本プレゼンテーションでは、JMPツールがプロセス最適化とオンラインNIR実装をどのようにサポートし、信頼性の高い製品品質モニタリングを実現するのかを解説します。また、SPCと能力分析を用いて製品の純度を評価するケーススタディも紹介します。さらに、DOE、Genreg/SVEMモデリング、およびデザインスペースプロファイラーを用いてプロセス制御範囲を定義する方法も示します。
NIRベースの純度モデリングでは、PCAとFDAスコアがPLS、Genreg、SVEM、およびANNモデルへの入力として使用されます。結果から、Genregと機械学習アプローチが明らかに優れていることが示されました。非正規分布の純度を用いたプロセス能力シミュレーションは、モデル較正にSVEMを使用した場合に最も効果的です。しかし、純度の過度の変動と能力不足が予測され、現在のモデルの限界が浮き彫りになりました。
本研究は、PCAおよびFPCAスコア空間のギャップを埋めるためには、追加の近赤外線スペクトルを収集することが不可欠であり、それによってより堅牢で信頼性の高い機械学習モデルの開発が可能になると結論付けている。
