<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Stephen Pearson , PhD, Chemiker für chemische Prozesse, Syngenta
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In dieser Präsentation werden multivariate Chargendaten in Form von Buchstaben des Alphabets mit einem LEGO erfasst ® MINDSTORMS ® Kit. Mit einem bekannten Trainingsbrief können unbekannte Buchstaben anhand von multivariaten Eigenschaften identifiziert werden. Die Herstellung chemischer Wirkstoffe ist ein multivariater Batch-Prozess. Erfahrene Wissenschaftler können Jahre brauchen, um zu verstehen, wie die verschiedenen Eingaben in den Prozess interagieren. Anhaltende Probleme sind oft multivariater Natur (z. B. Wechselwirkung zwischen Temperatur, Druck und Verunreinigung) und können daher schwer zu lösen sein. Während das Problem bestehen bleibt, können erhebliche Produktivitätsverluste auftreten. Durch den Einsatz von Domänenexperten in Verbindung mit den multivariaten Regelkarten in JMP ist es oft möglich, die Prozessabweichung zu untersuchen. Leider ist die Ausgabe in Eigenwerten und Eigenvektoren codiert, was für das Verständnis nicht trivial sein kann. In JSL wurde eine Anwendung entwickelt, um die Ausgabe dieser Plattform in einfache Grafiken mit beschreibendem Text der Hauptkomponenten und interaktiven Filtern umzuwandeln. Die wichtigsten Schritte zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung der Daten werden demonstriert.
Ein Papier, in dem der Prozess beschrieben wird, einschließlich des Codes für das LEGO ® Roboter stehen zum Download zur Verfügung.
