定に一般化されます |
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セット。幸いなことに、理論は |
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T 2 乗の分散は次のようになります。 |
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私たちが得ることができるように工夫されています |
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これらの管理限界は以下に基づいています |
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いくつかの分布の仮定。 |
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デモではモニタリングを行います |
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テネシー・イーストマン・プロセス。 |
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短編を紹介します |
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これらのデータの紹介。 これ |
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化学物質のシミュレーションです |
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Downs によって開発されたプロセスと |
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ヴォーゲル、イーストマン社の二人の化学者 |
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化学薬品。 もともとそうでした |
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Fortran で書かれていますが、 |
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Matlab のラッパーです。 |
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今はパイソン。 ただ注意したかっただけです |
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このデータセットが存在していた間、 |
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90年代に作られたものですが、今でも |
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一次データセットの 1 つ |
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多変量のベンチマークに使用される |
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の制御メソッド |
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文学。それは、 |
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多変量の主なタスク |
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しっかりコントロールしてあります |
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印象的な量の |
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シミュレーションにおけるリアリズム。 |
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そして、シミュレーションは以下に基づいています |
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工業プロセス |
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今日でも関連性があります。 |
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つまりデータが操作されていた |
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所有権を守るために |
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情報。 シミュレートされた |
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プロセスはの生産です |
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からの 2 つの液体製品 |
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内部のガス状反応物 |
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化学プラント。 そしてここのFは |
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副産物 |
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それは吸い上げる必要があるだろう |
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ご希望の商品から外れます。 |
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えーっと、そして... |
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それについて私が言うのはこれくらいです。 |
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プロセス図は次のようになります |
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複雑ですが、実際はそうではありません |
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とても悪いので、歩いて行きます |
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それを通して。 気体状 |
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反応物 A、D、E が流れ込みます。 |
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ここのリアクター。 |
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反応が起こり、 |
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生成物はガスとして残ります。 その |
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その後冷却され、凝縮されて |
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コンデンサー内の液体。 |
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次に気液分離器 |
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残った蒸気をリサイクルし、 |
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それを原子炉に送り返す |
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コンプレッサーを介して、 |
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副生成物および不活性化学物質 B |
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パージストリームでパージされ、 |
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そしてそれはあらゆることを防ぐためです |
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累積。液体製品 |
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ストリッパーを通してポンプで送られ、 |
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残りの反応物はどこにあるのか |
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剥ぎ取られます。 |
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そして原子炉に送り返されました。 |
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そして最後に、 |
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精製された液体製品 |
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プロセスを終了します。 |
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最初の変数セットは |
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監視されているのは操作されている |
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変数。 これらは弓のように見えます |
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図の中で結びます。 私は思う |
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彼らは実際にそうすることを意図しています |
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バルブと操作されたもの |
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プロセス...または操作されたもの |
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変数は主に |
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異なる流量を通過する |
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プロセスの流れ。 |
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そして、これらの変数は設定できます |
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制限内の任意の値に、 |
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ガウスノイズが多少あります。 |
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操作変数は次のことが可能です |
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レートでサンプリングされるため、 |
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ただし、デフォルトの 3 を使用します |
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今すぐ分サンプル。 |
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操作された例のいくつか |
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変数は、 |
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反応物の流れを制御する |
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反応器の中へ。 |
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別の例はバルブです |
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流れをコントロールするのは |
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スチームをストリッパーに入れます。 |
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そしてもう一つはバルブです。 |
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冷却液の流れを制御します |
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反応器の中へ。 |
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次の変数セットは次のとおりです。 |
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測定変数。 これらは |
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図では円で示されています。 |
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彼らはまた3時にサンプリングされました |
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分の間隔。 の |
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操作されたものとの違い |
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変数と測定 |
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変数とは、 |
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測定変数はできません |
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シミュレーションで操作されます。 |
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私たちの品質変数は次のようになります。 |
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の構成パーセント |
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2 つの液体製品とあなた |
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アナライザーが見える |
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商品の採寸はこちらで行っております。 |
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これらの変数は次のようにサンプリングされます。 |
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かなりの時間遅延が発生するため、 |
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私たちは粛清を検討している |
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出口の代わりにストリーム |
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これらのデータはストリームであるため、 |
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より早く利用可能です。 そして使用します |
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プロセスを監視するPLSモデル |
