謝謝， 大家。 我是 馬蒂亞 瓦萊裡奧， 先進的 過程 控制 在 索爾維 伊特 在 義大利 在 斯皮內塔·馬倫戈。 今天， 我是 這裡 到 呈現 工作 那 我們 做過 一起 和 這 大學 的 L 尤文 這 使用 的 這 分析 的 工業的 批次 數據。 在 更多的 具體的， I 將要 展示 a 跳轉 外掛 那 我們 發達 那 是 使用 自動化機器學習 到 做 特徵 篩檢， 和 然後 I 將要 是 移動 在 到 使用 功能 預言 解釋者 到 分析 批次 數據。
T 他 主意 是 在 一 邊， 這 自動化機器學習 將要 是 用過的 為了 自動化 篩檢 的 相關的 參數， 和 在 這 其他 邊， 這 功能 原則 成分。 這 主意 那裡 是 到 使用 它 為了 例外 偵測 在 批次 製造業 流程。
儘管 正在做 那， I 將要 也 演講 關於 這 需要 的 對齊 數據 時間 明智的 到 是 有能力的 到 適當地 分析 它 和 為什麼 你 需要 到 做 它 和 如何 你 可以 做 它 在 a 簡單的 方式。 只是 為了 參考， 這 是 a 工作 那 有 到過 已發布 在 a 書， 但 它是 也 可用的 在 檔案。 T 他的 是 這 參考 和 全部 這 作者 上市 那裡 和 你 能 下載 它 為了 自由的。 感覺 自由的 到 有 a 看 在 它 和 你 將要 尋找 一些 更多的 細節 在 什麼 I 將要 演講 關於 今天。
在 這 相同的 方式， 這 外掛 那 I 將要 展示 是 兩個都 自由地 可用的 在 GitHub， 但 也 在 這 JMP 社群 頁 作為 出色地 在 這 材料 為了 這 演講 和 也 在 a 投入的 頁 那 是 也 稱為 預測器 解釋器。
M 移動 後退 到 這 演講 今天， 這 數據 那 我們 使用 是 基於 在 a 使用 案件 那 曾是 已發布 經過 薩爾瓦多 穆諾茲 後退 在 2003年。 那裡， 你 能 下載 這 程式碼 在哪裡 他是 使用 PCA和PLS方法 到 分析 批次 數據。 T 這裡， 這 使用 案件 包含 之內 是 也 用過的 在 這 演講 作為 出色地 和 在 這 出版品 那 I 顯示 只是 前。
I f 我們 看 在 這 數據 那 我們 是 分析， 基本上 它 是 烘乾 過程。 這 烘乾 過程 是 作曲 的 三 不同的 階段： 這 解聚 階段， 這 加熱 階段， 和 這 冷卻 階段 哪個 你 能 看 這裡 作為 階段 1、 2、 和 3. T 他 目的 的 這 過程 是 相當 簡單的， 是 只是 到 消除 溶劑 從 這 乾燥 蛋糕 為了 這 材料 那 有 到過 介紹 進入 這 烘乾 單元。
A s 你 能 看， 我們 有 不同的 最初的 蛋糕 重量 那 是 介紹 進入 這 系統， 和 那裡 是 不同的 變化 根據 因為 這 開始 材料 是 不同的 每一個 時間。 T 他 目的 是 到 抵達 具體的 目標 專注 為了 這 溶劑 在 這 結尾 所以 它 沒有 有 到 是 也 乾燥 或者 也 濕的 在 這 結尾 的 這 階段。 Y 或者 能 清楚地 看 已經 從 這 圖片 那 我們 有 一些 變化 在 形狀 和 時間 期間 的 這 溫度 輪廓 和 所以 也 的 這 過程 本身。
如果 我們 去 a 位元 更遠 在 分析 這 數據， 然後 你 能 看 那 我們 有 a 種類 的 不同的 長度 的 批次 期間。 這 是 這 顏色 在 這 正確的 邊 在 這 傳奇。 你 能 清楚地 看 這裡 甚至 更多的 清楚地 比 前 那 那裡 是 不同的 形狀。 T 他的 是 也 真的 為了 這 溶劑 專注。 作為 你 能 看 已經， 這 不應該 是 也 很多 的 a 令人震驚 為了 任何人 那 是 在 這 過程 行業。 T 他 更長 這 批， 這 降低 這 溶劑 專注， 這 更短 這 批， 這 更高 這 最終的 長度 專注 更多的 或者 較少的 和 一些 很少 例外。
