Hola, todos.
Soy Factura Worley,
y a lo largo de con nuestro especial invitado, Mella Strasser, de Bas enzimas,
eran yendo a ser hablando a tú acerca de alguno importante JMP herramientas
para fermentación procesos,
más específicamente, etanol producción en a lote sistema.
Soy yendo a doblar él encima a Mella para a rápido introducción,
y entonces Enfermo dar a pequeño poco más introducción en mí mismo entonces, como Bueno.
Sí, Hola. Agradecer tú, Factura.
Todos, mi nombre es Mella Strasser.
Como Factura dicho, I soy a técnico apoyo especialista para BASF Enzimas.
He estado secundario el combustible etanol industria en Norte America
para acerca de 10 años y tener encontró JMP a ser un extremadamente valioso herramienta
para analizando producción y fermentación procesos
sucediendo en etanol productores instalaciones.
Soy entusiasmado a ser aquí hoy con Factura y presentación este material.
Con un poco de suerte, si tú son un etanol productor, este material voluntad ser directamente aplicable.
Si tú son no, alguno de el cosas Bueno hablar acerca de,
definitivamente tú poder aplicar él a través de múltiples diferente industrias.
Soy justo entusiasmado a ser aquí y mirar adelante a él.
Agradecer tú, Mella.
A pequeño poco más fondo en a mí.
Mi nombre es Factura Worley.
Soy a principal sistemas ingeniero con JMP.
He estado con JMP casi 10 años.
Previo a eso, I trabajó para procter y Jugar,
y eso es dónde I decir I creció arriba en JMP.
He consiguió a fondo en química eso es consiguió a maestría grado en química,
pero He estado alrededor.
He trabajó para a pocos otro compañías encima el años.
Bien justo dejar él en eso y Bueno ir de allá.
Todo bien, Mella.
Todo bien, a conseguir a nosotros comenzó,
Identificación como a hablar acerca de alguno general datos gestión fundamentos,
cosas eso I tener encontró a ser valioso en el etanol producción industria.
Primero y principal,
el cosas eso tú ver a nosotros ir a través de hoy,
son algunos de el capturas de pantalla nosotros llevar
y el demostraciones tu lo harás ver Factura ir a través de,
nosotros voluntad ser usando el el último versión de JMP, JMP 17.1.
Tú puede ser usando a anterior versión de JMP,
y eso es perfectamente bien.
Alguno de qué tú ver aquí podría ser estándar funciones en 17,
pero tú podría tener a dar un toque alrededor a pequeño,
encontrar a ellos en algún lugar demás en dieciséis.
Si ellos son disponible, ellos podría justo ser en a diferente lugar.
Entonces alguno de el versión 17 funciones son completamente nuevo
y podría no ser disponible en más viejo versiones.
I también desear a rápidamente mencionar aquí el compatibilidad con Sobresalir.
microsoft Sobresalir hace tener a JMP agregar- en barra de herramientas.
Si tú saber cómo a activar a barra de herramientas en Sobresalir,
tú poder ir encontrar él allá y tener eso agregado a su Sobresalir.
Para etanol productores,
Sobresalir es a menudo el intermediario
entre su laboratorio gestión sistemas
y su datos análisis con JMP.
Justo alguno regular mejor gestión practicas aquí.
En el etanol producción industria, si tú son a lote fermentación instalación,
mantener a maestro hoja de cálculo de todo de su lotes en uno lugar.
Es importante eso es todo en uno lugar,
de modo que tú poder aprovechar el diferente cosas eso son yendo en,
cualquiera proceso- inteligente, o químico- inteligente, o ingrediente- inteligente.
También entender cual datos son importante a tú.
A veces I hablar a a cliente y ellos son solo hacia atrás- mirando.
Ellos son coleccionando el datos de cosas eso sucedió
y no necesariamente el entradas o el cambios eso consiguió a ellos allá.
Hacer seguro eso tú tener a lugar
a recolectar casi cualquier información tú poder pensar acerca de
eso podría convertirse útil mirando hacia atrás más tarde en.
I altamente, altamente, altamente recomendar, y mayoría productores hacer este ahora,
agregar a ensayo columna a su datos.
Como tú recolectar su información,
como su lotes maduro y gota y su producción va a lo largo de,
hacer seguro tú agregar a columna
eso tú poder denotar si tú son intentando algo nuevo,
si es un enzima, o a químico, o incluso a proceso.
Tal vez es incluso a nuevo multitud.
Tal vez estás traspuesta arriba su multitud dirige o algo como eso.
Hacer él a ensayo y poner él en a columna dónde tú poder ir atrás y referencia eso.
