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Defining multivariate raw material specifications in industry 4.0

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Defining multivariate raw material specifications in industry 4.0

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dc.contributor.author Borràs-Ferrís, Joan es_ES
dc.contributor.author Palací-López, Daniel es_ES
dc.contributor.author Duchesne, Carl es_ES
dc.contributor.author Ferrer, Alberto es_ES
dc.date.accessioned 2023-03-20T19:01:08Z
dc.date.available 2023-03-20T19:01:08Z
dc.date.issued 2022-06-15 es_ES
dc.identifier.issn 0169-7439 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/192524
dc.description.abstract [EN] A novel methodology is proposed for defining multivariate raw material specifications providing assurance of quality with a certain confidence level for the critical to quality attributes (CQA) of the manufactured product. The capability of the raw material batches of producing final product with CQAs within specifications is estimated before producing a single unit of the product, and, therefore, can be used as a decision making tool to accept or reject any new supplier raw material batch. The method is based on Partial Least Squares (PLS) model inversion taking into account the prediction uncertainty and can be used with historical/happenstance data, typical in Industry 4.0. The methodology is illustrated using data from three real industrial processes. es_ES
dc.description.sponsorship This work was partially funded by the Valencian Regional Government: Direccion General de Ciencia e Investigacion (AICO/2021/111), the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (DPI2017-82896-C2-1-R), 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 Industry 4.0 es_ES
dc.subject Design space es_ES
dc.subject Model inversion es_ES
dc.subject Partial least squares es_ES
dc.subject Prediction uncertainty es_ES
dc.subject Raw material multivariate specifications es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.title Defining multivariate raw material specifications in industry 4.0 es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.chemolab.2022.104563 es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/DPI2017-82896-C2-1-R/ES/DISEÑO, CARACTERIZACION Y AJUSTE OPTIMO DE BIOCIRCUITOS SINTETICOS PARA BIOPRODUCCION CON CONTROL DE CARGA METABOLICA/ 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.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat es_ES
dc.description.bibliographicCitation Borràs-Ferrís, J.; Palací-López, D.; Duchesne, C.; Ferrer, A. (2022). Defining multivariate raw material specifications in industry 4.0. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 225:1-18. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.104563 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.104563 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 1 es_ES
dc.description.upvformatpfin 18 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 225 es_ES
dc.relation.pasarela S\479284 es_ES
dc.contributor.funder European Social Fund es_ES
dc.contributor.funder GENERALITAT VALENCIANA es_ES
dc.contributor.funder Agencia Estatal de Investigación es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES


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