但 作為 你 能 看， 這 長度 是 全部 超過 這 地方 和 也 這 主要的 階段， 他們 是 不是 對齊。 如果 你 會 拿 現在 數據 為了 全部 這些 批次 和 開始 到 分析 它， 你 將要 是 比較 樣品。 為了 例子， 在 這 觀點 在 時間 你 將要 是 比較 數據 從 這 的 聚集階段 和 數據 從 這 加熱 階段， 或者 甚至 從 這 冷卻 階段 和 這 解聚 階段。 O f 課程， 這 是 不是 什麼 我們 會 喜歡 到 做。
那是 為什麼 它是 重要的 前 你 做 任何事物 別的 和 這 數據， 它是 重要的 那 你 實際上 擠 或者 收縮 或者 放大 數據。 但 在 命令 到 有 全部 這 不同的 批次 有 相同的 長度。
Y 或者 能 做 這 在 不同的 方式。 這 是 技術上 稱為 動態的 時間 翹曲。 這 是 也 a 特徵 那 是 包括 進入 跳轉 什麼時候 你 做 功能 數據 勘探。 但 那裡 是 不同的 方法 到 做 這。 你 有 非常 複雜的 機制 和 演算法 那 有 到過 發達 期間 這 年。 T 他 參考 為了 這些 方法 你 能 尋找 在 這 出版品 那 I 只是 顯示 你。
但 這 退稅 為了 這個…哦 是 的 這 缺點 的 這 先進的 方法論 是 那 你 需要 a 參考 彈道 在 命令 到 是 有能力的 到 使用 最多 的 這 動態時間扭曲 演算法.
那裡 是 其他 方法 那 你 可以 使用 到 同步 這 批次。 一 是 那 如果 你 有 a 單調- 增加 潛 多變的， 最多 的 這 時間， 這 是 這 轉換 或者 這 全部的 數量 的 材料 那 是 聯準會 裡面 這 反應堆，所以 t 他 累積 餵食 在 這 反應爐。 這 能 是 用過的 作為 a 方式 到 陰謀 這 數據 在 a 系統 在 a 標準化 方式 和 到 有 全部 這 數據 對齊。
這 方法論 那 我們 用過的 為了 這 使用 案件 為了 這 演講 和 也 那 我們 是 提議 在 這 紙， 在 這 文章 那 我們 寫道 是 到 規範化 這 數據 基於 在 這 自動化 觸發器。 B y 自動化 觸發器 我們 意思是 這 改變 在 這 不同的 階段。
E 非常 開始 和 結尾 的 這 階段 是 然後 規範化 之間 0 和 1、 作為 你 能 看 這裡。 T 他 解聚 階段 開始 從 1 和 去 到 2、 和 這 每個 階段 去 從 2 到 3、 和 這 涼爽的 向下 階段 去 從 3 到 4. 然後 全部 這 數據 是 擠壓 或者 伸展 到 合身 進入 這 桶。 T 母雞 某物 非常 好的 發生 那 你 能 直接地 看 異常 或者 異常 批次 在 a 更多的 清除 方式 比 什麼 你 會 有 完畢 在 這 左邊 邊。
然後 如果 你 會 看 在 的情節 這 相位時間， 所以 這 一 在 這 中間， 然後 你 能 清楚地 看 那 這 傾角 的 這 線 基本上 告訴 你 如何 長的 這 批次 持續。 T 他 更多的 陡 這 線， 這 更長 這 階段 那 我們 是 現在 尋找 在。
這 退稅 的 這 方法論 是 那 它 不能 是 應用 在線的， 的 課程。 T 他的 能 僅有的 是 應用 一次 這 批次 是 完成的 或者 一次 這 階段 是 完成的。 但 的 課程， 在線的， 它是 基本上 不可能的 到 知道 什麼時候 這 是 去 到 結束。 Y 或者 所以 需要 到 採取 到 其他 種類 的 結盟 程式 喜歡 動態的 時間- 翹曲 那 是 描述 在 這 紙。 I 慣於 是 接觸 那 今天。 T 帽子 它 為了 這。
