谢谢， 大家。 我是 马蒂亚 瓦莱里奥， 先进的 过程 控制 在 索尔维 伊特 在 意大利 在 斯皮内塔·马伦戈。 今天， 我是 这里 到 呈现 工作 那 我们 做过 一起 和 这 大学 的 L 尤文 这 使用 的 这 分析 的 工业的 批 数据。 在 更多的 具体的， I 将要 展示 a 跳转 插件 那 我们 发达 那 是 使用 自动化机器学习 到 做 特征 筛查， 和 然后 I 将要 是 移动 在 到 使用 功能 预言 解释者 到 分析 批 数据。
T 他 主意 是 在 一 边， 这 自动化机器学习 将要 是 用过的 为了 自动化 筛查 的 相关的 参数， 和 在 这 其他 边， 这 功能 原则 成分。 这 主意 那里 是 到 使用 它 为了 异常 检测 在 批 制造业 流程。
尽管 正在做 那， I 将要 还 讲话 关于 这 需要 的 对齐 数据 时间 明智的 到 是 有能力的 到 适当地 分析 它 和 为什么 你 需要 到 做 它 和 如何 你 可以 做 它 在 a 简单的 方式。 只是 为了 参考， 这 是 a 工作 那 有 到过 已发布 在 a 书， 但 它是 还 可用的 在 档案。T 他的 是 这 参考 和 全部 这 作者 上市 那里 和 你 能 下载 它 为了 自由的。 感觉 自由的 到 有 a 看 在 它 和 你 将要 寻找 一些 更多的 细节 在 什么 I 将要 讲话 关于 今天。
在 这 相同的 方式， 这 插件 那 I 将要 展示 是 两个都 自由地 可用的 在 GitHub， 但 还 在 这 JMP 社区 页 作为 出色地 在 这 材料 为了 这 讲话 和 还 在 a 投入的 页 那 是 还 称为 预测器 解释器。
M 移动 后退 到 这 讲话 今天， 这 数据 那 我们 使用 是 基于 在 a 使用 案件 那 曾是 已发布 经过 萨尔瓦多 穆诺兹 后退 在 2003年。 那里， 你 能 下载 这 代码 在哪里 他是 使用 PCA和PLS方法 到 分析 批 数据。T 这里， 这 使用 案件 包含 之内 是 还 用过的 在 这 讲话 作为 出色地 和 在 这 发布 那 I 显示 只是 前。
I f 我们 看 在 这 数据 那 我们 是 分析， 基本上 它 是 烘干 过程。 这 烘干 过程 是 作曲 的 三 不同的 阶段： 这 解聚 阶段， 这 加热 阶段， 和 这 冷却 阶段 哪个 你 能 看 这里 作为 阶段 1、 2、 和 3. T 他 目的 的 这 过程 是 相当 简单的， 是 只是 到 消除 溶剂 从 这 干燥 蛋糕 为了 这 材料 那 有 到过 介绍 进入 这 烘干 单元。
A s 你 能 看， 我们 有 不同的 最初的 蛋糕 重量 那 是 介绍 进入 这 系统， 和 那里 是 不同的 变化 根据 因为 这 开始 材料 是 不同的 每一个 时间。 T 他 目的 是 到 抵达 具体的 目标 专注 为了 这 溶剂 在 这 结尾 所以 它 没有 有 到 是 也 干燥 或者 也 湿的 在 这 结尾 的 这 阶段。 Y 或者 能 清楚地 看 已经 从 这 图片 那 我们 有 一些 变化 在 形状 和 时间 期间 的 这 温度 轮廓 和 所以 还 的 这 过程 本身。
如果 我们 去 a 少量 更远 在 分析 这 数据， 然后 你 能 看 那 我们 有 a 种类 的 不同的 长度 的 批 期间。 这 是 这 颜色 在 这 正确的 边 在 这 传奇。 你 能 清楚地 看 这里 甚至 更多的 清楚地 比 前 那 那里 是 不同的 形状。T 他的 是 还 真的 为了 这 溶剂 专注。 作为 你 能 看 已经， 这 不应该 是 也 很多 的 a 令人震惊 为了 任何人 那 是 在 这 过程 行业。 T 他 更长 这 批， 这 降低 这 溶剂 专注， 这 更短 这 批， 这 更高 这 最终的 长度 专注 更多的 或者 较少的 和 一些 很少 例外。
