Diese Präsentation zeigt, wie JMP-Tools die Prozessoptimierung und die Online-Implementierung von NIR für eine zuverlässige Produktqualitätsüberwachung unterstützen. Sie beinhaltet eine Fallstudie, in der SPC und Fähigkeitsanalysen zur Bewertung der Produktreinheit eingesetzt werden, während Prozesskontrollbereiche mithilfe von DOE, Genreg/SVEM-Modellierung und dem Design Space Profiler definiert werden.
Für die Reinheitsmodellierung auf NIR-Basis dienen PCA- und FDA-Scores als Eingangsdaten für PLS-, Genreg-, SVEM- und ANN-Modelle. Die Ergebnisse zeigen, dass Genreg und maschinelle Lernverfahren deutlich bessere Ergebnisse liefern. Prozessfähigkeitssimulationen mit nicht-normalverteilten Reinheitswerten erzielen die besten Ergebnisse, wenn SVEM zur Modellkalibrierung verwendet wird. Allerdings werden übermäßige Reinheitsschwankungen und unzureichende Kapazität prognostiziert, was die Grenzen der aktuellen Modelle verdeutlicht.
Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Erfassung zusätzlicher NIR-Spektren unerlässlich ist, um Lücken in den PCA- und FPCA-Score-Räumen zu schließen und dadurch eine robustere und zuverlässigere Entwicklung von ML-Modellen zu ermöglichen.
