Ferramentas multivariadas para uso extremo

Modelagem PCA

Os dados contidos em um vasto número de medições correlacionadas podem ser expressos usando um número menor de variáveis ​​calculadas que os sinais originais. A análise de componentes principais (PCA) pode ser usada para compactar esses dados.

O objetivo, portanto, é expressar as informações originais usando as novas variáveis, mantendo o máximo de informações possível, mesmo que o número das novas variáveis ​​seja muito menor do que o das originais. O PCA pode revelar correlações multivariáveis ​​ocultas que os métodos normais de análise de correlação não são capazes de identificar.

Qualquer comportamento anormal das novas variáveis ​​compactadas pode ser estudado em Wedge: A ferramenta pode reverter o processo de compactação do PCA e revelar os candidatos à causa raiz da mudança.

 

Modelagem PLS

Os componentes do PCA podem ser usados ​​como entrada para estimativa linear de qualquer variável do processo. Isso é conhecido como modelagem PLS de uma variável.

O modelo PLS pode ser usado, por exemplo, para modelar dados de laboratório com base nos dados do processo. Isso permite que o cliente obtenha informações de qualidade imediatas quando as medições on-line não estiverem disponíveis. Outro uso frequente é duplicar uma medição de processo com o modelo PLS, a fim de verificar a confiabilidade da medição, como feito na figura ilustrativa abaixo.

 

Modelagem MAR

Flutuações periódicas nos processos podem resultar, por exemplo, de controles mal ajustados, válvulas com defeito, variações na qualidade da matéria-prima ou variações diárias ou sazonais. Um processo geralmente contém vários distúrbios simultâneos. É comum aos sistemas controlados que uma determinada flutuação se manifeste frequentemente em vários pontos do processo. As flutuações do processo podem, por exemplo, reduzir a produtividade e a qualidade do produto final.

A ferramenta MAR Navigator é usada para determinar a origem das flutuações do processo. O MAR Navigator é baseado na modelagem auto-regressiva multivariada.

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