但 作为 你 能 看， 这 长度 是 全部 超过 这 地方 和 还 这 主要的 阶段， 他们 是 不是 对齐。 如果 你 会 拿 现在 数据 为了 全部 这些 批次 和 开始 到 分析 它， 你 将要 是 比较 样品。 为了 例子， 在 这 观点 在 时间 你 将要 是 比较 数据 从 这 的 聚集阶段 和 数据 从 这 加热 阶段， 或者 甚至 从 这 冷却 阶段 和 这 解聚 阶段。 O f 课程， 这 是 不是 什么 我们 会 喜欢 到 做。
那是 为什么 它是 重要的 前 你 做 任何事物 别的 和 这 数据， 它是 重要的 那 你 实际上 挤 或者 收缩 或者 放大 数据。 但 在 命令 到 有 全部 这 不同的 批 有 相同的 长度。
Y 或者 能 做 这 在 不同的 方式。 这 是 技术上 称为 动态的 时间 翘曲。 这 是 还 a 特征 那 是 包括 进入 跳转 什么时候 你 做 功能 数据 勘探。 但 那里 是 不同的 方法 到 做 这。 你 有 非常 复杂的 机制 和 算法 那 有 到过 发达 期间 这 年。T 他 参考 为了 这些 方法 你 能 寻找 在 这 发布 那 I 只是 显示 你。
但 这 退税 为了 这个…哦 是 的 这 缺点 的 这 先进的 方法论 是 那 你 需要 a 参考 弹道 在 命令 到 是 有能力的 到 使用 最多 的 这 动态时间扭曲 算法。
那里 是 其他 方法 那 你 可以 使用 到 同步 这 批次。 一 是 那 如果 你 有 a 单调- 增加 潜 多变的， 最多 的 这 时间， 这 是 这 转换 或者 这 全部的 数量 的 材料 那 是 美联储 里面 这 反应堆，所以 t 他 累积 喂养 在 这 反应堆。 这 能 是 用过的 作为 a 方式 到 阴谋 这 数据 在 a 系统 在 a 标准化 方式 和 到 有 全部 这 数据 对齐。
这 方法论 那 我们 用过的 为了 这 使用 案件 为了 这 讲话 和 还 那 我们 是 提议 在 这 纸， 在 这 文章 那 我们 写道 是 到 规范化 这 数据 基于 在 这 自动化 触发器。B y 自动化 触发器 我们 意思是 这 改变 在 这 不同的 阶段。
E 非常 开始 和 结尾 的 这 阶段 是 然后 规范化 之间 0 和 1、 作为 你 能 看 这里。 T 他 解聚 阶段 开始 从 1 和 去 到 2、 和 这 每个 阶段 去 从 2 到 3、 和 这 凉爽的 向下 阶段 去 从 3 到 4. 然后 全部 这 数据 是 挤压 或者 拉伸 到 合身 进入 这 桶。T 母鸡 某物 非常 好的 发生 那 你 能 直接地 看 紊乱 etc. 或者 异常 批次 在 a 更多的 清除 方式 比 什么 你 会 有 完毕 在 这 左边 边。
然后 如果 你 会 看 在 的情节 这 相位时间， 所以 这 一 在 这 中间， 然后 你 能 清楚地 看 那 这 倾角 的 这 线 基本上 告诉 你 如何 长的 这 批 持續。 T 他 更多的 陡 这 线， 这 更长 这 阶段 那 我们 是 现在 寻找 在。
这 退税 的 这 方法论 是 那 它 不能 是 应用 在线的， 的 课程。 T 他的 能 仅有的 是 应用 一次 这 批 是 完成的 或者 一次 这 阶段 是 完成的。 但 的 课程， 在线的， 它是 基本上 不可能的 到 知道 什么时候 这 是 去 到 结束。Y 或者 所以 需要 到 采取 到 其他 种类 的 结盟 程序 喜欢 动态的 时间- 翘曲 那 是 描述 在 这 纸。 I 惯于 是 接触 那 今天。 T 帽子 它 为了 这。