En a similar vena, tener un decepcionado columna.
Molestias son como ensayos eso nosotros no desear a tener suceder.
Pero es bien a nota eso hay tal vez un decepcionado condición
si para No otro razón que a semana o dos o mes o dos más tarde.
Este era un afuera- de- común cosa
y nosotros poder tal vez indiferencia alguno de el números.
Todo bien.
como disgustos, datos entrada errores son yendo a suceder,
entonces hacer seguro eso tú gastar alguno tiempo limpieza su datos.
Este es de hecho a muy importante paso y él poder ser bastante tiempo- consumidor.
Tú tener múltiple opciones.
Mi más grande punto de énfasis haría ser, limpio el datos en el fuente si tú poder.
Ir todo el forma atrás a dónde tal vez a miseria era ingresó
y correcto él allá.
Eso forma, si tú alguna vez tener a ir atrás,
estás no constantemente limpieza el mismo errores encima y encima de nuevo.
I haría decir, limpio arriba el fuente si tú poder.
Limpio y JMP si tú tener a.
Tú tener opciones en JMP eso podría ayuda tú identificar cosas
eso necesidad a ser limpiado y opciones para limpieza a ellos arriba.
Tú poder usar el opción a recodificar.
Tú poder explorar valores atípicos o desaparecido valores.
A menudo, I ver datos entrada errores cuando I crear a control cuadro.
Tal vez a número eso es normalmente, decir, entre 15 y 20 muestra arriba como 170.
Bien, a a mí eso es a fuera de lugar decimal.
Es probablemente supuesto a ser a 17 y alguien fuera de lugar a decimal
y nosotros terminó arriba con 170.
Tú poder fácilmente ver eso en a control cuadro.
Encontrar él y correcto él.
Entonces I haría también decir, siempre hacer seguro tú controlar su datos tipo en JMP.
Si tú tener a columna eso es supuesto a tener a numérico entrada
y alguien entra a personaje, eso es yendo a convertirse a problema más tarde en
cuando tú desear a hacer alguno estadístico análisis.
Todo bien, uno de mi favorito temas aquí.
I en realidad desear gente a usar estos términos: común causa y especial causa.
Si tú tener variación en su datos,
es para uno de dos razones o tal vez ambos poner juntos.
Es cualquiera a común causa razón o a especial causa razón.
Común causa razones son razones eso ocurrir naturalmente
porque su equipo, su gente,
y su procesos tener cierto limitaciones.
Este es qué nosotros llamar su ruido en su datos.
Este es justo normal, cada día pequeño variaciones en su datos
porque de el imperfecto naturaleza de todo eso estás usando.
hay también a especial causa variación.
Especial causa variación sucede para, como, cuando cosas Funcionamiento defectuoso.
Tal vez un ambiental condición cambios,
o tal vez tú tener a proceso o un aporte cambiar.
A proceso o aporte cambiar poder ser especial causa
eso tal vez tú no lo fueron esperando a suceder.
Pero él podría también ser a ensayo.
Como nosotros dicho antes, mantener pista de eso.
Especial causa variación,
a proceso aporte cambiar.
Eso es yendo a ser muy valioso información abajo el camino.
Bueno, próximo eran yendo a hablar a pequeño poco acerca de el datos tipos
eso JMP voluntad reconocer.
Continuo, nominal, y ordinal.
Continuo datos tipos son su número datos tipos.
Números en cualquier lugar de negativo infinidad a infinidad
contener a decimal lugar en etanol producción.
A excelente ejemplo de este haría ser un HPLC resultado,
a temperatura, a PH, a fermentación tiempo.
Nominal datos es a tipo de datos eso es típicamente a personaje.
Es el nombre de algo.
A veces nosotros usar números a nombre cosas, y en etanol plantas nosotros hacer eso.
Pero es como a receta aporte.
Para ejemplo, a levadura o GEORGIA, a fermentador número.
Si tú tener a ensayo condición o un decepcionado condición,
eso es probablemente también yendo a ser a personaje expresión,
y él voluntad convertirse a personaje tipo de datos o nominal datos.
Entonces nosotros también tener ordinal datos.
Ordinal datos muestra a cierto orden o progresión.
A excelente ejemplo de este en lote fermentación
haría ser a lote número.
Nosotros podría tener llamado nuestro lotes cualquier nombres nosotros desear,
pero él en realidad marcas sentido a nuestro humano sesos a usar a número,
hacer él secuencial entonces nosotros saber cual lote sucede primero,
cual lote sucede más tarde,
entonces en y entonces adelante.
