JMP 모델 기반 다변량 관리도(MDMVCC)를 사용하여 제조 공정의 결함 탐지 및 진단빅데이터와 복잡한 제조 시대에는 제품 품질을 유지하거나 개선하기 위해 제조 과정에서 생성되는 대량의 데이터를 모니터링하고 분석해야 하는 경우가 많습니다. JMP는 엔지니어와 분석가가 대규모 프로세스를 빠르고 효과적으로 모니터링하는 데 도움이 되는 다양한 도구를 제공합니다. 모델 기반 다변량 관리도(MDMVCC)가 그 중 하나입니다. PCA 및 PLS 플랫폼과 함께 사용되는 MDMVCC를 통해 사용자는 상관관계가 높은 다수의 프로세스를 모니터링하여 시간 경과에 따른 다변수 프로세스 변경을 모니터링하고 프로세스 변경에 대한 사전 경고를 제공하며 프로세스 변경의 가능한 원인에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. MDMVCC를 사용하여 여러 프로세스를 모니터링하고 진단하여 빠르고 효율적인 개선을 달성하는 방법을 사례 연구를 통해 보여 드리겠습니다.
예측 모델링 및 머신 러닝
