多変量管理図を用いたテネシー・イーストマンプロセスの故障検出と診断（2021-EU-45MP-782） ジェレミー・アッシュ、SAS、JMP Analytics ソフトウェア テスター
モデル駆動型多変量管理図（MDMCC）プラットフォームでは、PCAまたはPLSモデルに基づく管理図を作成できます。これらの管理図は、高次元データセットの故障検出と診断に使用できます。本稿では、実世界の工業化学プロセスであるテネシー・イーストマン・プロセスのシミュレーションを用いて、PLSモデルのMDMCCによる監視を紹介します。シミュレーション中、化学反応器が気体反応物から液体製品を生成する際に、品質変数とプロセス変数を測定します。本稿では、JMPを外部データベースに接続することで、MDMCCがオンライン監視を実行する方法を紹介します。製品品質変数の測定では、測定値が利用可能になるまでに時間がかかることが多く、故障検出が大幅に遅れる可能性があります。MDMCCがPLSモデルを監視する場合、製品品質変数の変動はプロセス変数の関数として監視されます。プロセス変数は多くの場合、より容易に利用できるため、故障の早期検出に役立ちます。また、オフライン環境での故障診断も紹介します。この方法では、多変量管理図、単変量管理図、診断プロットの切り替えが必要になることがよくあります。MDMCCは、これらのプロット間を移動するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
自動生成されたトランスクリプト...
| スピーカー |
トランスクリプト |
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こんにちは、ジェレミー・アッシュです。 |
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JMPの研究開発部門の統計学者。私の仕事 |
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主にテストで構成されています |
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多変量統計 |
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JMPのプラットフォームだけでなく、 |
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研究と評価を支援する |
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方法論について。今日は |
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テネシー州を分析する |
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イーストマンプロセス |
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統計的プロセス制御 |
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JMPのメソッドについて。 |
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特に注意を払う |
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モデル駆動型多変量解析 |
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管理図プラットフォームは |
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JMP 15 の新機能。 |
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これらのデータは、 |
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を披露する機会 |
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プラットフォームの番号 |
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機能。そして、簡単に |
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免責事項、これは |
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ディスカバリー・アメリカズの講演です。 |
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ヨーロッパでは |
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モデル駆動型多変量 |
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管理図の話は |
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COVIDの狂気を恐れて、私は |
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基礎に重点を置くことにしました。 |
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しかし、新しい素材もあります |
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講演の最後に |
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簡単にいくつかの追加事項を説明する |
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例の分析をしてから、 |
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講演のコミュニティ ページ。 |
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まず、ある程度の知識があることを前提とします |
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統計的工程管理 |
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この講演で重要なのは |
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知っておくと役立つ |
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管理図です。 |
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これらに馴染みのない、これら |
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監視に使用されるチャートです |
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複雑な産業システムを |
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いつ逸脱するかを判断する |
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通常の動作から |
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条件。 |
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あまり時間がないから |
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モデルの方法論に入る |
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駆動型多変数制御 |
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チャートなので、他のものを参考にします |
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自由に話せる素晴らしい講演 |
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JMPコミュニティで利用可能 |
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もっと詳しく知りたい場合は |
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江峰も言うべきである |
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ディンは主だった |
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モデル駆動の開発者 |
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多変量制御 |
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チャートの共同制作 |
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クリス・ゴットウォルトとトーニャ |
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モールディンと私はテスターでした。 |
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この講演の焦点は |
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多変量管理図 |
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現実世界を監視する |
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典型的なプロセス;別の小説 |
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側面は制御を使用する |
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オンラインプロセスのチャート |
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監視。つまり、私たちは |
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継続的にデータを監視 |
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データベースに追加され、 |
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リアルタイムで障害を検出します。 |
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それで、まずは |
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必須のスライド |
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多変量解析の利点 |
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管理図。では、なぜ使わないのでしょうか？ |
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単変量管理図？ |
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優れた |
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JMPのオプション。一変量 |
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管理図は優れている |
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いくつかの分析ツール |
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一度に変数を1つずつ計算します。ただし、 |
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品質管理データはしばしば |
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高次元と数 |
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管理図を作成するために必要な |
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見ればすぐに |
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圧倒的。多変量 |
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管理図は、 |
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高次元プロセス |
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管理図をいくつか |
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それが重要な利点です。 |
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しかし、それは |
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統一管理図は |
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この設定では便利です。 |
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講演全体を通して |
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故障診断には多くの場合 |
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多変量間の切り替え |
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および単変量チャート。 |
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多変量管理図は |
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全体的な感覚を |
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プロセスの健全性、 |
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単変量チャートでは、 |
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特定の側面を監視する |
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プロセスです。つまり情報は |
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補完的。目標の一つは |
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多変量モニタリング |
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管理図はいくつかの |
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切り替えに便利なツール |
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これら2つのタイプの |
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チャート。 |
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単変量チャートの特徴は |
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観察は |
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実際にいつコントロールするか |
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多変量制御不能 |
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これらのプロットは私が |
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これが意味するところは、単変量 |
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油と |
