Stephen Pearson , PhD, Chemieprozessstatistiker, Syngenta
Stephen Pearson
In dieser Präsentation erfassen wir multivariate Batch-Daten in Form von Buchstaben des Alphabets mithilfe eines LEGO® MINDSTORMS® - Bausatzes. Mit einem bekannten Trainingsbuchstaben können unbekannte Buchstaben anhand multivariater Eigenschaften identifiziert werden. Die Herstellung chemischer Wirkstoffe ist ein multivariater Batch-Prozess. Erfahrene Wissenschaftler benötigen oft Jahre, um das Zusammenspiel der verschiedenen Prozessparameter zu verstehen. Anhaltende Probleme sind oft multivariater Natur (z. B. eine Wechselwirkung zwischen Temperatur, Druck und einer Verunreinigung), was ihre Lösung erschwert. Solange das Problem besteht, können erhebliche Produktivitätsverluste auftreten. Durch die Zusammenarbeit mit Fachexperten und den multivariaten Regelkarten in JMP ist es oft möglich, Prozessabweichungen zu beheben. Leider ist die Ausgabe in Eigenwerten und Eigenvektoren kodiert, was nicht immer einfach zu verstehen ist. Eine JSL-Anwendung konvertiert die Ausgabe dieser Plattform in einfache Diagramme mit beschreibendem Text der Hauptkomponenten und interaktiven Filtern. Die wichtigsten Schritte zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung der Daten werden demonstriert.
Ein Dokument mit detaillierten Informationen zum Vorgang sowie dem Code für den LEGO® - Roboter steht zum Download bereit.