Por qué hace todo este ¿asunto?
Por qué hace el tipo de datos ¿asunto?
Bien, dependiente en qué tú desear a lograr con JMP,
el programa es yendo a mirar para diferente tipos de datos a fósforo arriba.
Para ejemplo, si tú desear a crear a bivariado análisis,
tú voluntad tener a tener continuo datos trazado contra otro continuo datos.
Si tú desear a hacer a uno- forma ANOVA prueba, tú voluntad tener a tener continuo datos
trazado contra nominal o ordinal tipos de datos.
vamos excavar en a pequeño poco Más adentro.
Factura y I son yendo a asumir eso hay a cierto fondo
nivel de conocimiento aquí
en importador datos de JMP, pero I justo buscado a punto
a alguno de estos cosas justo a saber eso tú tener opciones.
Mayoría a menudo qué Soy haciendo es Soy apertura JMP,
y entonces I ir a Abierto, y Soy mirando para a archivo.
A menudo, eso es un Sobresalir archivo.
Hacer seguro tú seleccionar todo archivo tipos en el gota abajo menú,
y entonces todo de su archivo tipos voluntad espectáculo arriba.
Tú poder encontrar su Sobresalir archivo, abierto él, y ir a través de el Importar mago.
Si tienes ya hecho eso,
o si tú como a tal vez justo actualizar a mesa eso ya existe,
tú podría tener Sobresalir abierto en uno medio de su pantalla
y JMP abierto en otro.
Tú podría justo ser proceso de copiar y pegado tal vez nuevo material en un viejo archivo,
justo actualizando él.
En suma, si estás como a mí
y estás constantemente yendo atrás a el mismo Sobresalir archivos
dónde Soy acuerdo todo de mi datos organizado y en uno lugar,
JMP voluntad tener a fuente guion.
Como largo como I no lo he hecho movido o renombrado eso fuente archivo,
eso Sobresalir fuente archivo, I poder fácilmente abierto mi JMP archivo,
hacer clic Fuente Guion, y él voluntad traer en todo el información
eso es en eso archivo, si él ser nuevo o viejo.
Tú tener todo ordena de otro métodos.
hay el Sobresalir barra de herramientas, el JMP característica en el Sobresalir barra de herramientas,
tú poder justo abierto a nuevo mesa y comenzar goteante datos en,
y nuevo para JMP 17, hay algo llamado Flujo de trabajo Constructor.
Eran no yendo a conseguir en todo estos.
I justo desear tú a saber tú tener opciones.
A rápidamente punto afuera aquí,
eran no yendo a gastar a lote de tiempo en este.
Qué tu lo harás ver Factura y I usando aquí
para cursores son el flecha, el selección, el ladrón, y el lazo.
Aquellos son el herramientas eso eran yendo a usar mayoría a menudo.
Otro herramientas son disponible,
y si tú tener preguntas acerca de estos, hay a lote de bien recursos afuera allá
a hacer alguno capacitación con JMP directamente o en su sitio web.
Tú poder controlar aquellos afuera.
Pero estos son el cursor control S eso Bueno ser usando.
Conseguir en el piojoso- arenoso aquí, y Soy yendo a comenzar analizando mi datos.
Pero antes I hacer eso, uno en realidad importante pregunta.
Porque JMP es yendo a asumir eso su datos son normalmente repartido,
él podría ser bien práctica, o él es bien práctica,
para tú a saber adelante de tiempo si a cierto tipo de datos debería ser,
es esperado a ser, es, o no es normalmente repartido.
En el izquierda lado de el pantalla aquí,
tu lo harás ver su típico normal campana curva distribución.
Estos datos son básicamente normalmente repartido.
JMP es yendo a asumir todo de su datos es como este.
En el bien mano lado de mi pantalla,
I ver alguno datos eso es no normalmente repartido,
es sesgado a pequeño poco.
Justo de un etanol producción fermentación proceso,
mi total azúcar en gota,
I haría nunca esperar a ser normalmente repartido.
I haría esperar él cuando hay decepcionado condiciones,
eso decepcionado solo sorteos mi azucares uno dirección y nunca el otro.
Este es perfectamente normal.
Pero si Soy yendo a conseguir en alguno más avanzado datos análisis,
eso es yendo a ser algo bien para a mí a mantener en mente.
Una vez tienes hecho eso y lo sabes, tú probablemente no tener a hacer él de nuevo.
Todo bien, vamos conseguir en qué I haría considerar
el pan y manteca.
El principal característica en JMP eso I usar cuando Soy mirando en mi proceso
y desear a saber si es en control, es a control cuadro.
