Découvrir des relations cachées dans les données de production (EU2018 113)Niveau : Intermédiaire
Elie Maricau, Senior Data Scientist, BASF Anvers
Cette présentation traite d'une étude de cas dans une usine de production chimique où l'objectif est d'améliorer le rendement du produit. Dans le cadre du projet, cinq années de données historiques (y compris des données de laboratoire, des données de capteurs et des données textuelles de journaux de bord) ont été analysées.La présentation raconte l'histoire du parcours que nous avons parcouru pour arriver au résultat final et montre les facteurs critiques de succès et les astuces JMP que nous avons appris en cours de route. Nous avons constaté que, bien que JMP intègre des algorithmes de modélisation très puissants, une approche de traitement des données ne mène pas toujours au succès. Cependant, associer les capacités d'agrégation, de calcul, de visualisation et de modélisation de JMP à un bon flux de travail de projet et à la contribution d'experts en la matière s'est avéré très précieux. La présentation se concentre sur l'analyse des données mais part d'un objectif clair et se termine par des actions concrètes pour améliorer le rendement.
Objet : Découvrir des relations cachées dans les données de production (EU2018 113)Salut Eli, belle présentation, dommage que je n'étais pas là.. Comment avez-vous spécifié les jours de production "stables" ; suppose qu'il n'y a pas de signaux de cause spéciale dans le sous-groupe 24h Rendement XR-graphique ? Une vidéo de votre présentation est-elle disponible ?
