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).