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密度は2つを示す |
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赤色で示されている観察結果は |
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制御。しかし、油と密度 |
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非常に相関性があり、 |
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観測は制御不能です。 |
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多変量的な意味では、 |
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特に観察51は |
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相関関係をかなり破っている |
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2つの変数の構造、 |
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多変量管理図 |
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このような種類の |
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外れ値、単変量 |
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管理図ではそれができません。 |
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モデル駆動型多変量 |
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管理図は投影を使用する |
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チャートを作成する方法。 |
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まずPCAについて説明します |
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簡単に構築できるからです |
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そこからPCAは |
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プロセスの次元 |
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データを低解像度に投影する |
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次元表面。えーと、 |
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これは写真に示されています |
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右側にPがあります |
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プロセス変数とN |
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観察、そして |
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Pのローディングベクトル |
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行列は係数を与える |
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Xの線形結合 |
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変数は |
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平方変数と |
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次元A、ここで次元 |
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AはPよりはるかに小さい。そして |
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これは次の式で示されている。 |
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左のXは |
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関数として予測される |
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スコアと負荷、ここでEは |
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予測誤差。 |
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これらのスコアは、 |
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予測誤差を最小限に抑える、 |
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そして別の考え方としては |
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これは最大化することです |
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説明される差異の量 |
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X マトリックス内。 |
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PLSの方がより適している |
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投影法。 |
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プロセス変数のセットと |
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品質変数のセット、あなたは |
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本当に確実にしたいのは |
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品質変数は |
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制御するが、これらの変数 |
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多くの場合、高価であったり、時間がかかったりする |
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収集するために消費する。植物 |
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製品を製造できる |
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長期にわたる制御品質 |
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障害が検出されるまでの時間。 |
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PLSモデルでは、 |
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品質変数を監視する |
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プロセスの関数として |
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変数を見ると |
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PLSモデルはスコアを見つける |
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最大化する変数 |
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説明される変動量 |
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品質変数。 |
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これらのプロセス変数は |
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多くの場合、より安価で簡単に |
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利用可能であるため、PLSを使用すると |
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品質欠陥を検出する |
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早めにプロセスを進めましょう |
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監視が安価になります。そしてここから |
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今後はPLSに焦点を当てていきます |
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モデル化するのは |
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例に適しています。 |
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PLSモデルは、 |
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データを2つの要素に分割します。 |
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最初のコンポーネントはモデルです |
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コンポーネント。これにより、 |
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プロセスの予測値 |
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変数。別の考え方としては |
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それはあなたのデータが |
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モデルに投影された |
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あなたのスコアによって定義される平面 |
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変数とT二乗モニター |
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データの変動 |
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この模型飛行機の中で。 |
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そして2つ目の要素は |
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エラーコンポーネント。これは |
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元の |
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データと予測データと |
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二乗予測誤差（SPE） |
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チャートはこの変動を監視します。 |
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もう一つの代替指標は |
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提供するのはモデルまでの距離です |
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X平面またはDModX。これは |
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SPEの標準化された代替手段 |
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一部の人々はそれを好む。 |
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最後のコンセプトは |
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理解することが重要です |
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デモは、 |
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過去および現在のデータ。 |
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履歴データは通常 |
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プロセスが実行されたときに収集された |
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制御されていることが知られています。これらの |
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データはPLSの構築に使用される |
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モデル化して法線を定義する |
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プロセス変動により、 |
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管理限界が得られます。 |
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そして現在のデータが割り当てられます |
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モデルに基づいてスコアが |
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モデルから独立しています。 |
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これについて別の考え方 |
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トレーニングと |
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テストセット。T平方制御 |
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トレーニングの制限は低い |
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データは期待値が低いため |
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さまざまな...の変動性 |
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訓練に使用された観察 |
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モデルはより大きく |
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Pの2乗の変動は |
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このモデルはE検定に一般化される |
