通过实时监控过程控制
连续或批量生产过程的质量控制
使用高级数据分析模型实时开辟了一个全新的可能性，可以改善生产过程。实时流程监控不仅为您的流程性能提供了置信水平，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。
这就是为什么实时过程监控的多变量数据分析（MVDA）工具至关重要。
基于多变量数据分析的实时过程监控系统可以帮助您的生产楼层员工了解过程是否正在最佳地执行并提供警报，如果流程开始（或可能开始）偏离可接受的生产。
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
增加对流程表现的信心
确保更一致的产品质量
在整个操作过程中最大化效率
实时生产监测如何运作
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。
更容易从少数控制图表监控多个变量
看到流程发生变化
将数据从各种数据源拉到一起
从不同位置远程监视进程
设置密钥进程参数的警报
实时快速响应工艺偏差
SIMCA®网络监控软件
辛卡®-online提供仪表板，让运算符快速查看进程时的流程（绿色）时，开始偏离（黄色）或发生偏差时（红色）。辛卡®网络给你:
远程监控
多变量预测监测
故障检测和偏差警报
根本原因分析(每当检测到故障时)
自动纠正建议
辛卡®-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）是一种对批量质量控制特别有用的数据分析方法。此技术涉及创建控制图表，该图表显示了基于参数的目标值的上下警告和动作限制。使用控制图表，您可以查找与正常过程行为的偏差。
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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