考慮「時間轉換」的製造過程資料因素發現案例研究（2025-JA-25MP-2719）製造過程中收集的過程數據是時間序列數據，例如從感測器和測量儀器獲得的特徵值和製程參數。了解時間趨勢對於識別影響特徵的因素至關重要。本次報告將介紹使用 JMP 對連續流製造過程中每秒獲取的輸入資訊和特徵值（輸出）進行探索性分析的範例，這些輸入資訊和特徵值包括環境條件、機器中的物料、溫度和壓力。具體而言，我們使用 Graph Builder 視覺化了時間趨勢，使用主成分分析降低了多元資料的維度，並使用劃分（迴歸樹分析）識別了過程變化點。這些分析顯示了深入了解過程狀態的潛力，以及基於時間趨勢識別影響因素的實用性。此外，我們還將討論在建立預測模型（例如迴歸模型）時納入時間資訊的重要性。
數據探索與視覺化
