使用多元控制图了解过程偏差的新见解史蒂芬·皮尔逊博士，先正达化学过程统计学家
史蒂芬·皮尔逊
在本演示中，我们将使用 LEGO ® MINDSTORMS ®套件以字母表的形式捕获多变量批量数据。使用已知的训练字母，可以根据多变量属性识别未知字母。化学活性成分的制造是一个多变量批处理过程。经验丰富的科学家可能需要数年时间才能了解该过程的各种输入如何相互作用。持续存在的问题通常具有多变量性质（例如温度、压力和杂质之间的相互作用），这可能使它们难以解决。只要问题仍然存在，生产力就会大幅下降。通过利用领域专家结合 JMP 中的多变量控制图，通常可以排除过程偏差。不幸的是，输出以特征值和特征向量的形式编码，这可能很难理解。已在 JSL 中构建了一个应用程序，以将该平台的输出重新格式化为带有主成分描述文本和交互式过滤器的简单图形。将演示准备、分析和可视化数据的关键步骤。
可以下载详细介绍该过程（包括 LEGO ®机器人的代码）的论文。