如何 做 你 分析 實際上 批次 數據？ 那裡 是 不同的 方法 到 做 那。 T 他 第一的 方式 那 我們 是 尋找 在 是 經過 使用 指紋。 W 有 做 我們 稱呼 指紋？ 基本上， 指紋，y 或者 能 定義 它 作為 聚合 或者 a 統計 概括 的 不同的 概括 統計數據 的 這 數據 那 有 身體的 意義 或者 工程 價值。 T 赫瑟 是 通常情況下 這 變數 那 你的 工程師 看 在 到 知道 如果 這 批次 是 去 正確地 或者 有 到過 表演 出色地 或者 不是。 如果 你 問 你的 專家 在 這 場地 或者 在 這 過程， 他們 將要 有 這 種類 的 關鍵績效指標 那 他們 是 監控 到 知道 如果 a 批次 有 到過 表演 出色地 或者 不是。
F 或者 例子， 一 的 那 可以 是 這 最大限度 等級 的 這 坦克 在 這 解聚 階段 或者 這 最大限度 溫度 在 這 烘乾 階段 或者 這 標準 偏差 之間 這 放 觀點 和 這 測量 多變的 期間 這 烘乾 階段或… I 不 知道。 你 姓名 它。 你 能 去 作為 瘋狂的 作為 你 想， 和 你 能 建造 基本上 作為 許多 特徵 作為 你 想 開始 從 這 數據 那 你 有。 T 他的 是 a 方式 到 消除 這 負擔 的 這 瞬態 行為 的 批次， 和 它是 a 方式 到 實際上 比較 之間 批次 經過 使用 簡單的 統計數據 到 比較 不同的 特徵 的 這 批。
這 問題 和 這 是 那 你 能 想像 那 你 能 結尾 向上 和 a 很多 的 不同的 統計數據 那 你 有 到 追蹤 和 監視器， 和 有時 它是 非常 難的 到 理解 哪個 一 是 真的 相關的 或者 哪個 是 不是 相關的 在 全部。 T 因此， 那是 為什麼 我們 發達 這 外掛 那 I 顯示 你 只是 前 哪個 用途 自動化機器學習 到 基本上 做 a 特徵 選擇 在 全部 這些 指紋 那 你 能 創造 你自己。
這 外掛 能 是 已安裝 經過 每個人 在 跳轉。 I t 基本上 看起來 喜歡 這。 I t 看起來 喜歡 任何 普通的 選單 那 你 會 有 在 跳轉。 I t 需要 你 到 安裝 a Python 安裝 那 也 是 自動地 管理 經過 這 安裝程式 的 這 外掛 作為 出色地。
I f 你 想 到 做 它， 讓我們 說， 讓我們 嘗試 到 使用 它。 W e 想 到 模型 這 最終的 專注 的 這 溶劑， 哪個 是 我們的 和。 你 能 只是 基本上 流行音樂 在 全部 這 感應器 數據 那 你 有， 和 它 將要 自動地 創造 全部 這 不同的 特徵 工程。 出色地 拿 這 最大限度， 這 最低限度， 這 標準 偏差， 這 中位數， 這 意思是， 和 全部 這 統計數據 你 可能 想像 的 全部 這 變數 那 我們 介紹。 如果 你 有 資訊 在 這 批次 ID 和 這 階段 ID， 然後 你 能 只是 插頭 它 在。
此外， 如果 你 有 這 Python 安裝， 然後 你 能 問 這 工具 到 做 a SHAP 圖 為了 這 夏普 價值 的 這 不同的 特徵 到 得到 a 更好的 理解 的 什麼 這 提升 樹 是 正在做 在後面 這 場景 到 實際上 做 這 魔法 和 使用 這 和 選擇 這 特徵 那 是 相關的 或者 不是。
