Ejemplo SBR
Imagina que estás monitoreando un proceso industrial en el que se producen lotes de productos a lo largo del tiempo. Quieres asegurarte de que cada lote se mantenga dentro de los límites de calidad y eficiencia. Aquí es donde entra en juego el análisis de procesos por lotes mediante machine learning, una herramienta que te permite comprender y controlar tus procesos de manera efectiva.
El ejemplo que mostramos es un Reactor Discontinuo Secuencial (SBR) donde tenemos 5 variables monitorizadas a los largo de 340 instantes de tiempo y replicado en 72 lotes u operaciones. Vamos a aplicar las técnicas de variables latentes para comprender la dinámica del proceso y detectar anomalías en el mismo.
Análisis
Necesitamos entender como se comporta nuestro proceso, que relaciones hay entre los diferentes lotes y las variables e instantes
Relación entre Lotes
- Cada lote es representado por un punto en este mapa
- Los lotes que son similares en términos de sus variables tendrán puntos cercanos entre sí en el gráfico
- Identificar grupos de lotes y posibles desviaciones
Relación entre Variables
- ¿Cómo se relacionan las diferentes variables en cada instante de tiempo?
- Puntos próximos cambian en la misma dirección
- Puntos opuestos se tienen una variación inversa
- Qué variables están más relacionadas con las diferencias entre los lotes
Monitorización
Mediante los métodos de variables latentes podemos monitorizar nuestro proceso con dos gráficos de control que resumen el comportamiento de todas nuestras variables.
Diagnóstico
¿Qué ha fallado?, ¿Dónde?, ¿Cuando?
Los gráficos de diagnóstico ayudan a entender cuánto contribuye cada variable/instante a las desviaciones observadas en los lotes.
El análisis, monitorización y diagnóstico de los diferentes lotes lo podemos replicar y añadir nuevos lotes para su estudio. De esta manera tenemos el control de nuestros procesos, pudiendo garantizar la estabilidad de la fabricación y detectando errores de manera precisa para proporcionar soluciones efecivas.
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