Multivariate Tools für den extremen Einsatz
PCA-Modellierung
Die Daten, die in einer großen Anzahl korrelierender Messungen enthalten sind, können durch eine kleinere Anzahl berechneter Variablen als die ursprüngliche Anzahl von Signalen ausgedrückt werden. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) kann zum Packen dieser Daten verwendet werden.
Das Ziel besteht daher darin, die ursprünglichen Informationen mit den neuen Variablen auszudrücken und dabei so viele Informationen wie möglich beizubehalten, obwohl die Anzahl der neuen Variablen viel geringer ist als die der ursprünglichen Variablen. Die PCA kann versteckte multivariate Korrelationen aufdecken, die mit normalen Korrelationsanalysemethoden nicht erkannt werden können.
Jedes anormale Verhalten der komprimierten neuen Variablen kann in Wedge weiter untersucht werden: Das Tool kann den PCA-Komprimierungsprozess umkehren und die Ursachen für die Änderung feststellen.
PLS-Modellierung
PCA-Komponenten können als Input für die lineare Schätzung einer beliebigen Prozessvariablen verwendet werden. Dieses Verfahren wird als Ein-Variablen PLS-Modellierung bezeichnet.
Das PLS-Modell kann beispielsweise zur Modellierung von Labordaten auf Basis von Prozessdaten verwendet werden. So erhält der Kunde sofort Qualitätsinformationen, wenn keine Online-Messungen verfügbar sind. Eine weitere häufige Verwendung ist das Duplizieren einer Prozessmessung mit dem PLS-Modell, um die Messsicherheit zu überprüfen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
MAR-Modellierung
Periodische Schwankungen in Prozessen können beispielsweise auf schlecht abgestimmte Steuerungen, fehlerhafte Ventile, Schwankungen der Rohstoffqualität oder tägliche oder saisonale Schwankungen zurückzuführen sein. Ein Prozess beinhaltet oft mehrere Störungen gleichzeitig. Bei geregelten Systemen ist es üblich, dass sich eine bestimmte Schwankung häufig an mehreren Stellen im Prozess bemerkbar macht. Prozessschwankungen können beispielsweise die Produktivität verringern und die Qualität des Endprodukts verschlechtern.
Mit dem MAR Navigator-Tool können Sie die Ursache von Prozessschwankungen ermitteln. Der MAR Navigator basiert auf multivariater autoregressiver Modellierung.
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