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これらのプロキシとしての変数 |
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プロセスのため変数 |
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変数の遅延は少なく、 |
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サンプリングレートの高速化に影響します。 |
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それで十分です |
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データの背景。 で |
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合計33のプロセスがあります |
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変数と 2 つの品質 |
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変数。 のプロセス |
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変数を収集するのは |
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のセットでシミュレーション |
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微分方程式。 この |
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これは単なるシミュレーションですが、あなたとして |
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かなりの量を見ることができる |
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これのモデリングには細心の注意が払われました |
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現実世界のプロセスの後。 ここ |
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これは私が行ったデモの概要です |
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あなたに見せようとしています。 集めます |
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当社のプロセスとストアに関するデータ |
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これらのデータはデータベースに保存されます。 |
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という例が欲しかったのですが、 |
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共有するのが簡単だったので、私も共有します |
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SQLiteデータベースを使用していますが、 |
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ワークフローはほとんどの人に関連します |
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データベースの種類は、ほとんどの場合 |
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ODBC 接続をサポートします。 |
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JMP が ODBC を形成したら |
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データベースとの接続、 |
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JMP は定期的にチェックできます。 |
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新しい観察結果を追加します |
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データテーブル。 |
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モデル駆動型がある場合 |
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多変量管理図 |
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レポートを自動で開く |
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recalc がオンになっているので、 |
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を更新するためのメカニズム |
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新しいデータが来ると管理図が表示される |
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そのプロセス全体において |
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データベースにデータを追加すると、 |
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おそらく別居することになる |
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コンピューターから |
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それが監視を行っているのです。 それで |
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JMP のセッションが 2 つ開いています |
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これをエミュレートするために。 どちらのセッションも |
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自分の日記を持っている |
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の資料にある |
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コミュニティとセッション |
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新しいシミュレートされたデータを追加する |
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データベースが呼び出されます |
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ストリーミングセッションと |
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セッション レポートの更新 |
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新しいデータが入ってくると、 |
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モニタリングセッションと呼ばれます。 |
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本当に気に入った点が 1 つあります |
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ダウンズとフォーゲルの論文は |
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彼らが提供しなかったこと |
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を評価するための単一の指標 |
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プロセスの制御。 私は持っている |
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論文からの引用はこちら |
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「私たちはトレードオフがあると感じました |
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可能な制御の中には |
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戦略とテクニック |
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よりもはるかに多くのことが関与している |
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数学的表現。」 |
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そこで、いくつかの目標をご紹介します |
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彼らは論文の中で次のように述べています。 |
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私たちに関係のあるもの |
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問題。彼らは維持したかったのです |
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のプロセス変数 |
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望ましい値。 彼らが望んでいたのは、 |
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製品のばらつきを最小限に抑える |
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障害時の品質、および |
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彼らは早く回復したかったのです |
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そして外乱からスムーズに。 |
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それで、私たちがどれだけうまくいくかを見てみましょう |
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プロセスはこれらの目標を達成します |
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当社の監視方法を使用して。 |
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それで、始めるには |
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モニタリングセッションの日記、私が書きます |
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最初のデータセットをお見せします。 |
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データテーブルには次のすべてが含まれていました。 |
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私が導入した変数 |
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以前。最初の変数は次のとおりです。 |
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測定変数。の |
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2つ目は構成です。 |
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そして3つ目は、 |
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操作変数。 |
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ここまでのスクリプトは適合します |
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PLSモデル。 を除きます。 |
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最後の 100 行をテスト セットとして。 |
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思い出してください。 |
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モデルは 2 を予測しています |
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製品構成 |
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関数としての変数 |
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プロセス変数。 もし |
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JMP Pro があります。 |
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ある程度のスピードが出てきた |
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PLSの改善 |
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JMP16では。 |
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PLS には現在、 |
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高速SVDオプション。 |
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に切り替えることができます。 |
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赤のクラシック |
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三角メニュー。 あるよ |
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もたくさんありました |
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パフォーマンスの向上 |
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フードの下。 |
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主にデータセットに関連するもの |
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多数の |
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観察ですが、それは |
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多変量では一般的 |
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プロセス監視設定。 |
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しかし、PLS は焦点ではありません。 |
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話しますので、私はすでに適合しています |
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モデルおよび出力スコア列 |
