안녕하세요 여러분,
저는 최근에 fab의 프로세스에 방정식을 맞추는 모델을 만들었습니다. 이 프로세스는 세 가지 변수에 따라 달라집니다. Y = ax1 + bx2 + cx3 + d
11개의 서로 다른 조리법이 있으므로 총 4개의 매개변수, 44개의 인수를 갖는 11개의 방정식이 있습니다.
"열 저장" > "예측 수식"에 따라 모델을 저장하여 실제 결과와 모델의 예상 결과를 비교할 수 있었습니다.
이것은 모델의 스크린샷입니다:
그런 다음 모델의 매개변수에서 테이블에 하드 코딩한 역예측을 수행하여 사양에 따라 Y를 구하는 데 적합한 x1 변수를 계산했습니다.
모델과 역 예측은 지금은 정확하지만, 생산을 계속하면서 업데이트할 수 있기를 바랍니다. 모델에 맞는 스크립트를 실행하면 다시 맞춰지지만 물론 결과는 위의 이미지에서 볼 수 있듯이 테이블에 하드 코딩됩니다.
데이터를 테이블에 계속 추가하면서, 예를 들어 일주일에 한 번 정도 모델을 수동으로 업데이트하는 동안, 위의 테이블에 있는 매개변수를 업데이트할 수 있는 방법을 생각해 낼 수 있을까요?
귀하의 도움에 감사드립니다.
펠리페
