Detección de fallas y diagnóstico de procesos de fabricación utilizando gráficos de control multivariado basados en modelos JMP (MDMVCC)En esta era de big data y fabricación compleja, a menudo es necesario monitorear y analizar grandes cantidades de datos generados durante los procesos de fabricación para mantener o mejorar la calidad del producto. JMP proporciona una variedad de herramientas para ayudar a los ingenieros y analistas a monitorear de manera rápida y efectiva procesos a gran escala. El gráfico de control multivariado basado en modelos (MDMVCC) es uno de ellos. Utilizado junto con las plataformas PCA y PLS, MDMVCC permite a los usuarios monitorear una gran cantidad de procesos altamente correlacionados para monitorear cambios de procesos multivariables a lo largo del tiempo, brindar advertencias anticipadas sobre los cambios en los procesos y brindar recomendaciones sobre las posibles causas de los cambios en los procesos. Demostraremos a través de estudios de casos cómo se puede utilizar MDMVCC para monitorear y diagnosticar muchos procesos para lograr mejoras rápidas y eficientes.
Modelado predictivo y aprendizaje automático
