生産データの隠れた関係の発見 (EU2018 113)レベル: 中級
BASF Antwerpen、シニア データ サイエンティスト、Elie Maricau 氏
このプレゼンテーションでは、目的が製品歩留まりの向上である化学製品製造プラントのケース スタディについて説明します。 プロジェクトの一環として、5 年間の履歴データ (ラボ データ、センサー データ、ログブック テキスト データを含む) が分析されました。このプレゼンテーションでは、最終結果に到達するまでの過程について説明し、その過程で学んだ重要な成功要因と JMP の秘訣を示します。 JMP には非常に強力なモデリング アルゴリズムが組み込まれていますが、データ処理のアプローチが常に成功するとは限らないことがわかりました。 しかし、JMP の集計、計算、視覚化、およびモデリング機能と、優れたプロジェクト ワークフローおよび対象分野の専門家からの情報を組み合わせることは、非常に価値があることが証明されています。 プレゼンテーションはデータ分析に焦点を当てていますが、明確な目的から始まり、歩留まりを改善するための具体的な行動で終わります。
Re: 生産データの隠れた関係を発見する (EU2018 113)こんにちはエリ、素敵なプレゼンテーション、残念ながら私はそこにいなかった.. 「安定した」生産日をどのように指定しましたか。 24時間のサブグループに特別な原因のシグナルはないと思います 収量XRチャート? プレゼンテーションのビデオはありますか?