如何 做 你 分析 实际上 批 数据？ 那里 是 不同的 方法 到 做 那。 T 他 第一的 方式 那 我们 是 寻找 在 是 经过 使用 指纹。 W 有 做 我们 称呼 指纹？ 基本上， 指纹，y 或者 能 定义 它 作为 聚合 或者 a 统计 概括 的 不同的 概括 统计数据 的 这 数据 那 有 身体的 意义 或者 工程 价值。 T 赫瑟 是 通常情况下 这 变量 那 你的 工程师 看 在 到 知道 如果 这 批 是 去 正确地 或者 有 到过 表演 出色地 或者 不是。 如果 你 问 你的 专家 在 这 场地 或者 在 这 过程， 他们 将要 有 这 种类 的 关键绩效指标 那 他们 是 监控 到 知道 如果 a 批 有 到过 表演 出色地 或者 不是。
F 或者 例子， 一 的 那 可以 是 这 最大限度 等级 的 这 坦克 在 这 解聚 阶段 或者 这 最大限度 温度 在 这 烘干 阶段 或者 这 标准 偏差 之间 这 放 观点 和 这 测量 多变的 期间 这 烘干 阶段或… I 不 知道。 你 姓名 它。 你 能 去 作为 疯狂的 作为 你 想， 和 你 能 建造 基本上 作为 许多 特征 作为 你 想 开始 从 这 数据 那 你 有。 T 他的 是 a 方式 到 消除 这 负担 的 这 瞬态 行为 的 批次， 和 它是 a 方式 到 实际上 比较 之间 批次 经过 使用 简单的 统计数据 到 比较 不同的 特征 的 这 批。
这 问题 和 这 是 那 你 能 想象 那 你 能 结尾 向上 和 a 很多 的 不同的 统计数据 那 你 有 到 追踪 和 监视器， 和 有时 它是 非常 难的 到 理解 哪个 一 是 真的 相关的 或者 哪个 是 不是 相关的 在 全部。 T 因此， 那是 为什么 我们 发达 这 插件 那 I 显示 你 只是 前 哪个 用途 自动化机器学习 到 基本上 做 a 特征 选择 在 全部 这些 指纹 那 你 能 创造 你自己。
这 插件 能 是 已安装 经过 每个人 在 跳转。 I t 基本上 看起来 喜欢 这。 I t 看起来 喜欢 任何 普通的 菜单 那 你 会 有 在 跳转。 I t 需要 你 到 安装 a Python 安装 那 还 是 自动地 管理 经过 这 安装程序 的 这 插件 作为 出色地。
I f 你 想 到 做 它， 让我们 说， 让我们 尝试 到 使用 它。W e 想 到 模型 这 最终的 专注 的 这 溶剂， 哪个 是 我们的 和。 你 能 只是 基本上 流行音乐 在 全部 这 传感器 数据 那 你 有， 和 它 将要 自动地 创造 全部 这 不同的 特征 工程。 出色地 拿 这 最大限度， 这 最低限度， 这 标准 偏差， 这 中位数， 这 意思是， 和 全部 这 统计数据 你 可能 想象 的 全部 这 变量 那 我们 介绍。 如果 你 有 信息 在 这 批 ID 和 这 阶段 ID， 然后 你 能 只是 插头 它 在。
此外， 如果 你 有 这 Python 安装， 然后 你 能 问 这 工具 到 做 a SHAP 图 为了 这 夏普 价值 的 这 不同的 特征 到 得到 a 更好的 理解 的 什么 这 提升 树 是 正在做 在后面 这 场景 到 实际上 做 这 魔法 和 使用 这 和 选择 这 特征 那 是 相关的 或者 不是。
