Niveau: Mittelstufe
Donald McCormack, JMP Technical Enablement Engineer, SAS
Hadley Myers, JMP Systems Engineer, SAS
Christian Kaufmann, Principal Scientist, Competence Centre Thin-Film and Nanotechnology for Photovoltaics
Muhammad Saif Ullah, Researcher, Pakistan Institute of Nuclear Science & Technology
Tobias Bertram, Postdoctoral Researcher, PVcomB
Rutger Schlatmann, Professor, Hochschule für Technik und Wirtschaft
Daten, die über kontinuierliche Messbereiche erfasst werden, werden üblicherweise als zusammenfassende Statistiken dargestellt, die als Surrogate für reellwertige kontinuierliche Beziehungen dienen. Versuche, komplexe Prozesse mithilfe von Standardmodellierungstechniken zu verstehen, die Prädiktoren und Reaktionen verknüpfen, werden durch die Abstraktion dieser Surrogate erschwert. Dies birgt das Risiko, wichtige Merkmale zu übersehen, und lässt keine Möglichkeit, zeitlich oder spektral abhängige Schlussfolgerungen zu ziehen. Viele solcher Beispiele finden sich in der Halbleiter- und Photovoltaikfertigung, wo Fortschritte weitgehend von Erkenntnissen aus Mess- und Metrologietechniken abhängen, die eine kontinuierliche Erfassung physikalischer Phänomene wie Spannung, Wellenlänge, Temperatur, Sputtertiefe, magnetische Feldstärke, Beugungswinkel usw. beinhalten. Der Functional Data Explorer in JMP Pro bietet eine Lösung, mit der Skalare aus kontinuierlichen Daten extrahiert und in nachfolgenden Modellierungsschritten verwendet werden können, wobei der funktionale Aspekt der Daten erhalten bleibt. Diese Präsentation untersucht einen Anwendungsfall, bei dem FDE zur Untersuchung von Photovoltaikgeräten eingesetzt wurde und Erkenntnisse lieferte, die bisher unbekannt waren und mit herkömmlichen Analysemethoden nicht hätten gewonnen werden können.