Proceso control gráficos, como nosotros habló acerca de antes,
poder espectáculo tú control, poder espectáculo posible valores atípicos,
y ellos poder ser usado a muy rápidamente conseguir a visual
y matemático representación de medio
para diferente etapas de algo como tal vez a ensayo
o tal vez a mes- a- mes comparación en cómo mi operación es yendo.
El básico control cuadro producción es yendo a mirar como este.
Qué tú ver aquí, I haría decir, es probablemente...
Mayoría de este es eso tipo de datos
eso haría ser consideró dentro mi normal ruido.
I no ver cualquier cosa aquí eso en realidad carcajadas en a mí como,
"Este es un parte aislada, este es a datos entrada error,"
o cualquier cosa como eso.
Su básico control cuadro producción voluntad mirar como este.
Si tú desear a vestido él arriba a pequeño poco en el izquierda lado allá,
tú poder seleccionar para zonas y zona sombras.
Este es yendo a sombra su zonas
eso son 1 , 2, y 3 estándar desviaciones de su promedio.
De nuevo, este es desarrollado por o usado a lote en el automotor industria
dónde estás haciendo alguno Seis Sigma mejora proyectos.
Este tipo de visual es en realidad útil
para cualquier amable de Seis Sigma proyectos tú tener yendo en.
En suma a el zonas y sombreados, nosotros poder también usar alguno normas
eso tener estado desarrollado por el industrias a decir,
"Es mi proceso en control o afuera de ¿control?"
Aquí nosotros tener un ejemplo de a violación de a advertencia.
I creer, Factura, cuando tú y I habló acerca de este,
él tenía algo a hacer con el dos datos puntos
ser a cierto ancho aparte, a cierto también muchos estándar desviaciones.
I no poder recordar si él era 2 o 3.
Pero aquí nosotros tener uno datos punto eso era bastante a poco más alto
y bastante a poco diferente que el anterior datos punto,
y él lanzar arriba a advertencia.
Aparte de control gráficos comparando medio, es otro muy útil herramienta.
En el etanol producción industria, él es usado todo de el tiempo.
Cuando tú tener a ensayo yendo en,
algo eso tú buscado a saber, "Es este proceso cualquier ¿diferente?
Es él estadísticamente significativo, y para qué ¿grado?"
Eran yendo a llevar a mirar en comparando medio,
y es yendo a ser usado a mirar en a continuo colocar de datos
contra ordinal o nominal tipos de datos.
De nuevo, nosotros habló acerca de eso proceso decepcionado condición
o a ensayo condición ser a nominal tipo de datos.
Comparando medio análisis.
Primero y principal, llevar a mirar.
Es este bien para ¿a mí?
Él es adecuado a usar cuando tú tener grande datos conjuntos.
Mi regla de pulgar es, 30 datos puntos o más.
Si tú tener pocos valores atípicos, valores atípicos poder en realidad jalar su promedio.
Si es tiempo restringido o tiempo restringido a a local
o pequeño cantidad de tiempo.
En eso tiempo, todo otro condiciones
tener estado revisado a el mejor de su capacidad,
él haría no ser adecuado con pequeño datos conjuntos
dónde valores atípicos poder sesgar el significar cálculo bonito drásticamente.
I no lo haría usar este encima a amplio rango de tiempo,
decir, comparando ahora a tres años atrás,
dónde condiciones, un desconocido número de condiciones,
haría probablemente ser diferente entre ahora y tres años atrás.
Si estás continuamente mejorando,
estás yendo a desear a mantener este amable de análisis
a a cierto tiempo restricción como Bueno.
Cómo hacer nosotros conseguir en ¿este?
Nosotros desear a hacer a adaptar, X por y.
En el ejemplo estás yendo a ver aquí, eran yendo a usar fase.
Este haría ser a ensayo fase como nuestro X- factor y etanol a liq sólidos,
o cómo mucho etanol son nosotros conseguir
para el cantidad de maíz eran poniendo en como el Y- ¿respuesta?
El ejemplo eso es golpeado afuera a a nosotros muestra que en este particular ejemplo,
mirando en el diamantes y círculos
y entonces mirando abajo en el conectando letras informe.
Este es un ejemplo.
Primero de todo, por por defecto,
JMP es yendo a asignar a 95% confianza intervalo.
Aquí nosotros ver eso el significar diferencias mostrado por el conectando letras informe,
ellos tener dos diferente letras.
Para cada fase de este ensayo, allá son No superposición letras.
hemos consiguió a base y entonces hemos consiguió a ensayo.