如果 I 只是 点击 在… T 母鸡 你 能 调整 你的 数字 的 树木 和 信号-t 这- 噪音 比率 和 你 能 做 任何 你 想。 你 能 甚至 添加 重量。 你 能 选择。 I f 我们 点击 在 好的， 然后 这 魔法 發生。 现在， 作为 你 看， 它是 仍然 计算 因为 这 是 这 Python 脚本。 在后面， 它 是 计算 这 夏普 价值观， 所以 它 可能 拿 一些 时间 前 我们 得到 这 结果。
但 让 我 看 如果 I 可以…是的，我可以 移动 这里 已经。T 他的 是 这 结果 基本上。 Y 或者 能 看 那 我们 有 这 不同…A s I 说， 这 工具 基本上 生成 a 很多 的 不同的 统计 聚合 的 这 数据。 你 有 这 标准 偏差 的 这 搅拌器 速度， 标准 偏差 的 这 扭矩， 意思是 的 煽动者 速度。 Y 或者 能 看 它 为了 你自己。
T 母鸡 我们 还 有…哎呀， 到 计算。 那是 这 美丽 的 正在做 它 居住。 有时 它 没有 去 作为 计划。
这里 它 是。 这 是 这 SHAP 图 和 是 去 到 看 在 它 之后。 让我们 做 它 再次， 但 没有 这 夏普 价值 要求 只是 因为 I 想 到 展示 你 其他 特征。 I 惯于 点击 在 那。 I 惯于 是 正在做 它 不再。 现在……哦，SHAP [听不清 00:16:57]。 患病的 做 它 再次 然后， 但 让我们 移动 在 和 这。
作为 你 能 看， 我们 还 有 随机的 和 制服 噪音 和 统计 特征 的 这个。T 他的 是 存在 介绍 作为 a 方式 的 切割 离开， 作为 a 方式 的 选择 哪个 特征 是 真的 相关的 和 哪个 特征 是 不是 相关的 在 全部 或者 不能 是 杰出的 经过 噪音， 实际上。 这 是 标准地 建造 在 作为 出色地。 I t 给出 你 一个 自动的 切 离开 作为 出色地。
O 是 的 这 事物 那 你 能 看 是 那 他 已选择 这 扭矩 和 这 搅拌器 速度 作为 一 的 这 有趣的 变量 到 看 在。 现在， 你 不能 真的 使用 这 作为…一个 事实上， 如果 你 思考 关于 它， 它是 相当 可以理解， 因为 取决于 在 这 数量 的 这 潮湿 的 这 蛋糕 那 你 介绍， 然后 的 课程 这 扭矩 消耗 经过 这 搅拌器 将要 是 更高 或者 较少的 或者 降低 取决于 如果 它 有 到 工作 更多的 或者 更少。我 的 完全地 普通的 那 在 这 开始， 这 一 那 是 a 少量 天气， 他们 可能 是 较少的 抵抗的， 和 这 一 那 是 较少的 湿的 将要 有 a 小的 少量 更多的 反抗。
但 这 是 这 种类 的 反馈 那 你 得到 从 这 工具。 这 标准 输出 是 a 阴谋 和 这 变量 那 是 更多的 相关的。 你 可能 有 见过 通过 通过它。 它 还 使 a 平行线 协调 阴谋 的 这 输出 作为 出色地 和 这 颜色 在 这 目标。 这里， 你 能 看 再次 那 如果 这 扭矩 是 a 少量 更高， 然后 这 最终的 专注 的 这 溶剂 是 还 a 少量 更高， 和 如果 这 扭矩 去 向下， 然后 这 潮湿 的 这 蛋糕 在 这 结尾 是 降低。 T 他 搅拌器 速度 是 基本上 这 影响 的 这 扭矩 作为 出色地。 T 他的 是 还 这 扭矩。 但 这 是 只是 a 视觉的 表示 的 什么 这 工具 做 作为 我们 是 看到 前， 但 它是 不是 那里 不再。 I 不 看 它。
