通过实时监控过程控制
连续或批量生产过程的质量控制
实时使用先进的数据分析模型为您的生产过程提供了全新的可能性。实时过程监控不仅为您的过程性能提供了一定程度的信心，它还可以帮助提高生产线输出的整体质量。
但要实现它，您需要使用先进的多变量数据分析（MVDA）模型同时监控和分析您的生产数据。您的模型必须足以准确以确定生产过程何时何时偏离任何正常操作条件，并且甚至可能预测当前过程可能开始偏离接受的条件时。
这就是为什么用于实时进程监控的多变量数据分析(MVDA)工具至关重要的原因。
基于多元数据分析的实时工艺监控系统可以帮助生产现场人员了解工艺是否处于最佳运行状态，并在工艺开始(或可能开始)偏离可接受生产时发出警报。
为什么实时流程监控？
Live Monitoring将您收集到可操作的见解和远见的所有流程数据。它有助于：
最大限度地减少运营成本
提高对过程性能的信心
确保更一致的产品质量
在整个操作过程中最大化效率
实时生产监控是如何工作的
实时生产监控利用从各种操作的所有单个参数总结到多变量模型，以便可以监控它们。这在控制室中变得非常有效，因为不是查看大量的单独参数或信号，您有一整套摘要参数，让您同时监视所有变量。
更容易监控多个变量从几个控制图表
在过程发生变化时查看它们
将来自不同数据源的数据拉到一起
从不同位置远程监视进程
为关键工艺参数设置警报
实时快速响应工艺偏差
SIMCA®网络监控软件
SIMCA®-online提供仪表盘，让操作人员快速查看流程何时正常运行(绿色)，何时开始偏离(黄色)，何时偏离(红色)。SIMCA®网络给你:
远程监控
多变量预测监控
故障检测和偏离警报
根本原因分析(每当检测到故障时)
自动纠正建议
SIMCA®-online为生产管理人员提供了一个多变量数据的实时视图，以便轻松看看过程中的每个批处理正在进行中。
统计过程控制
统计过程控制（SPC）是一种数据分析方法，对批次的质量控制特别有用。此技术涉及创建一个控制图，该控制图根据参数的目标值显示上、下警告和动作限制。使用控制图，您可以查找与正常流程行为的偏差。
模型预测控制
模型预测控制，如统计过程控制，使用预测来控制和优化过程。目标是根据过去的结果找到流程变量的最佳未来设置。例如，模型预测控制可用于调整pH和温度的未来值，以优化生物过程的未来。
模型预测控制的出色工具是Simca-Online叫做Constrol Advisor的工具。
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