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設定します。幸いなことに、理論は |
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Tの2乗の分散は |
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解決されたので、私たちは |
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これらの管理限界は |
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いくつかの分布に関する仮定。 |
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デモでは監視を行います |
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テネシー・イーストマン法。 |
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短い |
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これらのデータの紹介。これは |
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化学物質のシミュレーションです |
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ダウンズと |
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イーストマンの化学者2人、ヴォーゲル |
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化学。もともとは |
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Fortranで書かれていますが、 |
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Matlabのラッパーであり、 |
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Pythonを今使っています。 |
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このデータセットは |
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90年代に生成されたものですが、今でも |
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主要なデータセットの1つ |
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多変量解析のベンチマークに使用 |
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制御方法 |
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文学。それは |
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多変量解析の主なタスク |
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コントロールも良好で |
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印象的な量の |
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シミュレーションのリアリズム。 |
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そして、このシミュレーションは |
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工業プロセスは |
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今日でもまだ関連性があります。 |
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つまり、データは操作されたのだ |
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所有権を保護するため |
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情報。シミュレートされた |
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プロセスは生産である |
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2つの液体製品 |
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気体反応物 |
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化学工場。そしてFは |
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副産物 |
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それを吸い上げる必要がある |
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希望の商品から割引されます。 |
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えっと… |
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これについては私が言うことはこれだけです。 |
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プロセス図は次のようになります |
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複雑だが、実際はそうではない |
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そんなにひどいなら、私が連れて行きます |
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それを通過する。気体の |
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反応物A、D、Eが流入する |
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ここの原子炉。 |
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反応が起こり、 |
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生成物はガスとして排出されます。 |
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その後冷却され凝縮されて |
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コンデンサー内の液体。 |
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次に蒸気液体分離器 |
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残った蒸気をリサイクルし、 |
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それを原子炉に送り返す |
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コンプレッサーを通して、 |
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副産物および不活性化学物質B |
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パージストリームで除去され、 |
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それは、 |
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蓄積。液体製品 |
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ストリッパーを通して送り出され、 |
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残りの反応物は |
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剥ぎ取られます。 |
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そして原子炉に戻されます。 |
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そして最後に、 |
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精製液体製品 |
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プロセスを終了します。 |
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最初の変数セットは |
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監視されるのは操作される |
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変数。これらは弓のように見えます |
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図に表されているように |
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彼らは実際にそうなるはずだった |
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バルブと操作された |
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プロセス…あるいは操作された |
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変数は主に |
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異なる流量 |
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プロセスの流れ。 |
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これらの変数は設定できる |
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制限内の任意の値に |
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ガウスノイズが多少あります。 |
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操作変数は |
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レートでサンプリングされる、 |
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しかし、デフォルトの3を使用します |
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今すぐ数分のサンプルをご覧ください。 |
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操作された例 |
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変数は、 |
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反応物の流れを制御する |
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原子炉の中に。 |
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もう一つの例はバルブです |
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流れを制御する |
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蒸気をストリッパーに送り込みます。 |
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そしてもう一つは |
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冷却剤の流れを制御する |
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原子炉の中に。 |
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次の変数セットは |
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測定変数。これらは |
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図では円で示されています。 |
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3つのサンプルも採取された。 |
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分間隔で。 |
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操作された違い |
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変数と測定 |
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変数は |
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測定変数は |
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シミュレーションで操作されます。 |
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品質変数は |
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の割合構成 |
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2つの液体製品とあなた |
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アナライザーが見える |
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ここで製品を測定します。 |
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これらの変数は、 |
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かなりの時間遅れがあるので |
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私たちはパージを見ています |
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出口の代わりに流れ |
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ストリームは、これらのデータが |
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より早く利用可能になりました。そして、 |
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プロセスを監視するためのPLSモデル |
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これらの代理変数として |
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プロセスによって変数が変化するため |
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変数の遅延が少なくなり、 |
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より高速なサンプリング レートに影響します。 |
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それで十分でしょう |
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データの背景。 |
