面向批制造过程的工业数据科学
机器学习
2022-09-21 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
批过程表现出多种变异性来源，从原材料属性到在制造过程不同事件中变化的初始和演化条件。在本章中，我们将通过一个工业示例说明如何使用机器学习来减少这种看似过量的数据，同时保留对过程工程师相关的信息。将介绍两个常见用例：1) 用于快速发现批过程数据相关性的 AutoML 分析；2) 用于监控和识别异常批次以改进过程控制的轨迹分析。
引用
@article{arxiv.2209.09660,
title = {Industrial Data Science for Batch Manufacturing Processes},
author = {Imanol Arzac-Garmendia and Mattia Vallerio and Carlos Perez-Galvan and Francisco J. Navarro-Brull},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09660},
year = {2022}
}