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ここで見ることができます。 |
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モニターがそうなる理由の一つは、 |
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多変量管理図は |
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このように設計されているということは、 |
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あなたが統計学者だと想像してください |
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モデルを共有したいと考えています |
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エンジニアと一緒にできるようにする |
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管理図を作成します。 全て |
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あなたがする必要があるのは、 |
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これらの式を含むデータテーブル |
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列。共有する必要はありません |
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あなたがどのようにして起こったかについてのすべての悲惨な詳細 |
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あなたのモデルに合わせてください。 |
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続いてスコアを載せておきます |
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監視する列 |
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多変量管理図。 |
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ここで右にドラッグします。 |
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ここの左側にあるのがわかります |
| 2種類の管理図 |
の |
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T二乗とSPE。 |
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ええと、観測数は 860 件あります |
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を推定するために使用された |
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モデルであり、これらは次のようにラベル付けされています |
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歴史的な。そして百 |
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テストセットとして残されたもの |
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は現在のデータです。 |
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そしてあなたは限界の中で見ることができます |
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概要、ポイント数 |
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それは制御不能であり、 |
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重要なレベル。 ええと、あなたなら |
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意味を変えたい |
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レベル、ここまでならできるよ |
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赤い三角のメニュー。 |
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原子炉は正常だから |
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予想される動作条件 |
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除外すべき観察はありません |
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コントロールはできていますが、いくつかの誤りがあります |
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ここではポジティブです。 |
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何の調整も行っていない |
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複数の比較。 その |
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私が知る限り、これを行うのは珍しいことです |
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多変量でわかる |
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管理図。 あなただと思います |
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検出力が高い |
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のない制御信号の |
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修正。管理図では |
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専門用語、これはあなたが外出していることを意味します |
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コントロールの。 平均ランレングス |
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低く抑えられています。 |
| |
ここの右側では、 |
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貢献もある |
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プロットと Y 軸は次のとおりです。 |
| |
観察結果。 X上で |
| |
軸、変数。 あ |
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貢献が表明されている |
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一部として。 |
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そして、ここの一番下に、 |
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スコアプロットがあります。 右 |
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今私は最初のプロットをしています |
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スコアディメンションと |
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2番目のスコア次元ですが、 |
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どれでも見ることができます |
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スコアの組み合わせ |
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これを使った寸法 |
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ドロップダウン メニューまたは矢印 |
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ボタン。 |
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OK、方向性は合っていると思います |
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レポートに。 私はするつもりだ |
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今すぐに切り替えてください |
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ストリーミングに使用したスクリプト |
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データをデータベースに格納する |
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レポートは監視中です。 |
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このために何かをするために |
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たとえば、 |
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SQLite ODBCドライバーがインストールされている |
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あなたのコンピュータのために。 これははるかに簡単です |
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Windows コンピュータで行うには、 |
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それはあなたがよく使っているものです |
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実際に接続するときは |
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データベース。 Macでのプロセス |
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もっと複雑ですが、いくつか載せておきます |
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コミュニティの指示 |
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ページ。それから、時間がないんです |
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これについて話したいのですが、私は |
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SQLiteデータベースを作成しました |
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JMPで使用します。 |
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いくつかの指示を入れる予定 |
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でこれを行う方法では、 |
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コミュニティ Web ページ。 そして願わくば |
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その例はあなたにとって役に立ちます |
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これをやろうとしている場合 |
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自分でデータを作成します。 |
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次に紹介するのは |
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あなたは私が置いたファイルです |
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SQLite データベース内。 |
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ここに履歴データがあります。 |
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これを構築するために使用されました |
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PLSモデル。 960個あります |
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にある観察 |
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コントロール。それから私は |
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監視データ、最初は |
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歴史的なものが含まれているだけです |
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データですが、徐々に新しいものを追加していきます |
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データはこれに。 これがデータです |
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多変量制御であること |
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チャートが監視します。 |
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そして、新しいものをシミュレートしました |
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データはすでにあり、それを |
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データテーブルはこちら。 これらは |
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さらに960個の奇数の測定値 |
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障害が導入された場所 |
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ある時点。 私はしたかった |
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簡単にできるものがある |
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シェアするから逃げないよ |
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私のシミュレーションスクリプトを追加してください |
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データベースをそのようにします。 だった |
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ただ観察をするつもりです |
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この新しいデータテーブルから、 |