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合計33のプロセスがあります |
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変数と2つの品質 |
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変数。 |
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変数を収集することは |
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一連のシミュレーション |
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微分方程式。そしてこれは |
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これは単なるシミュレーションですが、 |
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かなりの量の |
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これをモデル化するのに細心の注意が払われた |
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現実世界のプロセスを経て。ここでは |
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これは私が行っているデモの概要です |
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これからご案内します。 |
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プロセスと保存に関するデータ |
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これらのデータをデータベースに保存します。 |
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私は、 |
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シェアするのは簡単だったので |
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SQLiteデータベースを使用していますが、 |
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ワークフローはほとんどの人に関係する |
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データベースの種類は、ほとんど |
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ODBC 接続をサポートします。 |
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JMPがODBCを形成すると |
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データベースとの接続、 |
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JMPは定期的にチェックします |
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新しい観察結果を追加して |
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データ テーブル。 |
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モデル駆動型 |
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多変量管理図 |
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自動的にレポートを開く |
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再計算をオンにすると、 |
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更新の仕組み |
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新しいデータが入ってくると管理図が |
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のプロセス全体 |
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データベースにデータを追加すると |
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おそらく別々に |
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コンピュータからコンピュータへ |
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監視をしているのです。 |
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JMPのセッションを2つ開いています |
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これを模倣する。両方のセッション |
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独自のジャーナルを持つ |
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の資料では |
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コミュニティとセッション |
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新しいシミュレーションデータを追加する |
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データベースは |
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ストリーミングセッションと |
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レポートを更新するセッション |
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新しいデータが入ってくると |
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モニタリングセッションと呼ばれます。 |
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私が本当に気に入ったのは |
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ダウンズとフォーゲルの論文は |
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彼らは提供しなかった |
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評価するための単一の指標 |
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プロセスの管理。私は |
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論文からの引用はこちら |
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「トレードオフを感じた |
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可能な制御の中で |
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戦略とテクニック |
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それ以上のことを |
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数式です。 |
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目標のいくつかは次のとおりです |
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彼らは論文の中で、 |
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私たちの |
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問題。彼らは維持したかった |
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プロセス変数 |
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望ましい価値観。彼らは |
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製品のばらつきを最小限に抑える |
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混乱時の品質、そして |
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彼らは早く回復したかった |
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妨害からスムーズに保護します。 |
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それで、私たちの |
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プロセスはこれらの目標を達成する |
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当社の監視方法により。 |
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まず始めに |
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モニタリングセッションジャーナル、私は |
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最初のデータセットを紹介します。 |
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データテーブルには、 |
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私が導入した変数 |
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最初の変数は |
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測定変数; |
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2番目は構成です。 |
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そして3つ目は |
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操作変数。 |
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ここに載っているスクリプトは |
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PLSモデル。 |
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最後の 100 行をテスト セットとして保存します。 |
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念のためお知らせですが、 |
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モデルは2を予測している |
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製品構成 |
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変数の関数として |
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プロセス変数。もし |
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JMP Proをお持ちの場合は |
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スピードが上がってきた |
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PLSの改良 |
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JMP 16 では。 |
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PLSは現在、 |
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高速 SVD オプション。 |
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切り替えることができます |
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赤のクラシック |
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三角形のメニューがあります |
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また、数多くの |
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パフォーマンスの向上 |
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ボンネットの下。 |
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主にデータセットに関連する |
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多数の |
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観察ですが、それは |
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多変量解析でよく見られる |
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プロセス監視設定。 |
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しかし、PLSは |
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話すので、私はすでに |
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モデルと出力スコアの列 |
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ここでそれらを見ることができます。 |
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モニターが |
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多変量管理図は |
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このように設計されているのは |
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あなたが統計学者だと想像してください |
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そしてモデルを共有したい |
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エンジニアと一緒に |
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管理図を作成する。すべて |
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あなたがする必要があるのは、 |
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これらの式を含むデータテーブル |
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列。共有する必要はありません |