Y 或者 能 还 有 夏普 价值观 到 看 在 这 数据 在 a 不同的 方式。 T 他 夏普 价值观， 如果 你是 不是 熟悉的 和 这 学期， 是 a 方式 的 可视化 这 影响 或者 这 影响 的 这 不同的 价值观 在 这 目标。 它是 a 方式 到 解释 实际上 这 结果 的 这 机器- 学习 算法 那 你 使用 在后面。
L 和的 尝试 到 做 它 或许 一 更多的 时间， 或许 选择 更少 参数， 让我们 说， 扭矩， 搅拌器， 和 烘干机温度 放 观点， 哪个 是 这 一 那 有 到过 [听不清 00:20:48]。 好的， 喜欢 那。 然后 我们 做 与相位 e 和批次。T 母鸡 我们 问 他 到 做 这 夏普 阴谋。 让我们 瞧。来了。B 耳朵 和 我 a 少量 和 这。 它 应该 是 任何一分钟，任何 第二 现在。 哦， 这里 我们 去。
这 传奇 给出 你 这 正常化 的 这 值。我 f 这 点 是 在 这 左边 边， 然后 你 有 a 消极的 影响 在 这 目标 价值， 和 如果 你的 观点 是 在 这 正确的 边 的 这， 然后 你 有 a 积极的 影响 在 这 目标 价值。
现在， 作为 你 能 看 再次， 这 扭矩 是 一 的 这 最多 重要的 个。 Y 或者 将要 基本上 看 这 相同的 那 我们 有 见过 在 这 平行线 坐标 阴谋 和 在 这 结果 的 这 分析 作为 出色地。 如果 你 有 a 降低 价值 的 这 扭矩， 然后 你 有 a 消极的 影响 或者 你 是 在 这 左边 边 的 这 曲线， 和 如果 你 有 a 积极的 价值 的 这 扭矩 或者 更高 价值 的 这 扭矩， 然后 你 有 a 积极的 效果。 母鸡 你 能 分析 这 为了 这 其他 变量 作为 出色地。
但 这 是 a 非常 强大…W e 思考 它是 a 非常 强大的 工具 到 可视化 这 影响 和 到 休息 向下， 到 分析 什么 这 实际的 算法 吐口水 到 你 在 a 更多的 高效的 方式。 在 至少 这 是 什么 我们 思考 和 那是 为什么 我们 包括 它 进入 这 工具。
T 母鸡 你 能 只是 滚动 向下 和 看 在 全部 的 这 变量。 然后 的 课程， 我们 仍然 有 这 随机的 制服 和 这 噪音 作为 出色地 里面， 甚至 尽管 它是 不是 真的 相关的。
你 可能 有 注意到 那 批 ID 曾是 还 相关的 作为 出色地。 它是 a 少量 腥， 这 阴谋， 正确的？ 这 实际上 是 a 好的 观点 到 移动 进入 这 下一个 部分 的 这 讲话。 那 是 到 有 异常 检测 为了 批次 或者 到 有 a 方式 的 分析 如果 一 的 这 多变的 是 去 出去 的 规格
T 他 标准 方式 到 做 这 为了 批次 或者 为了 行业 在 一般的， 是 到 看 在 一些 关键绩效指标 和 看 如果 他们 发展 期间 时间。 F 或者 例子， 我们 可能 想 到 看 在…不，那不是 什么 他们 我想要 到 打开。 我们 可能 想 到 看 在 这 不同的 阶段 和 这 期间， 到 有 a 看 在 这 变化 那 我们 看。 W e 预计 a 很多 的 变化 在 这 解聚 阶段 和 a 小的 少量 较少的 在 这 热 阶段 和 这 凉爽的 向下。
T 他 其他 方式 到 看 在 这 是 基本上 到 做 a 控制 图表 的 不同的 参数 和 看 如果 这些 参数 是 里面 这 限制 那 你 有 指定的 或者 不是。 O 是 方式 到 看 在 那 是 到 看 在 这 目标 功能， 为了 例子， 那 将要 是 一 的 这 第一的 变量 那 你 需要 到 监视器。
