生産データに隠された関係性を発見する (EU2018 113)レベル: 中級
Elie Maricau 氏、BASF アントワープ、シニア データ サイエンティスト
このプレゼンテーションでは、製品の収量を改善することを目的とした化学製品製造工場のケーススタディについて説明します。プロジェクトの一環として、5 年間の履歴データ (ラボ データ、センサー データ、ログブック テキスト データを含む) が分析されました。プレゼンテーションでは、最終結果に至るまでの過程を説明し、その過程で学んだ重要な成功要因と JMP のコツを紹介します。JMP には非常に強力なモデリング アルゴリズムが組み込まれていますが、データ処理アプローチが必ずしも成功につながるわけではないことがわかりました。ただし、JMP の集計、計算、視覚化、モデリング機能と、適切なプロジェクト ワークフローおよび主題専門家からのインプットを組み合わせると、非常に有益であることが証明されています。プレゼンテーションでは、データ分析に焦点を当てていますが、明確な目的から始まり、収量を改善するための具体的なアクションで終わります。