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あなたがどのように |
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あなたのモデルに適合します。 |
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次にスコアを発表します |
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監視する列 |
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多変量管理図。 |
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ここを右にドラッグします。 |
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左側に見えます |
| 2種類の管理図 |
その |
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T の二乗と SPE。 |
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えっと、860の観測があります |
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推定に使用された |
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モデルとラベルが付けられています |
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歴史的。そして100 |
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テストセットとして除外されたもの |
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現在のデータです。 |
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そして限界が見えてくる |
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要約、ポイント数 |
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制御不能な状態と |
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有意水準です。えっと、もしあなたが |
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重要性を変えたい |
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レベルならここでできる |
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赤い三角形のメニュー。 |
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原子炉は正常だから |
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運用条件については、 |
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観察すべき事項はありません |
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コントロールはできるが、いくつか誤りがある |
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ここでプラスになるのは |
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調整は何もしていない |
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多重比較。それは |
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私が知る限り、このようなことをするのは珍しいことです |
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多変量解析でわかる |
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管理図ですね。 |
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検出力が高い |
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制御信号の |
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修正。管理図では |
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専門用語で言うと、これはアウトという意味です |
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コントロールの平均ランレングス |
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低く抑えられています。 |
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右側には |
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貢献もある |
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プロットとY軸は |
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観察；X上 |
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軸、変数。A |
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貢献が表明される |
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一部として。 |
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そしてここの一番下には |
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スコアプロットがあります。 |
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今、最初の計画を立てている |
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スコア次元と |
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2番目のスコア次元ですが |
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どれでも見ることができます |
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スコアの組み合わせ |
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これを使用した寸法 |
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ドロップダウンメニューまたは矢印 |
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ボタン。 |
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さて、これで方向性が定まったと思います |
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報告書に。私は |
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では、 |
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ストリーミングに使用したスクリプト |
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データベースにデータを入力 |
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報告書は監視中です。 |
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このために何かをするために |
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例えば、 |
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SQLite ODBCドライバがインストールされている |
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コンピュータ用です。これははるかに簡単です |
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Windowsコンピュータで行うには、 |
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これはあなたがよく使うものです |
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実際に接続するときに |
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データベース。Macでのプロセス |
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もっと複雑ですが、 |
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コミュニティに関する指示 |
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ページ。そして時間がなくて |
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これについて話すつもりはないのですが、 |
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SQLiteデータベースを作成した |
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私はJMPで使用し、 |
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いくつかの指示を記載する予定です |
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これをどうやって行うか |
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コミュニティのウェブページ。そして願わくば |
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その例はあなたにとって役に立つでしょう |
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これをやろうとしているなら |
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自分でデータを作成します。 |
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次に紹介するのは |
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私が置いたファイルを |
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SQLite データベース内。 |
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ここに履歴データがあります。 |
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これは、 |
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PLSモデル。960個あります |
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観察は |
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コントロールできる。そして私は |
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監視データ、最初は |
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歴史的なものだけが含まれている |
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徐々に新しいデータを追加していきます |
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これにデータ。これがデータです |
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多変量制御 |
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チャートを監視します。 |
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そして新しいものをシミュレーションしました |
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すでにデータがあり、それを |
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データテーブルはこちらです。これらは |
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さらに960回ほどの測定 |
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断層が導入される場所 |
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ある時点で、私は |
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簡単にできるものを持っている |
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シェアするので、私は実行しません |
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シミュレーションスクリプトを追加して |
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データベースをそのようにするのです。 |
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ただ観察するだけです |
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この新しいデータテーブルから |
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監視に移動する |
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JSLを使用したデータテーブルと |
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SQL文です。これは単なる |
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プロセスをエミュレートする例 |
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新しいデータが入ってくる |
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データベース。 |
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実際にJMPでこれを行うのですが、 |
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これは見せる機会だった |
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JSL でそれを実行する方法を説明します。 |
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ここを掃除してください。 |
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次にこれをお見せします |
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ストリーミングスクリプトです。これは |