N 哎哟， 如果 你 记住 这 图形 那 我们 显示 前 在哪里 你 可以 看 那 这 批 ID 有 一个 影响 在 这 溶剂。 现在 绘制 喜欢 这， 它 使 更多的 感觉 什么 我们 是 寻找 在 在 那 SHAP 图。 它 是 因为 那里 有 到过 确实 a 趋势。S 开始 从 批 0 向 批 70， 那里 是 a 变化 在 在哪里 这 最终的 溶剂 专注 有 到过。 U p 到 批 30岁， 我们 是 在 目标， 然后 我们 去了 在下面 目标， 和 然后 我们 去了 也 很多， 高溶剂 作为 出色地。 确实 某物 改变 期间 这 过程， 和 所以， 我们 有 这 种类 的 可视化 在 这 夏普 阴谋 作为 出色地。 I t 镐 向上 那 这 批 ID 是 相关的 到 预测 这 最终的 溶剂 专注， 但 它是 只是 一个 人工制品 的 这 数据。
N 哎哟， 我们 不 知道 如果 这 是 不同的 批次。 最多 可能， 那里 是 不同的 批次 的 不同的 产品， 和 这 最初的 专注 不同 从 不同的 活动 或者 某物 别的 曾是 去 在。 但 这 是 一个 额外的 不确定 那 是 固有 的 批 流程 那 如果 你 有 这 变化 在 你的 生的 材料。 这 是 还 真的 为了 其他 过程 作为 出色地， 但 为了 批 流程， 它是 很多 相关的 作为 你 能 看 这里。
一 方式 到 看 在 数据 或者 到 做 异常 检测 那 有 到过 广泛 已发布 和 是 还 广泛 用过的 在 这 行业 是 这 使用 的 主成分分析 分析 喜欢 主成分分析 和 请 组合 到 理解 这 多变量 空间 在 这 具体的 观点 在 时间。 I f 这 是 不是 代表 的 什么 是 去 在 在 这 批 或者 在 这 正在进行 批， 然后 你 将要 有 一个 警报。我 的 a 多变量 方式 到 看 在 这 数据。
现在， 和 这 功能 预测器 解释者， 现在 我们 能 基本上 做 这 相同的， 但 反而 的 使用 标准 主成分分析， 我们 将要 使用 这 全部的 信息 的 这 趋势。 这 是 a 标准 工具 那 你 能 寻找 里面 跳转。 它 是 在 专门 模型。 T 他的 是 功能 数据探索器 . 它是 a 部分 的 JMP程序 这， 仅有的 JMP专业版。 那是 什么 我是 使用。 如果你 有 它， 然后 你 能 使用 它。 我们 能 做 基本上 这 相同的 或者 我们 能 做 这 分析。 I 已经 跑步 它 所以 出色地 只是 重新启动 它。
基本上， 什么 你 看 是， 为了 例子， 如果 是 寻找 在 这 坦克 等级 作为 a 功能 或者 作为 a 多变的， 然后 它 给出 你 概括 统计数据。 T 他 主意 在后面 这 FPCE 喜欢 主成分分析 是 反而 的 创造……这是 基本上 创造 和 识别 自己的 函数 那 能 解释 这 形状 那 我们 看 在 a 具体的 百分比。 I n 这 案件， 为了 这 坦克 等级 它 只是 已识别 二 自己的 函数， 和 这 和 的 这 功能 能 解释 97.3% 的 这 形状 的 这 总体 的 这 形状 那 我们 看。
N 哎哟， 这里 你 看 全部 这 形状 在 这 左边， 和 你 能 清楚地 看 那 那里 是 一些 那 是 不是 代表 由…他们是 不是 相似的 到 这 休息。 你 能 玩 大约 a 少量 和 增加 这 数字 的 形状 到 包括 这 第三 自己的 功能， 但 自动地， 跳转 选择 为了 你 这 最多 合适的 数字 的 自己的 功能 到 有 a 贸易 离开 的 解释 的 这 形状。我 f 你 去 后退 到 二...就这样。
