Christopher Jackson, 애플리케이션 엔지니어, Centrotherm Clean Tech Inc
산업 장비의 문제 해결은 특히 대량 생산 라인이나 공장의 시간 제약으로 인해 복잡해질 때 어려운 작업이 될 수 있습니다. 작동 매개변수의 차이로 인해 한 모드에서는 문제가 보이지만 다른 모드에서는 가려질 수 있는 여러 작동 모드가 있는 장비에서는 분석이 더욱 복잡해집니다. SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 또는 현대 공장의 네트워크로 연결된 IoT 장비 및 센서에서 생성된 데이터는 결함 문제 해결 및 변경 평가 모니터링을 위한 풍부한 정보 소스를 제공할 수 있습니다. 그러나 단일 장비에 대한 엄청난 양의 데이터는 엔지니어나 기술자가 이해할 수 있도록 복잡한 분석을 필요로 합니다.
이 프레젠테이션에서는 결함 식별 및 엔지니어링 변경 평가를 위한 저감 장비 작동 매개변수의 탐색 및 시각화를 위해 JMP를 사용하는 몇 가지 예를 설명합니다. 기본 데이터 시각화는 결함 문제 해결을 위한 근본 원인을 평가하기 위해 저감 시스템 내에서 발생하는 물리적 현상을 식별하는 데 사용되었습니다. 클러스터링 및 가변성 차트를 포함한 고급 분석을 사용하여 특정 작동 모드와 관련된 문제를 식별하고 엔지니어링 변경의 영향을 평가했습니다.
