<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Stephen Pearson , PhD, Estadístico de Procesos Químicos, Syngenta
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En esta presentación capturaremos datos de lotes multivariados en forma de letras del alfabeto, utilizando un LEGO ® MINDSTORMS ® equipo. Con una letra de entrenamiento conocida, se pueden identificar letras desconocidas basadas en propiedades multivariadas. La fabricación de ingredientes químicos activos es un proceso por lotes multivariado. Los científicos experimentados pueden tardar años en comprender cómo interactúan los diversos aportes al proceso. Los problemas persistentes suelen ser de naturaleza multivariable (como una interacción entre la temperatura, la presión y una impureza), lo que puede hacer que sean difíciles de resolver. Mientras el problema persiste, pueden ocurrir pérdidas significativas en la productividad. Al utilizar expertos en dominios junto con los cuadros de control multivariados en JMP, a menudo es posible solucionar el problema de la desviación del proceso. Desafortunadamente, la salida está codificada en valores propios y vectores propios, lo que puede no ser trivial de entender. Se ha construido una aplicación en JSL para reformatear la salida de esta plataforma en gráficos simples con texto descriptivo de los componentes principales y filtros interactivos. Se demostrarán los pasos clave en la preparación, análisis y visualización de los datos.
Un artículo que detalla el proceso incluyendo el código para el LEGO. ® robot está disponible para descargar.
