제조 프로세스에서 취득되는 공정 데이터는 센서나 계측 기기로부터 얻어지는 특성값이나 공정 파라미터 등의 시계열 데이터이며, 특성에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위해서는 시간적 추이의 파악이 중요하다. 본 발표에서는, 연속 플로우 제조 프로세스에 있어서 초단위로 얻을 수 있는 환경 조건, 머신 내의 물질, 온도·압력 등의 입력 정보와 특성치(출력)를 대상으로, JMP를 이용한 탐색적 분석의 사례를 소개한다. 구체적으로는, 그래프 빌더에 의한 시간적 트렌드의 가시화, 주성분 분석에 의한 다변량 데이터의 차원 축약, 파티션(회귀목 분석)에 의한 공정 변화점의 파악을 행하였다. 이러한 분석을 통해 공정의 상태를 보다 깊이 이해하고 시간적 추이를 근거로 한 요인 탐색에 유용할 가능성을 나타냈다. 또한, 회귀와 같은 예측 모델 구축에서 시간 정보를 통합하는 것이 중요하다는 것을 설명한다.