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彼らをモニタリングに移す |
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いくつかの JSL を使用したデータ テーブルと |
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SQL ステートメント。 これは単なる |
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プロセスをエミュレートする例 |
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入ってくる新しいデータの |
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データベース。どういうわけかそうではないかもしれません |
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実際にはJMPでこれを行いますが、 |
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これは見せる機会だった |
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JSLでそれを行う方法。 |
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ここで掃除をしてください。 |
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そして次にこれを紹介します |
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ストリーミングスクリプト。 これは |
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簡単なスクリプトなので、 |
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簡単に説明します。 |
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この最初のセットは、 |
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コマンドで開きます |
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新しいデータテーブルと |
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それは SQLite データベース内にあります、 |
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したがって、テーブルが開きます |
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バックグラウンドなので必要ありません |
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窓に対処します。 |
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それから私は部分を取るつもりです |
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このデータテーブルから追加します |
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モニタリングデータにそれらを追加します |
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テーブル。私はピースを呼び出します |
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一口サイズは20です。 |
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そして、この次のコマンドは |
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データベースに接続します。 これ |
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を送信させていただきます |
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データベース SQL ステートメント。 |
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そして次の部分 |
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コードの |
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SQLを繰り返し送信する |
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新しいものを挿入するステートメント |
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データをモニタリングデータに取り込みます。 |
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そして私はそうするつもりです |
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K を初期化して表示します。 |
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これの最初の反復。 |
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これは単純な SQL ステートメントです。 |
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というステートメントに挿入します |
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最初の 20 を挿入します |
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データの観察 |
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テーブル。この print ステートメントは |
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コメントアウトされているため、コードは |
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速く走ると私も |
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速度を遅くするための wait ステートメントがある |
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物事が少し下がっているので、 |
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彼らの進歩を見ることができます |
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管理図では。 |
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そして、これは速すぎるでしょう |
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減速しなかったら。 |
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ああ、次は移動するよ |
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モニタリングセッションへ |
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スクリプトを見せるために |
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それはレポートを更新します |
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新しいデータが入ってくると。 |
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この最初のスクリプトは単純です |
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脚本。それはチェックします |
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データベースは 0.2 秒ごとに |
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新しい観察結果を追加してください |
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JMP テーブルに追加します。 以来、 |
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レポートには自動再計算機能があります |
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オンにするとレポートが更新されます |
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新しいデータが追加されるたびに。 そして |
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それを付け加えるべきです |
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現実的には、 |
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おそらく使用しないでしょう |
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次のように繰り返すだけのスクリプト |
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これ。おそらくタスクを使用していると思います |
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Windows のスケジューラまたは |
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Mac 上の Automator が改善されました |
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スクリプトの実行をスケジュールします。 |
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そして、もう一つあります |
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スクリプト |
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レポートを JMP Public にプッシュします |
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レポートが更新されるたびに、 |
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そして私は本当に興奮していました |
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JMP 15 ではこれが可能です。 |
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を備えたあらゆるコンピュータを有効にします。 |
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アップデートを表示するための Web ブラウザ |
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管理図。 それからあなた |
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のレポートを表示することもできます |
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スマートフォンなので、 |
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共有するのはとても簡単です |
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組織全体で結果を得ることができます。 |
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JMP Liveを使用することもできます |
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レポートをご希望の場合は、 |
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制限されたサーバー上にあること。 |
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時間がありません |
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これに入る |
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デモですが、チェックアウトできます |
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私のディスカバリー・アメリカの話。 |
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そして最後にここにあります |
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を再作成するスクリプト |
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データ内の履歴データ |
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テーブルを実行する場合は、 |
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たとえば複数回。 |
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わかりました、次は...必ず確認してください |
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過去のデータがあるということ... |
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を実行するつもりです |
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ストリーミングスクリプトを参照してください |
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レポートがどのように更新されるか。 |
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したがって、データは次の時点で管理されています |
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最初に、そして次に障害は |
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紹介されましたが、 |
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工場全体の制御システム |
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それはで実装されています |
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シミュレーションするとわかります |
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制御システムがどうなっているのか |
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最終的にプロセスをもたらす |
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新たな均衡へ。 |
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ここで終わるのを待ちます。 |
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それでズームインすると、 |