Qué JMP es narración a nosotros aquí es eso
estos promedios son estadísticamente diferente con 95% confianza.
Mirando en a pequeño poco más complicado situación,
tú podría encontrar algo como este.
I amar este ejemplo.
Él ya viola qué I dicho acerca de grande datos conjuntos.
hemos consiguió como 4 o 5 datos puntos en el base
y entonces justo a pocos puntos para a levadura ensayo,
y entonces a pareja más base puntos.
Qué JMP es narración a nosotros aquí,
si nosotros miró en el conectando letras informe,
eso el base y el levadura ensayo son significativamente diferente,
pero él también dice eso base dos
es conectado a ambos el levadura ensayo y el base
con No estadísticamente significativo diferencia.
Tal vez.
Soy yendo a globo ocular eso. Hacer este aprobar el globo ocular ¿controlar?
Chico, base y base dos mirar en realidad similar.
Soy yendo a excavar a pequeño poco Más adentro.
Si I mirar abajo en mi orden diferencias informe,
I poder ver eso mi levadura y base hizo aprobar a 95% confianza nivel
para ser estadísticamente diferente.
Pero si I mirar en levadura y base dos, él justo apenas, apenas omitido el cortar apagado.
Si I eran a ir atrás y asignar a 90% confianza,
entonces I haría conseguir a resultado eso I haría esperar.
Eso mi base y base dos son básicamente el mismo
y eso el levadura ensayo era diferente
con a 90% confianza.
Bueno. Gracias, Mella.
Soy yendo a bucear en a pequeño Más adentro.
De hecho, Bueno espectáculo tú a pocos cosas, pocos diapositivas, y entonces Bueno conseguir en JMP.
Pero eran yendo a hablar acerca de bivariado y multivariado análisis primero.
Este es para usar con continuo datos contra otro conjuntos de continuo datos.
Este es a bivariado ejemplo dónde eran mirando en etanol liq sólidos,
versus otro término llamado liq sólidos.
Nosotros poder ver eso por este línea aquí eso hay en realidad No correlación,
especialmente si tú mirar en el R al cuadrado abajo aquí.
Este tiene a muy pequeño R cuadrado,
cual indica eso hay No correlación entre estos dos variables.
Pero él es apuntando en eso allá es
a general rechazar en el fermentación producir
como sólidos son aumentó,
o eso el más ancho variación era observó alrededor este 33% línea.
Nosotros poder más jugar alrededor con eso y agregar alguno colores
y ver dónde nosotros podría ver alguno diferencias allá como Bueno.
El próximo paso en este haría ser a decir,
"Bueno, eran mirando en a multivariado ejemplo."
Eran mirando en a racimo de diferente proceso parámetros y dicho,
"Bueno, son ellos correlacionado en cualquier ¿forma?"
hemos consiguió estos números eso decir a nosotros
eso nosotros poder mirar en el líneas y ver cual forma ellos pendiente.
Nosotros poder mirar encima aquí dónde hemos consiguió el correlación coeficientes
emparejado arriba con el particular cuadrícula.
Aquellos números son narración a nosotros
si algo podría ser correlacionado o no.
El más rojo él es,
el más alto el correlación en a positivo dirección,
y el más azul él es,
el más es correlacionado en a negativo dirección.
Uno importante nota aquí es eso correlación hace no implicar causalidad.
Eso es a muy importante cosa a recordar.
También, eran yendo a mirar en Grafico Constructor.
Este es tal vez más de un artístico que analítico tipo de análisis,
pero él permite tú a mirar en todo tipos de diferente propiedades
y tú poder jugar alrededor con él.
Tú poder eliminar y esconder elementos con columna conmutador y a datos filtrar.
Tú poder cambiar acceso etiqueta orientación.
Tú poder modificar espaciado.
hay todo tipos de diferente cosas tú poder hacer.
Este es un ejemplo de cómo tú poder hacer eso.
Este es a cinética grafico para demostración por fase
qué el etanol y azúcar son haciendo encima tiempo.
hemos consiguió aquellos eso nosotros poder jugar con
y Enfermo espectáculo tú cómo a hacer uno de aquellos en a minuto o entonces.
Entonces aquí está otro instancia dónde eran mirando en
por lote y por día.
hemos consiguió etanol y azúcar.
hemos consiguió nuestro muestra edad arriba en el superior agrupamiento eje aquí,
y entonces nosotros tener lote número abajo aquí en el más bajo X- eje.
Uno otro herramienta eso I desear a hablar acerca de
antes I conseguir en JMP sí mismo es el avanzado control gráficos,
cual nosotros llamar modelo impulsado multivariado control gráficos.
