ANÁLISIS, MONITORIZACIÓN Y DIAGNÓSTICO DE PROCESOS MULTIVARIANTES. Mejora de Procesos. Obligatoria / Semestre B / 3 créditos ECTS

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1 Asignatura ANÁLISIS, MONITORIZACIÓN Y DIAGNÓSTICO DE PROCESOS MULTIVARIANTES Materia Mejora de Procesos Tipo / Semestre / Crétidos ECTS Obligatoria / Semestre B / 3 créditos ECTS Profesor ALBERTO J. FERRER RIQUELME

2 Competencias a adquirir: 1. Conocer la problemática del análisis de matrices de datos de grandes dimensiones. 2. Conocer técnicas estadísticas multivariantes de proyección sobre estructuras latentes y su relación con otras técnicas estadísticas clásicas y de minería de datos. 3. Seleccionar y aplicar la técnica más adecuada en función del problema a resolver: compresión, clasificación, discriminación o predicción. 4. Diseñar un sistema de control estadístico multivariante de procesos basado en técnicas de proyección sobre estructuras latentes tanto en procesos continuos como por lotes. 5. Manejar con soltura software estadístico especializado. 6. Trabajar en equipo para poder enfrentarse a la resolución de problemas de marcado carácter interdisciplinar. 7. Redactar y presentar en público informes técnico-científicos relacionados con la materia. 8. Desarrollar un espíritu crítico constructivo que motive a un aprendizaje continuo para poder abordar futuros problemas relacionados.

3 Contenidos: 1. Naturaleza de los datos en procesos altamente automatizados 2. Introducción a las técnicas de proyección sobre estructuras latentes: Análisis de Componentes Principales (PCA), Regresión en Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), y modelos 3-way(Parafac, Tucker-3, N-PLS). 3. Comparación con otras técnicas estadísticas multivariantes clásicas, técnicas de minería de datos y de inteligencia artificial. minería de datos y de inteligencia artificial. 4. Aplicaciones en compresión de información, clasificación, discriminación y predicción. 5. Aplicaciones al control estadístico multivariante de procesos(mspc).

4 BIBLIOGRAFÍA : Introducción al PCA Jackson, J. E. (1991) A User s Guide to Principal Components. John Wiley & Sons, New York, NY. Wold, S., Esbensen, K., and Geladi, P. (1987) Principal Component Analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2, Introducción al PLS Geladi, P., and Kowalski, B.R. (1986) Partial Least-Squares Regression: A Tutorial. Analytica Chimica Acta, 185, (Tutorial del PLS) Höskuldsson, A. (1988) PLS Regression Methods. Journal of Chemometrics, 2, Helland, I.S. (2001) Some theoretical aspects of partial least squares regression Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 58, Introducción a los métodos N-way Henrion, R. (1994) N-way principal component analysis. Theory, algorithms and applications. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 25, Smilde, A., R. Bro, P. Geladi (2003) Multi-way Analysis, Application in the Chemical Sciences, John Wiley & Sons: England.

5 BIBLIOGRAFÍA : MSPC basado en técnicas de proyección sobre estructuras latentes Camacho, J., Picó, J. Ferrer, A. (2008) Bilinear modelling of batch processes. Part I: theoretical discussion. Journal of Chemometrics 22, Ferrer, A. (2003). Control estadístico megavariante para los procesos del siglo XXI. Actas del XXVII Congreso Nacional de Estadística e I.O., Ferrer, A. (2007). Multivariate Statistical Process Control based on Principal Component Analysis (MSPC-PCA): Some Reflections and a Case Study in an Autobody Assembly Process. Quality Engineering 19, Ferrer, A. (2009) Statistical Control of Measures and Processes. In: Brown S, Tauler R, Walczak R (eds.) Comprehensive Chemometrics, volume 1, , Oxford: Elsevier. Kourti, T., and MacGregor, J.F. (1996) Multivariate SPC Methods for Process and Product Monitoring. Journal of Quality Technology, 28, 4, Kourti T. (2003) Multivariate dynamic data modelling for analysis and statistical process control of batch processes, start-ups and grade transitions. Journal of Chemometrics, 17 (1), Nomikos, P., and MacGregor, J.F. (1995) Multivariate SPC Charts for Monitoring Batch Processes. Technometrics, 37,1, Wold, S., N. Kettaneh, H. Friden and A. Holmberg (1998) Modelling and diagnostics of batch processes and analogous kinetic experiments. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 44, Westerhuis, J.A.; Kourti, T.; MacGregor, J.F. (1999). Comparing alternative approaches for multivariate statistical analysis of batch process data. Journal of Chemometrics 13,

6 Sistema de evaluación: La calificación global de la asignatura estará basada en: 60% Trabajos prácticos 40% Examen sobre los contenidos de la asignatura

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