如果 I 只是 點選 在… T 母雞 你 能 調整 你的 數位 的 樹木 和 信號-t 這- 噪音 比率 和 你 能 做 任何 你 想。 你 能 甚至 添加 重量。 你 能 選擇。 I f 我們 點選 在 好的， 然後 這 魔法 發生。 現在， 作為 你 看， 它是 仍然 計算 因為 這 是 這 Python 腳本。 在後面， 它 是 計算 這 夏普 價值觀， 所以 它 可能 拿 一些 時間 前 我們 得到 這 結果。
但 讓 我 看 如果 I 可以…是的，我可以 移動 這裡 已經。 T 他的 是 這 結果 基本上。 Y 或者 能 看 那 我們 有 這 不同…A s I 說， 這 工具 基本上 產生 a 很多 的 不同的 統計 聚合 的 這 數據。 你 有 這 標準 偏差 的 這 攪拌器 速度， 標準 偏差 的 這 扭力， 意思是 的 煽動者 速度。 Y 或者 能 看 它 為了 你自己。
T 母雞 我們 也 有…哎呀， 到 計算。 那是 這 美麗 的 正在做 它 居住。 有時 它 沒有 去 作為 計劃。
這裡 它 是。 這 是 這 SHAP 圖 和 是 去 到 看 在 它 之後。 讓我們 做 它 再次， 但 沒有 這 夏普 價值 要求 只是 因為 I 想 到 展示 你 其他 特徵。 I 慣於 點選 在 那。 I 慣於 是 正在做 它 不再。 現在……哦，SHAP [聽不清楚 00:16:57]。 患病的 做 它 再次 然後， 但 讓我們 移動 在 和 這。
作為 你 能 看， 我們 也 有 隨機的 和 制服 噪音 和 統計 特徵 的 這個。 T 他的 是 存在 介紹 作為 a 方式 的 切割 離開， 作為 a 方式 的 選擇 哪個 特徵 是 真的 相關的 和 哪個 特徵 是 不是 相關的 在 全部 或者 不能 是 傑出的 經過 噪音， 實際上。 這 是 標準地 建造 在 作為 出色地。 I t 給出 你 一個 自動的 切 離開 作為 出色地。
O 是 的 這 事物 那 你 能 看 是 那 他 已選擇 這 扭力 和 這 攪拌器 速度 作為 一 的 這 有趣的 變數 到 看 在。 現在， 你 不能 真的 使用 這 作為…一個 事實上， 如果 你 思考 關於 它， 它是 相當 可以理解， 因為 取決於 在 這 數量 的 這 潮濕 的 這 蛋糕 那 你 介紹， 然後 的 課程 這 扭力 消耗 經過 這 攪拌器 將要 是 更高 或者 較少的 或者 降低 取決於 如果 它 有 到 工作 更多的 或者 更少。我 的 完全地 普通的 那 在 這 開始， 這 一 那 是 a 位元 天氣， 他們 可能 是 較少的 抵抗的， 和 這 一 那 是 較少的 濕的 將要 有 a 小的 位元 更多的 反抗。
但 這 是 這 種類 的 回饋 那 你 得到 從 這 工具。 這 標準 輸出 是 a 陰謀 和 這 變數 那 是 更多的 相關的。 你 可能 有 見過 透過 透過它。 它 也 使 a 平行線 協調 陰謀 的 這 輸出 作為 出色地 和 這 顏色 在 這 目標。 這裡， 你 能 看 再次 那 如果 這 扭力 是 a 位元 更高， 然後 這 最終的 專注 的 這 溶劑 是 也 a 位元 更高， 和 如果 這 扭力 去 向下， 然後 這 潮濕 的 這 蛋糕 在 這 結尾 是 降低。 T 他 攪拌器 速度 是 基本上 這 影響 的 這 扭力 作為 出色地。 T 他的 是 也 這 扭力。 但 這 是 只是 a 視覺的 表示 的 什麼 這 工具 做 作為 我們 是 看到 前， 但 它是 不是 那裡 不再。 I 不 看 它。
