企業(yè)中生產(chǎn)管理系統(tǒng)MES和實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)LIMS經(jīng)過了長時(shí)間的應(yīng)用,積累了海量的數(shù)據(jù),但這些海量MES數(shù)據(jù)、LIMS數(shù)據(jù)并不全是對(duì)企業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。因此,讓MES、LIMS中的海量數(shù)據(jù)通過合理篩選成為對(duì)企業(yè)有價(jià)值的大數(shù)據(jù)、及讓MES和LIMS系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性及更大的額外價(jià)值,進(jìn)而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策成為企業(yè)業(yè)績?cè)鲩L的根本。而MES、LIMS的海量數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)決策需要大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí),數(shù)據(jù)大腦與MES和LIMS等系統(tǒng)的融合應(yīng)用可以有效降低應(yīng)用難度。
當(dāng)測(cè)試的數(shù)據(jù)不是一個(gè)單向的期望值,不能用“越怎么樣越好”來表述的時(shí)候,可以考慮用符號(hào)檢驗(yàn)來測(cè)試。如果通過平均值來測(cè)試一組樣品,在以平均值為參考時(shí),很難評(píng)價(jià)這一組樣品,哪個(gè)好,哪個(gè)不好,因?yàn)榧词勾嬖趥€(gè)體差異很大的情況,也能離期望平均值接近。所以要用另外一種方式,把這一組樣品數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換成“越怎么樣越好”的思維模式,比如說越接近期望值越好,這個(gè)檢驗(yàn)方式就是符號(hào)檢驗(yàn)。
假設(shè)一位化工工程師想確定一組不銹鋼樣本中的平均錳含量是否等于18%。這位工程師隨機(jī)選擇了12個(gè)樣本并測(cè)量了錳含量。
工程師執(zhí)行了單樣本符號(hào)檢驗(yàn),以確定平均錳含量是否不等于18%。
圖1 樣本數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)大腦中的組件面板查找Excel讀取組件,拖動(dòng)到工作面板,配置資源、輸出、文件路徑、隊(duì)列容量。
圖2.Excel讀取組件配置
從數(shù)據(jù)大腦中的組件面板查找單樣本符號(hào)檢驗(yàn)組件,拖動(dòng)到工作面板,配置輸入、樣本、檢驗(yàn)中位數(shù)、隊(duì)列容量。點(diǎn)擊運(yùn)行,從調(diào)試中查看結(jié)果。
圖3.單樣本符號(hào)檢驗(yàn)組件配置
圖4.調(diào)試信息
根據(jù)結(jié)果可以看到數(shù)據(jù)中一共有12個(gè)樣本,中位數(shù)為18.1。原假設(shè)的理想值為18,<18的有5個(gè),>18的有6個(gè),=18的有1個(gè)。由于p值為1(大于顯著性水平0.05),因此原假設(shè)成立。
將數(shù)據(jù)大腦單樣本符號(hào)檢驗(yàn)與國工實(shí)驗(yàn)室智能研發(fā)管理系統(tǒng)(LIMS)相融合,在檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)樣本時(shí),能提高準(zhǔn)確性,可以避免樣本個(gè)體差異過大的情況,從而更加準(zhǔn)確地判斷出被檢測(cè)樣本是否符合期望標(biāo)準(zhǔn)。
使用單樣本符號(hào)檢驗(yàn)組件可以估計(jì)總體中位數(shù)并將它與目標(biāo)值或參考值進(jìn)行比較。使用此分析,可以執(zhí)行以下操作:
1.確定總體中位數(shù)是否不同于您指定的假設(shè)中位數(shù)。
2.計(jì)算可能包括總體中位數(shù)的值范圍。
1. P>0.05 表示無顯著性差異。
2. 0.01<P<0.05 表示顯著性差異。
3. P<0.01表示極顯著性差異。
為了確保結(jié)果有效,請(qǐng)?jiān)谑占瘮?shù)據(jù)、執(zhí)行分析和解釋結(jié)果時(shí)考慮以下準(zhǔn)則:
1. 數(shù)據(jù)不來自對(duì)稱分布。
2. 數(shù)據(jù)不必是正態(tài)分布的。
3. 樣本數(shù)據(jù)應(yīng)該是隨機(jī)選擇的。
4. 每個(gè)觀測(cè)值都應(yīng)當(dāng)獨(dú)立于其他所有觀測(cè)值。
精餾回收工藝是醫(yī)藥化工行業(yè)中的最為重要的典型單元操作之一,在原料藥、精細(xì)化工、輕工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域都有極其廣泛的應(yīng)用。由于精餾過程的復(fù)雜性,精餾工藝過程的終點(diǎn)現(xiàn)階段仍需要生產(chǎn)工人每隔一定時(shí)間取樣送實(shí)驗(yàn)室檢測(cè),通過氣相色譜測(cè)定含量,卡爾費(fèi)休滴定法
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2023年8月28日,國工智能與鎂伽科技舉行戰(zhàn)略合作簽約儀式,國工智能董事長柳彥宏與鎂伽科技創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃瑜清先生代表雙方簽訂正式戰(zhàn)略合作協(xié)議,標(biāo)志著AI輔助化工研發(fā)領(lǐng)先者、智能自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室引領(lǐng)者開啟強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合發(fā)展之路。&n
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