JP6095732B2 - コンピュータベースの方法及びコンピュータベースのモデル - Google Patents
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Description
Claims (5)
- バッチプロセスを、先行の処理段と後行の処理段との間において前記後行の処理段が前記先行の処理段に対して直接後続する関係性を有する複数の処理段に分解することと、
前記先行の処理段の統計モデルと前記後行の処理段の統計モデルとを含む、複数の統計モデルを開発することとを含み、
前記先行の処理段の統計モデルは、前記先行の処理段の実行が完了されるまでの間に前記先行の処理段から得られる保存された段データである先行処理段データと、前記先行の処理段での初期条件を含む第1初期条件と、前記バッチプロセスによって最終的に得られた最終バッチ製品の品質を示す品質データと、を含む情報を利用して開発され、
前記先行の処理段の統計モデルは、前記先行の処理段において、前記先行処理段データと前記第1初期条件とを少なくとも含む情報を利用して、前記バッチプロセスによって最終的に得られた前記最終バッチ製品の予想される品質の指標である第1最終バッチ品質指標、及び前記先行の処理段に対する前記第1最終バッチ品質指標の精度の統計上の測度である第1測度を前記バッチプロセスのパラメータ値として予想し、
前記後行の処理段の統計モデルは、前記後行の処理段の実行が完了されるまでの間に前記後行の処理段から得られる保存された段データである後行処理段データと、第2初期条件であって、前記第1最終バッチ品質指標及び前記第1測度を含む第2初期条件と、前記品質データとを利用して開発され、
前記後行の処理段の統計モデルは、前記後行の処理段において、前記後行処理段データと、前記第2初期条件とを利用して、前記バッチプロセスによって最終的に得られた前記最終バッチ製品の予想される品質の指標である第2最終バッチ品質指標、及び前記後行の処理段に対する前記第2最終バッチ品質指標の精度の統計上の測度である第2測度を前記バッチプロセスのパラメータ値として予想することをさらに含む、バッチプロセスにより生成されるバッチを分析するコンピュータベースの方法。 - 前記先行の処理段の前記統計モデルと前記後行の処理段の前記統計モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項1に記載のコンピュータベースの方法。
- 先行の処理段と後行の処理段との間において前記後行の処理段が前記先行の処理段に対して直接後続する関係性を有する複数の処理段を含むプロセスのコンピュータベースのモデルであって、
前記コンピュータベースのモデルが、前記先行の処理段の統計モデルと前記後行の処理段の統計モデルとを含み、
前記先行の処理段の前記統計モデルは、前記複数の処理段についての段データの集合であって、対応する処理段の実行が完了されるまでの間に前記対応する処理段から得られる保存された段データの集合である系列データ集合を利用して開発され、
前記先行の処理段の前記統計モデルは、前記先行の処理段において、前記系列データ集合の少なくとも第1部分に含まれる前記先行の処理段に対応する段データと、前記先行の処理段での初期条件である第1初期条件とが入力として前記先行の処理段の前記統計モデルに加えられることで、前記プロセスの最終段の最終段製品の予想される品質の指標である最終段品質指標、及び前記先行の処理段に対する前記最終段品質指標の精度の統計上の測度を生成し、
前記後行の処理段の前記統計モデルは、前記系列データ集合の少なくとも第2部分に含まれる前記後行の処理段に対応する段データと、前記最終段品質指標と、前記統計上の測度とを利用して開発された、コンピュータベースのモデル。 - 前記複数の処理段に各々対応する複数の統計モデルを更に含み、前記先行の処理段に続く各々の処理段の前記統計モデルが、前記系列データ集合の少なくとも一部分に含まれる段データであって、前記先行の処理段に続く各々の処理段に対応する段データと、前記最終段品質指標と、前記統計上の測度とを入力として受信する、請求項3に記載のコンピュータベースのモデル。
- 前記複数の処理段の1つの前記複数の統計モデルのうちの少なくとも1つが、潜在構造への投影(PLS)モデルである、請求項3又は請求項4に記載のコンピュータベースのモデル。
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