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簡単なスクリプトなので |
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簡単に説明します。 |
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この最初のセットの |
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コマンドは |
| |
新しいデータテーブルと |
| |
それはSQLiteデータベースにあります |
| |
テーブルが開きます |
| |
背景を知れば |
| |
ウィンドウを処理します。 |
| |
それから私はピースを取るつもりです |
| |
このデータテーブルから追加します |
| |
監視データにそれらを |
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テーブル。私はそのピースを |
| |
一口サイズで、一口サイズは20です。 |
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そして次のコマンドは |
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データベースに接続します。これは |
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送信を許可します |
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データベースの SQL ステートメント。 |
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そして次の部分 |
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コードは |
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SQLを繰り返し送信する |
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新しいものを挿入する文 |
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データを監視データに組み込みます。 |
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そして私は |
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Kを初期化し、 |
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これの最初の反復です。 |
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これは単純なSQL文です。 |
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ステートメントに挿入する |
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最初の20を挿入 |
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データへの観察 |
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表。このprint文は |
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コメントアウトしてコードを |
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より速く走り、そして私も |
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遅くするためにwait文を使う |
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少し落ち着いて |
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彼らの進歩を見ることができる |
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管理図で。 |
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そして、これはあまりにも早く過ぎてしまうだろう |
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それを遅くしなかったら。 |
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えーっと、次は |
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モニタリングセッションへ |
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スクリプトをお見せします |
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レポートを更新する |
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新しいデータが入ってくると。 |
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この最初のスクリプトは単純な |
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スクリプトです。 |
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データベースを0.2秒ごとに |
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新しい観察結果を追加 |
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JMPテーブルに追加します。 |
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レポートは自動再計算されます |
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オンにするとレポートが更新されます |
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新しいデータが追加されるたびに。そして |
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付け加えると |
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現実的に言えば、 |
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おそらく使わないでしょう |
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次のように繰り返すスクリプト |
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これ。おそらくタスクを使うでしょう |
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Windowsのスケジューラまたは |
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MacのAutomatorをより良く |
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スクリプトの実行をスケジュールします。 |
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そしてもう一つ |
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スクリプトは |
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レポートをJMP Publicにプッシュする |
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レポートが更新されるたびに、 |
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そして私は本当に興奮しました |
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これは JMP 15 で可能です。 |
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これにより、 |
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ウェブブラウザで更新情報を表示 |
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管理図を作成します。 |
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レポートを見ることもできます |
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スマートフォンなので、 |
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共有するのは本当に簡単です |
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組織全体の成果。 |
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JMP Liveも使えます |
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レポートを |
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制限されたサーバー上にある。 |
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時間がない |
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これについて詳しく説明 |
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デモですが、チェックしてみてください |
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私のディスカバリーアメリカズでの講演。 |
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そして最後にここには |
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を再現するスクリプト |
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データ内の履歴データ |
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テーブルを実行する場合は |
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例を複数回繰り返します。 |
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さて、次は…必ず |
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私たちには過去のデータがあるのです... |
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私は実行するつもりです |
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ストリーミングスクリプトを見て |
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レポートの更新方法。 |
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つまり、データは |
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最初に欠陥があり、その後 |
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導入されましたが、 |
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工場全体の制御システム |
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それは実装されています |
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シミュレーションで見ることができます |
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制御システムがどのように |
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最終的にプロセスをもたらす |
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新たな均衡へ。 |
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ここで終了するまでお待ちください。 |
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拡大してみると、 |
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まずプロセスが重要だ |
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このあたりで制御不能になった |
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時点なので、 |
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色を塗って |
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ラベルを貼るが、 |
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他のプロットにも表示されます。 |
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そしてSPEプロットでは、 |
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こんな感じです |
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観察も |
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制御はわずかです。 |
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そしてズームインすると |
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時点 |
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寄与プロットでは、 |
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たくさんあることに気づく |
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寄与する変数 |
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制御不能信号 |
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最初は。でも、その後 |
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プロセスは新たな段階に到達 |
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均衡は、 |
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2人の大貢献者。 |
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それで熱を取り除きます |
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マップを少し整理します。 |
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マウスオーバーすると |
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プロセスが |
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最初は制御不能になり、 |
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トップ10を覗いてみよう |
