GPC PVA

Sélection optimale de variables pertinentes

GPC PVA (Principal Variables Analysis) est un logiciel d’analyse de données qui peut être particulièrement utile en production industrielle pour :

Réduire la variabilité produit :

  • Rechercher les causes majeures de variabilité produit venant du process.
  • Identifier des variabilités produit indépendantes des mesures process disponibles.
  • Identifier des mesures process dont la variabilité influence pas/peu les caractéristiques produit (robustesse).

Réduire la variabilité process :

  • Rechercher les causes majeures de variabilité process (une cause impacte plusieurs mesures).

Identifier des paramètres de réglages :

  • Réglage de paramètres process pour cibler les caractéristiques produit.
  • Réglage de paramètres process pour compenser la variation de caractéristiques matières premières.

Sélectionner les variables à mesurer :

  • Pour surveiller la qualité produit (en particulier par GPC).
  • Pour identifier des anomalies/dysfonctionnements donnés.

Ce logiciel permet de sélectionner des variables d’un groupe X pour rendre compte des variations d’un groupe de variables Y.

Les caractéristiques principales du logiciel GPC PVA sont les suivantes :

  • Modèle de relations linéaires entre les X et les Y.
  • Des variables X peuvent être qualitatives.
  • Différents critères de sélections selon l’utilisation :
    • coefficients de régression multiples.
    • variance résiduelle des Y.
    • pondération des écarts en Y.
    • réduction de la dispersion des Y selon la réduction de dispersion possible des X.
  • Des préférences peuvent être définies sur les X intégrant les connaissances métier :
    • fiabilité des mesures (taux d’information présente).
    • grandeurs causales, grandeurs de réglage (appréciation métier).
    • faible coût de mesure…
  • Des variables principales peuvent être éventuellement imposées.
  • La sélection peut se poursuivre dans le groupe Y (interprétations pertinentes).