I dati di processo acquisiti durante i processi di produzione sono dati di serie temporali, come valori caratteristici e parametri di processo ottenuti da sensori e strumenti di misura. Comprendere le tendenze temporali è importante per identificare i fattori che influenzano le caratteristiche. In questa presentazione, introdurremo esempi di analisi esplorativa utilizzando JMP per informazioni di input e valori caratteristici (output) ottenuti ogni secondo in un processo di produzione a flusso continuo, come condizioni ambientali, materiali nella macchina, temperatura e pressione. Nello specifico, abbiamo visualizzato le tendenze temporali utilizzando Graph Builder, ridotto la dimensionalità dei dati multivariati utilizzando l'analisi delle componenti principali e identificato i punti di cambiamento del processo utilizzando il partizionamento (analisi ad albero di regressione). Queste analisi hanno dimostrato il potenziale per una comprensione più approfondita degli stati di processo e la loro utilità nell'identificazione di fattori basati sulle tendenze temporali. Inoltre, discuteremo l'importanza di incorporare informazioni temporali nella costruzione di modelli predittivi come la regressione.