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最初のプロセスのようです |
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このあたりで制御不能になった |
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時点なので、私はそうするつもりです |
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それに色を塗って、 |
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ラベルを付けますが、そうなります |
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他の区画にも現れます。 |
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そして、SPE プロットでは、 |
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このように見えます |
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観測も外れている |
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コントロールしますが、ほんのわずかです。 |
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そしてズームインすると |
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の時点 |
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貢献プロットでは、次のことができます |
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たくさんあるのを見てください |
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～に寄与する変数 |
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制御不能の信号 |
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初め。しかし、あるとき、 |
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プロセスが新しいものに到達する |
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均衡、それしかない |
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二人の大きな貢献者。 |
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それで熱を取り除きます |
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少し整理するためにマップを作成します。 |
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ホバーすることができます |
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プロセスのポイント |
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最初は制御不能になり、 |
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トップ10を覗いてみる |
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寄与する変数。 これ |
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を与えるのに最適です |
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変数の概要 |
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～に最も貢献している |
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制御不能な信号。 |
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そして、プロットをクリックすると、 |
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これはに追加されます |
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故障診断セクション。 |
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そしてご覧のとおり、 |
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いくつかの大きな変数 |
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貢献とソート済み |
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貢献について。 |
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そして変数の場合、 |
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赤いバーの観測値は |
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単変量で制御不能になる |
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管理図。 ご覧いただけます |
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これは、次のいずれかの上にマウスを移動すると、 |
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バーとこれらのグラフレット |
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の IR チャートです。 |
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を含む個別変数 |
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スリーシグマ管理限界。 |
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ストリッパーを見ればわかります |
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圧力変数 |
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観察が終了しました |
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コントロールしますが、最終的には |
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プロセスは下に戻されます |
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コントロール。そしてこれが事実です |
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もう一方のトップには |
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貢献者。私も見せます |
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あなたは変数の1つです |
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私たちがコントロールできるところは、 |
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単変量管理図。 |
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それで、そのプロセスは... |
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変数がたくさんある |
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プロセスにおける制御の |
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始まりですが、 |
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プロセスは最終的に到達する |
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新たな均衡。 |
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うーん... |
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変数を確認するには、 |
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～の変化に最も貢献する |
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このプロセスでは、平均値を使用できます |
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寄与率プロット。 |
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これらのプロットは平均を示しています |
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変数の寄与 |
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グループの T 2 乗が必要です |
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選択しました。 ええと、私ならここに |
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これらを整理します。 |
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変数は 2 つだけです |
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多額の貢献が測定する |
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反応物 A の流量 |
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ストリーム 1、これは次の流れです。 |
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この反応物を反応器に注入します。 |
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これらの変数は両方とも、 |
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本質的に測定する |
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一つを除いて同じこと |
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測定...1 つは |
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測定変数と |
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他は操作されたものです |
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変数。 |
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があることがわかります。 |
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流れの大きなステップ変化 |
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レート、これは私がプログラムしたものです |
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シミュレーションでは。 それで、これら |
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寄与プロットを使用すると、次のことが可能になります |
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根本原因を迅速に特定します。 |
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そして、前回の話で私は |
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他にもたくさんの方法を示しました |
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障害を視覚化して診断する |
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スコアプロットのツールを使用します。 |
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これには、 |
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スコアプロット上の負荷と |
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いくつかのグループ比較を行っています。 |
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私の発見をチェックしてください |
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アメリカ大陸がJMPについて語る |
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そのためのコミュニティ。 その代わりに、私は |
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この残りを過ごすつもりです |
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いくつかの新しいものを紹介する時間 |
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私が載せた例は、 |
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このトークのコミュニティ ページ。 |
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それで。 |
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プログラム可能なフォルトは 20 個あります |
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テネシー・イーストマン・プロセスにおいて |
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そしてそれらはどのようなものでも導入できます |
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組み合わせ。他に2つ用意しました |
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代表的な故障はこちら。 故障 |
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以前紹介した1は、 |
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アウトなので検出しやすい |
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制御信号が非常に大きい |
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そして非常に多くの変数が |
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関与した。 焦点は、 |