Y 或者 能 也 有 夏普 價值觀 到 看 在 這 數據 在 a 不同的 方式。 T 他 夏普 價值觀， 如果 你是 不是 熟悉的 和 這 學期， 是 a 方式 的 視覺化 這 影響 或者 這 影響 的 這 不同的 價值觀 在 這 目標。 它是 a 方式 到 解釋 實際上 這 結果 的 這 機器- 學習 演算法 那 你 使用 在後面。
L 和的 嘗試 到 做 它 或許 一 更多的 時間， 或許 選擇 更少 參數， 讓我們 說， 扭力， 攪拌器， 和 烘乾機溫度 放 觀點， 哪個 是 這 一 那 有 到過 [聽不清楚 00:20:48]。 好的， 喜歡 那。 然後 我們 做 與相位 e 和批次。 T 母雞 我們 問 他 到 做 這 夏普 陰謀。 讓我們 瞧。來了。 B 耳朵 和 我 a 位元 和 這。 它 應該 是 任何一分鐘，任何 第二 現在。 哦， 這裡 我們 去。
這 傳奇 給出 你 這 正常化 的 這 值。我 f 這 點 是 在 這 左邊 邊， 然後 你 有 a 消極的 影響 在 這 目標 價值， 和 如果 你的 觀點 是 在 這 正確的 邊 的 這， 然後 你 有 a 積極的 影響 在 這 目標 價值。
現在， 作為 你 能 看 再次， 這 扭力 是 一 的 這 最多 重要的 個。 Y 或者 將要 基本上 看 這 相同的 那 我們 有 見過 在 這 平行線 座標 陰謀 和 在 這 結果 的 這 分析 作為 出色地。 如果 你 有 a 降低 價值 的 這 扭力， 然後 你 有 a 消極的 影響 或者 你 是 在 這 左邊 邊 的 這 曲線， 和 如果 你 有 a 積極的 價值 的 這 扭力 或者 更高 價值 的 這 扭力， 然後 你 有 a 積極的 效果。 母雞 你 能 分析 這 為了 這 其他 變數 作為 出色地。
但 這 是 a 非常 強大…W e 思考 它是 a 非常 強大的 工具 到 視覺化 這 影響 和 到 休息 向下， 到 分析 什麼 這 實際的 演算法 吐口水 到 你 在 a 更多的 高效率的 方式。 在 至少 這 是 什麼 我們 思考 和 那是 為什麼 我們 包括 它 進入 這 工具。
T 母雞 你 能 只是 捲動 向下 和 看 在 全部 的 這 變數。 然後 的 課程， 我們 仍然 有 這 隨機的 制服 和 這 噪音 作為 出色地 裡面， 甚至 儘管 它是 不是 真的 相關的。
你 可能 有 注意到 那 批次 ID 曾是 也 相關的 作為 出色地。 它是 a 位元 腥， 這 陰謀， 正確的？ 這 實際上 是 a 好的 觀點 到 移動 進入 這 下一個 部分 的 這 講話。 那 是 到 有 例外 偵測 為了 批次 或者 到 有 a 方式 的 分析 如果 一 的 這 多變的 是 去 出去 的 規格
T 他 標準 方式 到 做 這 為了 批次 或者 為了 產業 在 一般的， 是 到 看 在 一些 關鍵績效指標 和 看 如果 他們 發展 期間 時間。 F 或者 例子， 我們 可能 想 到 看 在…不，那不是 什麼 他們 我想要 到 打開。 我們 可能 想 到 看 在 這 不同的 階段 和 這 期間， 到 有 a 看 在 這 變化 那 我們 看。 W e 預計 a 很多 的 變化 在 這 解聚 階段 和 a 小的 位元 較少的 在 這 熱 階段 和 這 涼爽的 向下。
T 他 其他 方式 到 看 在 這 是 基本上 到 做 a 控制 圖表 的 不同的 參數 和 看 如果 這些 參數 是 裡面 這 限制 那 你 有 指定的 或者 不是。 O 是 方式 到 看 在 那 是 到 看 在 這 目標 功能， 為了 例子， 那 將要 是 一 的 這 第一的 變數 那 你 需要 到 監視器。