如何 做 这 工作？ 基本上， 作为 你 能 看， 你 有 全部 这 批次 这里， 和 然后 你 有 这 分数 阴谋 哪个 是 实际上 什么 允许 你 到 理解 哪个 批次 是 异常 和 哪个 是 不是 反常的。 Y 或者 有 确实 批 61 那 是 a 少量 出去 那里 和 尊重 到 这 休息。 然后 作为 你 能 看 这里， 你 有 批 55. 去 左边 从 正确的， 你 能 看 那 那里 是 一个 进化 的 这 批次 在 这 成分 1 轴， 哪个 曾是 这 具体的 形状 超过 那里。
A 根据 到 在哪里 你 是 在 这个C 他们会停止 1 轴， 然后 这 批次 将要 有 不同的 形状， 和 这 最大限度 等级 基本上 将要 增加 和 增加 直到 你 抵达 批 55 和 批 66， 哪个 是 a 少量 异常 和 尊重 到 这 休息。 这 基本上 是 这 相同的 概念 的 拥有 a 主成分分析 但 和 形状 功能 分析 反而 的 多变量 分析 完毕 排 经过 排 和 观点 经过 观点。
这 主意 在 这 结尾 是 那 你 可以 使用 这 在线的 到 理解 如果 这 批 是 里面 这 规格 或者 外部 的 这 规格。 Y 或者 可以 做 它 每 阶段， 为了 例子。 如果 你 有 a 具体的 形状 为了 一 的 这 变量 那 你 需要 到 趋势， 然后 你 可以 使用 这 到 分析 和 看 在哪里 你 是。
这 相同的 是 真的 为了 这 其他 形状 那 我们 有， 这 其他 变量。 你 能 做 这 为了 这 烘干机 温度 多变的。 在 这， 案件 我们 有 三 不同的 自己的 功能， 和 这 解释 向上 到 87% 的 这 变化。 A 获得， 经过 寻找 在 这 分数 阴谋， 你 能 点 异常 批 基本上 只是 经过 寻找 在 这样，所以 批 三十四 作为 a 平坦的 顶部 尽管 全部 这 其他 批次 有 a 尖尖的 形状 那 你 能 寻找 后退 在 基本上 全部 这 其他 个。
这 模型 那 是 未来 出去 能 是 用过的 对于 线 异常 检测 如果 你 能 实施 它。 B y 这 方式， 如果 你 有 这 新的 版本 的 跳转， 你 能 连接 直接地 到 你的 过程h 历史学家 如果 你 有 第 PI 部分。 否则， 有 到过 其他 讲话 经过 我的 同事， 卡洛斯， 关于 这 使用 的 其他 插件 那 我们 发达 到 提炼 数据 从 你的 历史学家 哪个 能 连接 到 两个都 OSI PI 和 阿斯彭 21. 你 能 下载 你的 数据 直接地 和 插头， 流行音乐 它 在 和 看 如果 a 批 有 到过 行为 根据 到 你的 规格 或者 不是。
基本上， I 思考 这 更多的 或者 较少的 覆盖 什么 I 通缉 到 展示， 和 这 主意 那 我们做了 二 不同的 方法论 那 我们 有 到过 使用 在 索尔维 看 在 过程 数据。 寻找 向前 到 看 你 在 这 首脑 在 西班牙 下一个 月 在 行进 如果 你 是 那里。 否则， 感觉 自由的 到 抵达 出去 到 我 或者 到 任何 的 我的 公司 作者 如果 你 需要 更多的 信息。
正如 休息一下 向上， 这 是 这 地方 在哪里 你 寻找 这 文章 那 我们 已发布 关于 这 和 a 小的 少量 更多的 信息 和 a 小的 少量 更多的 细节 和 尊重 到 什么 我已经 只是 显示 到 你。 A 获得， 它是 打开 来源。 你 能 下载 它 为了 自由的 从 这 关联 和 它是 全部 那里 为了 你 到 看 在 和 浏览。 谢谢 再次 为了 你的 注意。T 帽子 它。