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前回のデモはその方法を示すものでした |
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ツールを使用して識別します。 |
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多数の障害の中から |
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変数であり、ベンチマーク対象ではない |
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メソッドは必然的に必要になります。 |
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一方、フォールト 4 は、 |
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もっと微妙な欠陥ですが、 |
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そしてここでそれをお見せします。 |
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間違いは...それはプログラムされたものです |
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の突然の増加です |
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反応器内の温度。 |
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そしてこれを補うのが、 |
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制御システムを強化することで |
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冷却水の流量です。 |
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そしてそれを見ることができます |
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ここで変数が選択され、 |
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の変化がわかります |
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貢献プロット。 |
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そして、あなたも見ることができます |
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他のほとんどの変数は |
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影響を受けません |
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せいで。 見ることができます |
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ここで気温が急上昇 |
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すぐに下に戻される |
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コントロール。なぜなら、他のほとんどの |
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変数は影響を受けません、これは |
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一部の人にとっては検出が難しい |
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多変量制御手法。 |
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そしてそれ以上のものになる可能性があります |
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診断が難しい。 |
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最後に見せてあげる欠点 |
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フォルト11です。 |
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フォールト 4 と同様に、これにも次のような問題が含まれます。 |
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冷却水の流れ |
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原子炉、今の故障を除いて |
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に大きな振動が生じます |
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可能な流量 |
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単変量制御で見る |
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チャート。そして、その結果、 |
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反応器の変動 |
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温度。もう一つは |
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変数は実際にはそうではありません |
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再び影響を受けるため、これは可能性があります |
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一部の人にとっては検出が困難 |
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メソッド。一部の多変量 |
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制御方法でピックアップできるのは、 |
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フォールト 4、ただしフォールト 11 または |
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逆に。 しかし、私たちの方法は |
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両方を拾うことができます。 |
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そして最後に、すべての |
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を使用して作成した例 |
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テネシー・イーストマン・プロセスは |
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明らかな欠陥 |
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T 二乗プロットと SPE プロットの両方。 に |
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でいくつかの新しい機能を表示します |
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モデル駆動多変量 |
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見せたかった管理図 |
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故障の一例 |
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SPEチャートには表示されるが、表示されない |
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Tの二乗。 そして良いものを見つけるために |
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この例として、私は |
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Jianfeng Ding のデータセット |
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彼女の以前の講演で発表された、 |
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彼女の講演へのリンクを提供しました |
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この日記で。 |
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彼女のコミュニティページでは、 |
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彼女はいくつか提供します |
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役に立つ例としては、 |
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もチェックしてみる価値があります。 |
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これは Cordia のデータセットです |
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マクレガーの (?) 古典的な論文 |
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多変量管理図。 の |
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データは処理された変数です |
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反応器内で測定され、生成される |
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ポリエチレン、そしてあなたは見つけることができます |
| |
Jianfeng の詳細な背景 |
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話す。この例では、 |
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終了したプロセスがある |
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コントロール。これをお見せしましょう。 |
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そしてそれは制御不能です... |
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SPE チャートでは、 |
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Tの二乗。 |
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そして平均を見てみると |
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貢献 |
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SPE のプロット、 |
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あなたはできる |
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変数が 1 つあることを確認します |
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多大な貢献とそれ |
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にも大きな変化が見られる |
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一変量管理図ですが、 |
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他の変数もあります |
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多大な貢献がありますが、 |
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それはまだ制御されています |
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単変量管理図。 |
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そしてそれを判断するのは困難です |
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棒グラフだけでなぜこんなことになるのか |
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変数には大きな値がありました |
| |
貢献。大きなSPE値 |
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新しいデータが存在しない場合に発生します |
| |
相関構造をたどる |
| |
履歴データ、つまり |
| |
多くの場合、新しいデータが作成される場合に当てはまります。 |
| |
これはつまり、 |
| |
あなたがトレーニングしたPLSモデルは |
| |
もはや適用されません。 |
| |
棒グラフから見ると難しいですね |
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どの変数のペアを知るには |
| |
相関構造がある |
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壊れた。 15.2 ではとても新しくなったので、 |
| |
散布図行列を起動できます。 |
| |
そしてそれは明らかです |
| |
散布図行列 |
| |
相関関係の違反 |
| |
Z2 の原動力は |
| |
これらの多大な貢献。 |
| |
OK、切り替えて戻ります |
| |
パワーポイントに。 |
| |
早速ですが、まとめます |
| |
モデル駆動の主な機能 |
| |
多変量管理図 |
| |
デモで披露されました。 の |
| |
プラットフォームができるのは |
| |
両方のオンライン障害を実行する |
| |
検出とオフライン障害 |
| |
診断。沢山あります |
| |
プラットフォームで提供されるメソッド |
| |
根元までドリルダウンするため |
| |
故障の原因。 見せてますよ |
| |
ここに人気のあるプロットのいくつかがあります |
| |
本、故障検出、 |
| |
産業システムの診断。 |
| |
この本全体を通して、著者たちは、 |
| |
どのようにする必要があるかを示す |
| |
多変量と単変量を使用する |
| |
管理図を並べて表示する |
| |
何が起こっているのかを把握するために |
| |
プロセス中です。 |
| |
特に役立つもの |
| |
モデル駆動型多変量の特徴 |
| |
管理図はどのようにして |
| |
インタラクティブでユーザーフレンドリー |
| |
これらを切り替えることです |
| |
2種類のチャート。 |
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それが私の話です。 ここは |
| |
もし何かあれば私のメールアドレス |
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さらなる質問。 そして |
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みんなのおかげで |
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これを見るためにチャンネルを合わせました。 |
起こるデータのアクセスと操作品質と信頼性