Este es especialmente útil cuando estás mirando para procesos
eso aparecer a ser en control,
pero ellos aún tener lotes eso son defecto.
Tú podría tener todo de su individual control gráficos
son demostración eso todo es en control,
pero estás aún conseguir lotes eso fallar.
Este modelo impulsado multivariado control cuadro
voluntad ayuda tú mejor entender eso.
Tú poder ver este es justo alguno de el producción
eso tu lo harás conseguir allá.
Con eso, I soy de hecho yendo a paso afuera de PowerPoint y hacer este.
Todo bien.
I debería aún ser intercambio.
He consiguió mi JMP ventana arriba.
l et's ir adelante y comenzar apagado con haciendo estos gráficos.
He consiguió el datos en a pila formato para bien ahora.
Este es eso grafico eso I presentado tú antes .
Este es uno de a ellos y Soy yendo a espectáculo tú cómo a hacer él.
Es real rápido.
vamos justo ir a brecha imágenes
y Soy yendo a jalar este uno afuera de el forma
entonces él no conseguir en nuestro visión aquí.
Eran yendo a jalar en fase y tú poder ver cosas luz arriba,
estos gota zonas luz arriba como I tirado el datos en o el columna en,
pero I desear a grupo eso .
Entonces I desear a ir etanol aquí y azúcar aquí .
hemos consiguió el dos y eso es de hecho no el forma I desear eso a espectáculo arriba,
entonces estamos yendo a rehacer eso.
Soy yendo a hacer un Deshacer aquí y comenzar encima.
vamos hacer azúcar y etanol primero.
Bien jalar aquellos en como uno.
Allá nosotros ir.
Entonces eran yendo a jalar en muestra edad y ahora Bueno jalar en eso fase
y ahora hemos consiguió eso y eran yendo a agregar a línea a este.
Eran yendo a jalar en el más suave, y eso agrega aquellos, y Bueno golpear Hecho.
Eso es eso grafico.
Eso es básicamente el cinética como etanol y azúcar ir.
Etanol va arriba y azúcar va abajo encima tiempo.
Nosotros poder ver eso allá podría ser alguno leve diferencias
en el dos base y ensayo, pero casarse tener a excavar Más adentro
a en realidad conseguir más en eso.
Eso es eso uno grafico.
I pensar Enfermo justo mover en
a el modelo impulsado multivariado control cuadro.
Eso es a bien idea en cómo a construir eso, usar eso Grafico Constructor.
Pero vamos mirar en el modelo impulsado multivariado control cuadro.
De nuevo, I tener estos cosas tirado arriba.
vamos ir a Analizar y vamos ir a multivariado Método
o Q calidad y Proceso Modelo D hendido m ultivariar Control Gráficos.
De hecho, este no es el bien mesa, entonces dejar a mí jalar arriba mi otro mesa.
Allá nosotros ir.
Hacer clic este apagado.
Bien ir a Analizar,
Calidad y Proceso, Modelo D hendido m ultivariar Control Gráficos.
Eran yendo a justo jalar en a grupo de diferente procesos.
Soy justo yendo a jalar todo estos en.
Eran yendo a intentar y ver dónde nosotros ver diferencias.
Nosotros podría poner a tiempo IDENTIFICACIÓN en aquí,
pero eran justo yendo a ir adelante y di O bien.
Ahora eran vidente eso eran conseguir alguno lotes.
Eran mirando en todo aquellos componentes juntos,
todo aquellos proceso pasos juntos.
Ahora eran demostración eso hemos consiguió alguno cosas eso son afuera de control,
entonces yo soy yendo a destacar estos afuera de control lotes.
Este es todo hecho con principal componentes.
Es dicho él acepta ocho principal componentes
a explicar en el menos 85% de el variación eso eran vidente.
vamos destacar aquellos, espectáculo su contribución parcelas.
Ahora nosotros poder ver eso eran conseguir un idea de qué son el asuntos aquí.
vamos clasificar el barras entonces eso nosotros tener unos dónde eran conseguir a lote más variación
visto en alguno de el muestras versus otros.
Eso estos otros y entonces hemos consiguió uno eso dice es afuera de control.
Nosotros poder mirar en eso individualmente y decir, "Oh, Guau, sí, hemos consiguió a punto.
En el menos uno punto eso es afuera de control
para eso individual lote allá, o eso muestra."
Muestra 23.
Uno otro cosa tú poder hacer aquí, también, es, vamos agregar a monitoreado proceso,
vamos ir a el puntaje trama.
