El vídeo que utiliza JMP Pro18 se publicó en mayo de 2025.
¿Es usted responsable de tomar decisiones sobre procesos o productos químicos basándose en grandes cantidades de datos confusos? ¿Sus datos, en múltiples formatos, provienen de muestras o de equipos de laboratorio, tanto en línea como fuera de línea? ¿Necesita relacionar las mediciones realizadas en un sistema químico con un estado o propiedad del mismo? ¿Es usted analista químico en un equipo que necesita asegurar, mejorar o igualar la calidad de productos de consumo o alimenticios basándose en atributos químicos? ¿Se le pide que interprete y extraiga conclusiones de los espectros de mezclas?
Herramientas como gráficos de control multivariados basados en modelos, PLS, FDE y Gen Reg son útiles para evaluar la calidad y crear modelos predictivos.
En esta sesión, utilizamos varios estudios de caso, incluido un estudio de caso para el análisis de transmisión de infrarrojo cercano de mezclas de gluten y almidón en polvo, para mostrar cómo monitorear un proceso en línea para implementar tecnología analítica de procesos (PAT):
- Importar múltiples tipos de archivos.
- Limpie y preprocese los datos de forma interactiva de manera que puedan aplicarse a nuevos datos.
- Explora los datos para descubrir posibles patrones.
- Construya, interprete, compare y seleccione modelos predictivos para cumplir con los objetivos de su producto o proceso.
Prerrequisitos sugeridos:
- Familiaridad con entradas y respuestas de datos espectrales.
- Alguna experiencia en la construcción de modelos predictivos
Preguntas respondidas por @Bill_Worley y @yasmine_hajar en el seminario web en vivo:
P: ¿Qué significa "fuera de control" en términos de datos cromatográficos? ¿Significa que la línea base no es buena?
R: El primer paso es verificar si alguna de las muestras está muy alejada del promedio del resto, por ejemplo debido a contaminación o algo similar.
P: ¿Por qué es mejor utilizar JMP FDE para cromatografía que utilizar el método de integración de picos habitual?
R: La FDE permite analizar el cromatograma completo en lugar de solo algunos picos. Esto es especialmente útil cuando hay variaciones sutiles, desviaciones del proceso o desalineación de los picos.
P : ¿Cómo decide qué limpieza de datos es necesaria en la plataforma JMP FDE?
R: Depende. Quizás observe un desplazamiento de la línea base entre sus muestras, o quiera alinear, por ejemplo, el pico más alto. O quizás quiera observar un rango más estrecho del espectro.
P: ¿Cuál era el nombre del mejor software recomendado para datos de imágenes?
R: El complemento Deep Torch Learning para JMP Pro está disponible para su uso con JMP Pro. Hay un blog con un video sobre cómo usarlo.
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