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Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS

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Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS

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dc.contributor.author Borràs-Ferrís, Joan es_ES
dc.contributor.author Duchesne, Carl es_ES
dc.contributor.author Ferrer, Alberto es_ES
dc.date.accessioned 2024-06-12T18:19:45Z
dc.date.available 2024-06-12T18:19:45Z
dc.date.issued 2023-09-15 es_ES
dc.identifier.issn 0169-7439 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/205109
dc.description.abstract [EN] The Sequential Multi-Block Partial Least Squares (SMB-PLS) model inversion is applied for defining analytically the multivariate raw material region providing assurance of quality with a certain confidence level for the critical to quality attributes (CQA). The SMB-PLS algorithm does identify the variation in process conditions uncorre-lated with raw material properties and known disturbances, which is crucial to implement an effective process control system attenuating most raw material variations. This allows expanding the specification region and, hence, one may potentially be able to accept lower cost raw materials that will yield products with perfectly satisfactory quality properties. The methodology can be used with historical/happenstance data, typical in In-dustry 4.0. This is illustrated using simulated data from an industrial case study. es_ES
dc.description.sponsorship This work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (PID2020-119262RB-I00) , the Generalitat Valenciana (AICO/2021/111) and the European Social Fund (ACIF/2018/165) . es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Elsevier es_ES
dc.relation.ispartof Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Multivariate specifications es_ES
dc.subject Raw materials es_ES
dc.subject Design space es_ES
dc.subject Industry 4,0 es_ES
dc.subject SMB-PLS es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.title Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.chemolab.2023.104912 es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-119262RB-I00/ES/TECNICAS ESTADISTICAS MULTIVARIANTES BASADAS EN VARIABLES LATENTES PARA EL DESARROLLO DE BIOMARCADORES DE IMAGEN PARA LA DIAGNOSIS Y PROGNOSIS DE CANCER DE MAMA/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//AICO%2F2021%2F111//OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS EN LA INDUSTRIA 4.0 MEDIANTE TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIANTES (INDOPT4.0)/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/ESF//ACIF%2F2018%2F165/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Borràs-Ferrís, J.; Duchesne, C.; Ferrer, A. (2023). Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 240. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104912 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104912 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 240 es_ES
dc.relation.pasarela S\499430 es_ES
dc.contributor.funder European Social Fund es_ES
dc.contributor.funder GENERALITAT VALENCIANA es_ES
dc.contributor.funder AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES


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