Cette présentation démontre comment les outils JMP facilitent l'optimisation des procédés et la mise en œuvre de la spectroscopie NIR en ligne pour un contrôle fiable de la qualité des produits. Elle comprend une étude de cas où l'analyse SPC et l'analyse de capabilité sont appliquées pour évaluer la pureté du produit, tandis que les plages de contrôle du procédé sont définies à l'aide de la planification d'expériences (DOE), de la modélisation Genreg/SVEM et du profileur d'espace de conception.
Pour la modélisation de la pureté par spectroscopie NIR, les scores PCA et FDA servent d'entrées aux modèles PLS, Genreg, SVEM et ANN. Les résultats montrent que les approches Genreg et d'apprentissage automatique sont nettement plus performantes. Les simulations de capabilité de procédé avec des distributions de pureté non normales sont optimales lorsque SVEM est utilisé pour le calibrage du modèle. Cependant, une variation excessive de la pureté et une capacité insuffisante sont prédites, soulignant les limites des modèles actuels.
L'étude conclut que la collecte de spectres NIR supplémentaires est essentielle pour combler les lacunes dans les espaces de scores PCA et FPCA, permettant ainsi un développement de modèles ML plus robustes et fiables.
