생산 데이터에서 숨겨진 관계 발견(EU2018 113)레벨: 중급
Elie Maricau, 수석 데이터 과학자, BASF Antwerpen
이 프레젠테이션에서는 제품 수율 향상이 목표인 화학 생산 공장의 사례 연구에 대해 설명합니다. 프로젝트의 일환으로 5년간의 과거 데이터(실험실 데이터, 센서 데이터 및 로그북 텍스트 데이터 포함)가 분석되었습니다.이 프레젠테이션은 최종 결과에 도달하기까지의 여정에 대한 이야기를 들려주고 그 과정에서 배운 중요한 성공 요인과 JMP 요령을 보여줍니다. JMP에는 몇 가지 매우 강력한 모델링 알고리즘이 내장되어 있지만 데이터 처리 방식이 항상 성공으로 이어지는 것은 아닙니다. 그러나 JMP의 집계, 계산, 시각화 및 모델링 기능과 우수한 프로젝트 워크플로 및 주제 전문가의 의견을 결합하는 것은 매우 가치 있는 것으로 입증되었습니다. 프레젠테이션은 데이터 분석에 중점을 두지만 명확한 목표에서 시작하여 수율을 개선하기 위한 구체적인 조치로 끝납니다.
Re: 생산 데이터에서 숨겨진 관계 발견(EU2018 113)안녕 엘리, 좋은 프레젠테이션, 내가 거기에 없어서 유감입니다 .. "안정적인" 생산일을 어떻게 지정했습니까? 24시간 하위 그룹 Yield XR-chart에 특별한 원인 신호가 없는 것 같습니까? 프레젠테이션에 사용할 수 있는 비디오가 있습니까?