Ahora nosotros poder ver eso abajo aquí,
hemos consiguió el lotes eso eran mirando en
y entonces hemos consiguió el individual puntos.
De nuevo, nosotros poder mirar en su individual parcelas,
pero vamos hacer eso grupo A.
Entonces eran yendo a ir atrás arriba aquí,
llevar aquellos apagado y destacar este otro agrupamiento aquí.
Hacer eso grupo B.
I no saber si tú poder ver en el fondo allá
eso es destacando en el datos mesa.
Eso es a lindo forma de seleccionando el datos para tú a espectáculo eso.
Entonces hemos consiguió el barras aquí.
Ahora hemos consiguió un idea eso este apuntalar enviar celúla contar
es uno de el más grande conductores como a por qué eran vidente diferencias
entre lotes eso son afuera de control versus en control.
Eso es justo a lindo herramienta a intentar y trabajar con allá.
Soy yendo a conseguir deshacerse de este para ahora
y Soy yendo a ir atrás a el PowerPoint.
Conseguir eso bien.
vamos paso arriba de nuevo.
Parte de otro herramienta dentro JMP,
y este es conseguir Más adentro en el fuerza de JMP,
es algo llamado Funcional Datos Explorador en JMP.
Dejar a mí conseguir deshacerse de este.
Entonces este permite tú a analizar datos eso es capturado encima tiempo.
Tú poder comparar curvas a a estándar o dorado curva.
Con quimiométrico datos, tú poder preproceso y analizar eso datos,
y entonces tú poder usar este Funcional Datos Explorador
a hacer a cualitativo revisar de el curva datos.
Uno de el cosas eso podría ser usado en el etanol industria,
uno de el herramientas es algo llamado cerca- infrarrojo espectroscopia,
y eso es usado a medida entrante maíz composición.
Este Funcional Datos Explorador voluntad permitir tú a hacer eso.
Alguno de el otro cosas tú podría desear a mirar en
son como espectral datos, HPLC, o cromatográfico datos, masa Especificaciones datos.
Pero el JMP Pro características en Funcional Datos Explorador
permitir tú a hacer el preprocesamiento
y analizando de espectral datos o funcional datos.
Es bonito directo.
Entonces, justo entonces todos sabe qué Soy hablando acerca de aquí,
funcional datos es cualquier datos
eso se desarrolla o se desarrolla encima alguno clasificar de continuo.
Estos continuos son listado abajo aquí abajo,
y tiempo es uno de aquellos continuos.
Este es un ejemplo de visualizante
el funcional datos eso eran hablando acerca de.
Este es alguno HPLC datos, este es RMN datos, y entonces este es cerca- IR espectral datos.
Cómo este es usado para, o cómo este es usado en el etanol industria
es a hacer algo como este.
Nosotros miró en eso azúcar y etanol datos antes,
pero nosotros en realidad no pude comparar lote a lote, ¿bien?
No eso Bueno.
Nosotros no pude conseguir cualquier cuantitativo vista de eso.
Bien, con Funcional Datos Explorador, este permite tú a mirar en estos por lote,
y tú poder adaptar a modelo a a ellos y ver dónde cosas caer afuera.
Bien espectáculo tú eso en justo a segundo.
Entonces este es justo un producción de alguno cerca- IR datos
dónde hemos miró en 60 lotes de gasolina mirando para el octano clasificación
y entonces el producción eso nosotros conseguir afuera de eso.
Ahora Soy yendo a paso afuera aquí y ir atrás a nuestro datos conjuntos aquí
y conseguir deshacerse de este uno y jalar atrás arriba nuestro pila datos.
vamos ir a Analizar.
Este es Especializado Modelado.
Funcional Datos Explorador.
Eran yendo a hacer este en el pila formato,
y eran yendo a mirar en etanol y azúcar.
Eso es nuestro Y producción.
Eran yendo a usar a tiempo este tiempo, pero eran yendo a usar continuo tiempo.
Eran no yendo a usar el categórico tiempo.
Nosotros necesidad el IDENTIFICACIÓN función.
Entonces nosotros poder poner Fase y vamos decir,
Amilasa Tipo en allá como algunos S complementario variables.
Decir Bueno.
Ahora eran yendo a adaptar este datos.
Soy yendo a hacer a JMP consejo aquí.
Soy yendo a sostener abajo mi Control llave.
Soy yendo a ir a el rojo punto de acceso y ir a Modelos y decir Longitudes de onda.
Este voluntad adaptar ambos modelos en el mismo tiempo.
Uno de el cosas estás yendo a encontrar afuera
es eso longitudes de onda necesidad a red y a punción espacio red.
