多変量管理図を使用したプロセス偏差に関する新たな洞察スティーブン・ピアソン博士、化学プロセス統計学者、シンジェンタ
スティーブン・ピアソン
このプレゼンテーションでは、LEGO ® MINDSTORMS ®キットを使用して、多変量バッチ データをアルファベットの文字の形式でキャプチャします。既知のトレーニング文字を使用して、多変量プロパティに基づいて未知の文字を識別できます。化学有効成分の製造は、多変量バッチ プロセスです。プロセスへのさまざまな入力がどのように相互作用するかを理解するには、経験豊富な科学者でも何年もかかることがあります。永続的な問題は、多くの場合、本質的に多変量であるため (温度、圧力、不純物の相互作用など)、解決が困難になる可能性があります。問題が残っている間は、生産性が大幅に低下する可能性があります。ドメイン エキスパートを JMP の多変量管理図と組み合わせて使用することで、プロセス偏差をトラブルシューティングできることがよくあります。残念ながら、出力は固有値と固有ベクトルでエンコードされるため、理解するのは簡単ではありません。このプラットフォームの出力を、主成分の説明テキストと対話型フィルターを含むシンプルなグラフに再フォーマットするアプリケーションが JSL で構築されています。データの準備、分析、視覚化における重要な手順を説明します。
LEGO ®ロボットのコードを含むプロセスを詳述した論文をダウンロードできます。