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寄与変数。これは |
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あなたに与えるのに最適です |
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変数の概要 |
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最も貢献しているのは |
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制御不能信号。 |
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そしてプロットをクリックすると |
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これは、 |
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故障診断部。 |
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ご覧の通り、 |
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大きな変数が複数ある |
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貢献と整理されたばかり |
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貢献について。 |
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そして、 |
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赤いバーは観察結果です |
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一変量では制御不能 |
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管理図を見ることができます |
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マウスオーバーで |
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バーとグラフレット |
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IRチャートは |
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個々の変数と |
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3 シグマ管理限界。 |
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ストリッパーで見ることができます |
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圧力変数は |
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観察は |
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コントロールは、しかし最終的には |
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プロセスは元に戻される |
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コントロール。そしてこれが事実です |
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もう一方のトップ |
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貢献者も紹介します |
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あなたは変数の一つです |
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私たちがコントロールしているところでは、 |
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単変量管理図。 |
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つまり、そのプロセスは... |
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多くの変数がある |
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プロセスにおける制御 |
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始まりは、しかし |
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プロセスは最終的に |
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新たな均衡。 |
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1つ... |
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変数を確認するには |
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変化に最も貢献しているのは |
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このプロセスでは、平均を使用することができます |
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寄与率プロット。 |
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これらのグラフは平均を示している |
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変数の貢献 |
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グループのTの2乗が必要です |
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選択しました。えーと、ここで |
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これらを並べ替えます。 |
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唯一の2つの変数は |
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大きな貢献は、 |
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反応物Aの流量 |
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ストリーム1は、 |
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この反応物を反応器に入れます。 |
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これらの変数は両方とも |
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本質的に測定する |
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同じこと、ただし一つだけ |
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測定...1つは |
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測定変数と |
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もう一つは操作された |
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変数。 |
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ご覧の通り、 |
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流れの大きな変化 |
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私がプログラムしたレート |
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シミュレーションでは、これらの |
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寄与プロットを使用すると |
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根本原因を素早く特定します。 |
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そして前回の講演では |
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他の多くの方法を示した |
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障害を視覚化して診断する |
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スコア プロットのツールを使用します。 |
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これには、 |
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スコアプロット上の負荷と |
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いくつかのグループを比較します。 |
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私のディスカバリーをチェックしてみてください |
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JMPでのアメリカ大陸の講演 |
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コミュニティーはそうする。その代わりに私は |
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残りの時間を過ごすつもりだ |
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いくつかの新しいものを紹介する時間 |
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私が掲載した例 |
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この講演のコミュニティ ページ。 |
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それで。 |
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プログラム可能な障害は20個あります |
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テネシー・イーストマン法 |
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そしてそれらはどんな |
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組み合わせ。私は他の2つの |
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代表的な断層がここにあります。断層 |
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前回紹介した1は |
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簡単に検出できるのは |
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制御信号が非常に大きい |
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そして多くの変数が |
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関与している。 |
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前回のデモでは、 |
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ツールを使用して識別します。 |
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多数の欠陥のうち |
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変数でありベンチマークではない |
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必ずしも方法ではありません。 |
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一方、欠点4は、 |
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より微妙な欠点である |
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ここでそれをお見せします。 |
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欠陥は...プログラムされている |
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突然の増加です |
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原子炉内の温度。 |
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そして、これを補うのが |
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制御システムを強化することで |
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冷却剤の流量。 |
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そして、あなたはそれを見ることができます |
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ここで変数を拾い、 |
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変化が見られます |
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寄与プロット。 |
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そして、あなたはまた見ることができます |
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他のほとんどの変数は |
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影響を受けない |
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断層によって。 |
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ここの気温が急上昇 |
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すぐに元に戻る |
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コントロール。他のほとんどの |
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変数は影響を受けません。 |
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一部の人にとっては検出が難しい |
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多変量制御法。 |
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そしてそれはさらに |
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診断が難しい。 |