Eran yendo a decir Bueno allá, y decir Bueno para el próximo uno.
Ahora nosotros tener modelos adaptar para ambos el etanol y el azúcar.
Este es etanol, este es el azúcar datos.
Si nosotros venir abajo aquí a pequeño poco,
nosotros poder ver eso cada uno de el lotes eso nosotros tener
son usando estos longitud de onda tipo funciones.
Nosotros poder ir a pequeño Más adentro, nosotros poder mirar en el adaptar aquí
dónde nosotros tener múltiple forma funciones y nosotros poder decir,
"Bueno, por qué son estos ¿diferente?"
Si nosotros flotar encima a ellos, nosotros poder mirar en eso y nosotros poder trama eso afuera.
Pero nosotros poder también venir abajo aquí y jugar alrededor con a función aquí
dónde nosotros poder mirar en el funcional principal componentes
y decir, "Bueno, cómo hizo estos cosas cambiar encima ¿tiempo?"
Este da a nosotros a bonito bien indicación
eso como nosotros aumentar estos funcional principal componentes,
pero nosotros no saber qué aquellos parámetros son,
cosas son yendo a cambiar con el producción o el consumo de el azúcar.
Nosotros conseguir a cualitativo vista de qué yendo en allá.
Entonces último pero no el menos,
con todo estos cosas, estás yendo a desear a compartir este datos.
Soy yendo a ir atrás a PowerPoint uno más tiempo aquí.
Este es un imagen de a JMP Vivir producción
dónde hemos miró en a pareja de el graficos
dónde hemos consiguió etanol y azúcar comparando encima tiempo por lote número
y entonces por muestra edad aquí,
comparando ambos el base y ensayos eso forma.
Eso es a lindo forma a mirar en eso.
Dejar a mí espectáculo tú este, en a vivir JMP Vivir imagen,
llevar a mí a segundo a conseguir eso.
Jalar eso en.
Este es a vivir JMP Vivir imagen de aquellos gráficos.
Este permite alguien eso tiene JMP Vivir a investigar este datos.
Este es especialmente importante cuando estás intentando a compartir datos
con su gestión o su equipo.
Si tú tener disgustos en su analiza o en el proceso,
este es a excelente forma a compartir eso.
usted conseguir advertencias acerca de cosas eso son afuera de control,
si estás mirando en control gráficos.
He consiguió otro tableros o otro imágenes eso I poder mirar en.
Nosotros poder ir encima aquí y mirar en, vamos ver, químico producción.
Entonces I poder mirar en el datos este forma dónde es a modelo eso nosotros poder decir,
"Bueno, cómo son cosas reaccionando encima ¿tiempo?"
Entonces este es algo llamado a predicción perfilador dónde nosotros poder decir,
"Bueno, qué sucede a el modelo cuando I cambiar ¿reactores?"
O en este caso, ensayos o lo que él sucede a ser
en el etanol ¿mundo?
Con eso, I creer este es todo hemos consiguió.
Bien decir agradecer tú, y Bueno ir de allá.
Mella, cualquier último ¿palabras?
Sí, I voluntad justo decir de nuevo, Factura, agradecer tú a tú y el JMP equipo.
Para aquellos usuarios afuera allá, si estás un etanol productor
o no un Etanol productor,
tú probablemente tener su 2 o 3 o 4 análisis,
qué I haría llamar el pan y manteca de qué él es estás haciendo.
Tú hacer él encima, y encima, y encima de nuevo.
No ser asustado a alcanzar afuera. Aprender algo nuevo.
Aprender a nuevo característica acerca de aquellos cosas eso tú usar a menudo.
Pero también, no ser asustado a crecer a pequeño poco
en el profundidad de su comprensión de qué JMP poder hacer.
Nosotros son entonces datos- rico y información pobre.
JMP poder ayuda tú llevar eso datos, doblar él en real procesable información,
y él dice a excelente historia,
y él poder en realidad ayuda un organización afuera.
Alcanzar afuera, encontrar Factura, encontrar alguien en JMP, encontrar mí mismo.
Siempre feliz ayudar.
Gracias de nuevo.
Gracias, Mella.
Justo como a palabra,
Mella y I tenía hecho a presentación más temprano este año
basado en este mismo datos colocar.
Si estás interesado, alcanzar afuera a a nosotros.
Nosotros poder conseguir aquellos Enlaces para tú entonces tú poder mirar aquellos presentaciones.
Él era a pareja de días.
Nosotros hizo él encima a pareja de días.
A pequeño más en profundidad
que qué estás vidente hoy, pero agradecer tú.