N 哎喲， 如果 你 記住 這 圖形 那 我們 顯示 前 在哪裡 你 可以 看 那 這 批次 ID 有 一個 影響 在 這 溶劑。 現在 繪製 喜歡 這， 它 使 更多的 感覺 什麼 我們 是 尋找 在 在 那 SHAP 圖。 它 是 因為 那裡 有 到過 確實 a 趨勢。 S 開始 從 批次 0 向 批次 70， 那裡 是 a 變化 在 在哪裡 這 最終的 溶劑 專注 有 到過。 U p 到 批次 30歲， 我們 是 在 目標， 然後 我們 去了 在下面 目標， 和 然後 我們 去了 也 很多， 高溶劑 作為 出色地。 確實 某物 改變 期間 這 過程， 和 所以， 我們 有 這 種類 的 視覺化 在 這 夏普 陰謀 作為 出色地。 I t 鎬 向上 那 這 批次 ID 是 相關的 到 預測 這 最終的 溶劑 專注， 但 它是 只是 一個 人工製品 的 這 數據。
N 哎喲， 我們 不 知道 如果 這 是 不同的 批次。 最多 可能， 那裡 是 不同的 批次 的 不同的 產品， 和 這 最初的 專注 不同 從 不同的 活動 或者 某物 別的 曾是 去 在。 但 這 是 一個 額外的 不確定 那 是 固有 的 批次 流程 那 如果 你 有 這 變化 在 你的 生的 材料。 這 是 也 真的 為了 其他 過程 作為 出色地， 但 為了 批次 流程， 它是 很多 相關的 作為 你 能 看 這裡。
一 方式 到 看 在 數據 或者 到 做 例外 偵測 那 有 到過 廣泛 已發布 和 是 也 廣泛 用過的 在 這 產業 是 這 使用 的 主成分分析 分析 喜歡 主成分分析 和 請 組合 到 理解 這 多變數 空間 在 這 具體的 觀點 在 時間。 I f 這 是 不是 代表 的 什麼 是 去 在 在 這 批次 或者 在 這 正在進行 批， 然後 你 將要 有 一個 警報。我 的 a 多變數 方式 到 看 在 這 數據。
現在， 和 這 功能 預測器 解釋者， 現在 我們 能 基本上 做 這 相同的， 但 反而 的 使用 標準 主成分分析， 我們 將要 使用 這 全部的 資訊 的 這 趨勢。 這 是 a 標準 工具 那 你 能 尋找 裡面 跳轉。 它 是 在 專門 模型。 T 他的 是 功能 數據探索器 . 它是 a 部分 的 JMP程式 這， 僅有的 JMP專業版。 那是 什麼 我是 使用。 如果你 有 它， 然後 你 能 使用 它。 我們 能 做 基本上 這 相同的 或者 我們 能 做 這 分析。 I 已經 跑步 它 所以 出色地 只是 重新啟動 它。
基本上， 什麼 你 看 是， 為了 例子， 如果 是 尋找 在 這 坦克 等級 作為 a 功能 或者 作為 a 多變的， 然後 它 給出 你 概括 統計數據。 T 他 主意 在後面 這 FPCE 喜歡 主成分分析 是 反而 的 創造……這是 基本上 創造 和 識別 自己的 函數 那 能 解釋 這 形狀 那 我們 看 在 a 具體的 百分比。 I n 這 案件， 為了 這 坦克 等級 它 只是 已識別 二 自己的 函數， 和 這 和 的 這 功能 能 解釋 97.3% 的 這 形狀 的 這 整體 的 這 形狀 那 我們 看。
N 哎喲， 這裡 你 看 全部 這 形狀 在 這 左邊， 和 你 能 清楚地 看 那 那裡 是 一些 那 是 不是 代表 由…他們是 不是 相似的 到 這 休息。 你 能 玩 大約 a 位元 和 增加 這 數位 的 形狀 到 包括 這 第三 自己的 功能， 但 自動地， 跳轉 選擇 為了 你 這 最多 合適的 數位 的 自己的 功能 到 有 a 貿易 離開 的 解釋 的 這 形狀。我 f 你 去 後退 到 二...就這樣。