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最後に見せてあげる欠点 |
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断層11です。 |
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障害4と同様に、これも |
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冷却剤の流れ |
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原子炉、今は故障を除いて |
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大きな振動をもたらす |
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流量は、 |
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単変量制御で見る |
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チャートです。そして、その結果は |
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原子炉の変動 |
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温度。もう一つは |
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変数は実際には |
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再び影響を受ける可能性があるので、 |
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一部の人にとっては検出が困難 |
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方法。いくつかの多変量 |
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制御方法は、 |
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4番目の障害だが、11番目の障害ではない |
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逆もまた同じです。しかし私たちの方法は |
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両方を拾うことができます。 |
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そして最後に、 |
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私が作成した例 |
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テネシー・イーストマン・プロセスは |
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明らかな欠陥 |
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T平方とSPEプロットの両方。 |
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いくつかの新しい機能を紹介します |
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モデル駆動型多変量 |
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管理図を見せたかった |
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欠陥の例 |
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SPEチャートには表示されるが、 |
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Tの2乗。そして良いものを見つけるために |
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この例として、私は |
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Jianfeng Ding のデータセット |
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前回の講演で発表された |
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私は彼女の講演へのリンクを提供した |
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このジャーナルで。 |
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彼女のコミュニティページでは、 |
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彼女はいくつかの |
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役に立つ例 |
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チェックしてみる価値も。 |
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これはCordiaのデータセットです |
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マクレガーの（？）古典的な論文 |
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多変量管理図。 |
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データは処理された変数である |
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反応器で測定され、生成される |
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ポリエチレン、そしてあなたは見つけることができます |
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江峰のさらなる背景 |
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話す。この例では、 |
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プロセスが |
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コントロール。これをお見せしましょう。 |
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そしてそれは制御不能になっています... |
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SPEチャートでは、 |
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Tの2乗。 |
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そして平均を見ると |
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貢献 |
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SPEのプロット、 |
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あなたはできる |
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変数が1つあることに気づく |
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大きな貢献と |
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また、 |
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単変量管理図ですが、 |
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他にも変数はある |
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大きな貢献をしているが、 |
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依然として支配している |
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単変量管理図。 |
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そして、それを判断することは難しい |
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棒グラフだけを見ると、なぜこれらの |
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変数は大きな |
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貢献。大きなSPE値 |
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新しいデータが存在しない場合に発生する |
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相関構造に従う |
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歴史的データの |
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新しいデータが |
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収集され、これは |
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トレーニングしたPLSモデルは |
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適用されなくなりました。 |
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棒グラフから見ると難しい |
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どの変数のペアかを知る |
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相関構造を持つ |
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壊れています。15.2の新機能では、 |
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散布図マトリックスを起動できます。 |
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そしてそれは明らかだ |
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散布図マトリックス |
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相関関係の違反 |
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Z2の原動力となっているのは |
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これらの大きな貢献。 |
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よし、元に戻るよ |
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PowerPoint に。 |
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簡単にまとめると |
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モデル駆動型の主な特徴 |
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多変量管理図 |
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デモでは、 |
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プラットフォームは |
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オンライン障害の両方を実行する |
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検出とオフライン障害 |
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診断。多くの |
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プラットフォームで提供される方法 |
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根源まで掘り下げるために |
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欠陥の原因。お見せします |
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ここに人気のある |
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本、故障検出と |
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産業システムの診断。 |
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本書全体を通して、著者は |
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どのようにする必要があるかを示す |
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多変量と単変量を使用する |
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管理図を並べて表示 |
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何が起こっているのかを知るために |
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プロセス中。 |
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特に役立つもの |
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モデル駆動型多変量解析における特徴 |
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管理図は |
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インタラクティブでユーザーフレンドリー |
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これらを切り替えることです |
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2 種類のチャート。 |
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以上が私の講演です。 |
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メールアドレス |
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さらに質問があります。そして |
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皆さんのおかげで |
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これを見るためにチャンネルを合わせました。 |
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査データアクセスデータの探索と可視化実験計画法マスカスタマイゼーション予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析
