Representando 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?Hola,
Mi proceso tiene 5 instrumentos de temperatura en cada altura alrededor de la unidad/equipo, midiendo la temperatura al mismo nivel solo en una ubicación ligeramente diferente a lo largo de la circunferencia.
Entonces, en total, en diferentes alturas tenemos cerca de ~50 señales de temperatura y observar esto es un dolor de cabeza porque, aunque las señales se leen cerca unas de otras, es difícil detectar cualquier problema, ya que normalmente solo hay 1 o 2 señales que muestran algunas señales. cada nivel.
Mi pregunta es: ¿qué puedo usar en JMP Pro 17 para ayudar a simplificar estas 5 señales en 1 señal representativa combinada? Me gustaría aprender más sobre este tipo de modelaje.
Gracias.
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosRe: Representar 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?Espero respuestas de los demás, pero mientras tanto, ¿puedes explicar en qué se diferencian la 1 o 2 señales de las demás? ¿Quizás adelantándose o rezagándose con respecto al promedio, o con una tendencia en una dirección diferente, o quizás con un valor constante? ¿Cada altura es una temperatura diferente? ¿Se nota el efecto interesante dentro de una altura o entre dos o más alturas o sólo entre los 50 sensores?
Re: Representar 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?Mi sugerencia es "comenzar con el fin en mente". ¿Su estudio es analítico o enumerativo? ¿Está interesado en monitorear el desempeño del sistema o predecir el desempeño futuro? ¿Cuál es el resultado del sistema en estudio? ¿Qué características del producto se necesitan para decidir la idoneidad para su uso? ¿Conoces la variación del propio sistema de medición?
Re: Representar 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?Esta técnica puede resultarle útil para responder la pregunta "¿Pasa algo con mi equipo?" pregunta:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/model-driven-multivariate-control-charts.shtml#
Pero depende de lo que quieras aprender/detectar.
firmado,
El tipo que monitorea los reactores de polimerización...
Re: Representar 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?¿Está monitoreando las señales a lo largo del tiempo? ¿Por qué no pensar en utilizar Functional Data Explorer? Puede ingresar cada señal (separada por un ID de posición) para cada altura y descubrir la tendencia de la media y la desviación estándar a lo largo del tiempo (consulte el gráfico a continuación, esto indicará dónde tiene la mayor desviación de la media). luego, si alguna de sus señales se desvía de la media, puede aislarla con el Análisis de componentes principales funcionales (en este caso, el 'sensor' A01 se comporta de manera diferente al resto, por lo que puede generar una investigación). Luego, podría producir un perfilador funcional que mida el patrón de señal para cada altura.
Re: Representar 5 señales en 1: ¿Cuál es la mejor manera de abordar esto en JMP?Mi respuesta está más en línea con la de Pete:
¿Por qué te importan las lecturas de temperatura? ¿Qué variables de respuesta podrían estar afectando? ¿Tienes hipótesis? Sin conocer la situación completa, es prácticamente imposible brindar un asesoramiento específico.
Hipotético:
Digamos que se trata de un reactor discontinuo y estos sensores proporcionan lecturas de temperatura en puntos sistemáticos alrededor del reactor. Las temperaturas afectan la concentración del producto final, lo cual es de suma preocupación. ¿Le importa la variación dentro del reactor/lote? ¿Le preocupa la estratificación de las temperaturas en el reactor/lote? ¿Le importa la coherencia de las temperaturas dentro del lote? ¿Qué tal lote a lote? Trazaría los datos y compararía los componentes de variación expuestos por las diferentes lecturas de temperatura. Obtenga pistas sobre las relaciones causales entre las temperaturas y el producto final.
Me parece que es posible que no desee combinar los datos en una métrica hasta que comprenda qué información pueden proporcionar esos datos. Resumir los datos arroja información.