如何 做 這 工作？ 基本上， 作為 你 能 看， 你 有 全部 這 批次 這裡， 和 然後 你 有 這 分數 陰謀 哪個 是 實際上 什麼 允許 你 到 理解 哪個 批次 是 例外 和 哪個 是 不是 反常的。 Y 或者 有 確實 批次 61 那 是 a 位元 出去 那裡 和 尊重 到 這 休息。 然後 作為 你 能 看 這裡， 你 有 批次 55. 去 左邊 從 正確的， 你 能 看 那 那裡 是 一個 演化 的 這 批次 在 這 成分 1 軸， 哪個 曾是 這 具體的 形狀 超過 那裡。
A 根據 到 在哪裡 你 是 在 這個C 他們會停止 1 軸， 然後 這 批次 將要 有 不同的 形狀， 和 這 最大限度 等級 基本上 將要 增加 和 增加 直到 你 抵達 批次 55 和 批次 66， 哪個 是 a 位元 例外 和 尊重 到 這 休息。 這 基本上 是 這 相同的 概念 的 擁有 a 主成分分析 但 和 形狀 功能 分析 反而 的 多變數 分析 完畢 排 經過 排 和 觀點 經過 觀點。
這 主意 在 這 結尾 是 那 你 可以 使用 這 在線的 到 理解 如果 這 批次 是 裡面 這 規格 或者 外部 的 這 規格。 Y 或者 可以 做 它 每 階段， 為了 例子。 如果 你 有 a 具體的 形狀 為了 一 的 這 變數 那 你 需要 到 趨勢， 然後 你 可以 使用 這 到 分析 和 看 在哪裡 你 是。
這 相同的 是 真的 為了 這 其他 形狀 那 我們 有， 這 其他 變數。 你 能 做 這 為了 這 烘乾機 溫度 多變的。 在 這， 案件 我們 有 三 不同的 自己的 功能， 和 這 解釋 向上 到 87% 的 這 變化。 A 獲得， 經過 尋找 在 這 分數 陰謀， 你 能 點 例外 批次 基本上 只是 經過 尋找 在 這樣，所以 批次 三十四 作為 a 平坦的 頂部 儘管 全部 這 其他 批次 有 a 尖尖的 形狀 那 你 能 尋找 後退 在 基本上 全部 這 其他 個。
這 模型 那 是 未來 出去 能 是 用過的 對於 線 例外 偵測 如果 你 能 實施 它。 B y 這 方式， 如果 你 有 這 新的 版本 的 跳轉， 你 能 連接 直接地 到 你的 過程h 歷史學家 如果 你 有 第 PI 部分。 否則， 有 到過 其他 演講 經過 我的 同事， 卡洛斯， 關於 這 使用 的 其他 外掛 那 我們 發達 到 提煉 數據 從 你的 歷史學家 哪個 能 連接 到 兩個都 OSI PI 和 阿斯彭 21. 你 能 下載 你的 數據 直接地 和 插頭， 流行音樂 它 在 和 看 如果 a 批次 有 到過 行為 根據 到 你的 規格 或者 不是。
基本上， I 思考 這 更多的 或者 較少的 覆蓋 什麼 I 通緝 到 展示， 和 這 主意 那 我們做了 二 不同的 方法論 那 我們 有 到過 使用 在 索爾維 看 在 過程 數據。 尋找 向前 到 看 你 在 這 首腦 在 西班牙 下一個 月 在 行進 如果 你 是 那裡。 否則， 感覺 自由的 到 抵達 出去 到 我 或者 到 任何 的 我的 公司 作者 如果 你 需要 更多的 資訊.
正如 休息一下 向上， 這 是 這 地方 在哪裡 你 尋找 這 文章 那 我們 已發布 關於 這 和 a 小的 位元 更多的 資訊 和 a 小的 位元 更多的 細節 和 尊重 到 什麼 我已經 只是 顯示 到 你。 A 獲得， 它是 打開 來源。 你 能 下載 它 為了 自由的 從 這 關聯 和 它是 全部 那裡 為了 你 到 看 在 和 瀏覽。 謝謝 再次 為了 你的 注意。 帽子 它。
