생산 데이터에서 숨겨진 관계 발견(EU2018 113)레벨: 중급
Elie Maricau, BASF Antwerpen 수석 데이터 과학자
이 프레젠테이션에서는 제품 수율을 개선하는 것이 목표인 화학 생산 공장의 사례 연구를 논의합니다. 이 프로젝트의 일환으로 5년간의 과거 데이터(실험실 데이터, 센서 데이터 및 기록부 텍스트 데이터 포함)가 분석되었습니다. 이 프레젠테이션에서는 최종 결과에 도달하기 위해 수행한 여정에 대한 스토리를 설명하고 그 과정에서 배운 중요한 성공 요인과 JMP 요령을 보여줍니다. JMP에는 매우 강력한 모델링 알고리즘이 내장되어 있지만 데이터 크런칭 방식이 항상 성공으로 이어지는 것은 아니라는 것을 알게 되었습니다. 그러나 JMP의 집계, 계산, 시각화 및 모델링 기능을 우수한 프로젝트 워크플로 및 주제 전문가의 의견과 결합하는 것이 매우 가치 있는 것으로 입증되었습니다. 이 프레젠테이션은 데이터 분석에 초점을 맞추지만 명확한 목표에서 시작하여 수율을 개선하기 위한 구체적인 조치로 끝납니다.
