Análise de Variância

Casos de Uso

A Análise de Variância analisa os parâmetros selecionados, classifica-os por variância e exibe métricas resumidas para os 10 principais parâmetros.

Essa ferramenta é mais útil no início do processo exploratório para encontrar parâmetros que podem ser bons candidatos para análises adicionais ou para identificar parâmetros com variação mínima ou nenhuma variação.

Esta é uma boa ferramenta para gerar estatísticas descritivas ou correlação de séries temporais.

Especificações

A Análise de Variância é uma análise multivariada que você pode realizar em campos contínuos no modelo de Ciclo.

Você pode selecionar várias máquinas de um determinado tipo.

Análise

A Análise de Variância calcula a variância de todos os parâmetros selecionados ao longo do intervalo de datas selecionado.

Depois de classificar os parâmetros por sua variação, a ferramenta seleciona os 10 principais parâmetros. Para cada parâmetro, a ferramenta plota um histograma de seus valores no intervalo de datas e uma tabela de estatísticas de resumo, incluindo contagem, desvio padrão, mínimo e máximo.

Como usar uma Análise de Variância

A ferramenta de Análise de Variância é uma ferramenta de dados exploratórios que identifica parâmetros com altos níveis de variância e, portanto, são bons candidatos para análises adicionais.

Geralmente, é uma das primeiras etapas na execução da análise de dados.

NOTA: Esta ferramenta funciona apenas em campos numéricos, não em campos categóricos como Aprovado / Reprovado.

Esta ferramenta é construída em um modelo de Ciclos para ignorar a variabilidade que acontece fora do ciclo (dados de não produção), o que poderia interferir na análise vs. análise de variância tradicional feita por meio de planilhas. O modelo de Ciclos resume as leituras dos parâmetros para cada ciclo, eliminando ruído de leituras de maior granularidade que podem ser muito detalhadas para uma análise exploratória. Os dados brutos podem ser analisados, se necessário, usando as ferramentas de visualização de dados brutos. Para obter mais informações, consulte Gerando uma visualização de dados brutos.

Para usar uma Análise de Variância:

Na guia Análise, em Variação de processo, clique em Análise de Variância.

Na tela principal de Análise de Variância, selecione suas opções à esquerda.

As opções de Análise de Variância incluem:

  1. Intervalo Datas: você pode definir o tamanho do intervalo de tempo ou uma data específica para analisar as Máquinas que serão utilizadas na análise.
  2. Modelo: você pode selecionar entre os modelos de dados contextualizados. Os modelos usados para qualquer implementação da plataforma Crave variam com base no processo da organização e nos objetivos. Os modelos de dados mais comuns incluem: Base Cíclica e Base Unidade.
  3. Máquina: você pode selecionar uma ou mais máquinas e/ou linhas específicas.
  4. Seção: A plataforma Crave Industry permite que você seccione as máquinas em seções.
  5. Variável: você pode selecionar os parâmetros específicos de interesse. Não há limite para o número de parâmetros que você possa selecionar.
  6. Métrica:  você pode selecionar a medida que deseja visualizar. As opções dependem do modelo de dados e da(s) máquina(s) selecionado(s). Por exemplo, o modelo Base Unidade inclui alguns padrões média, desvio padrão, máximo e mínimo.
  7. Detalhamento (ícone chave de fenda): clicando em uma das variáveis da lista , o ícone de detalhamento será exibido. Ao clicar no ícone, você poderá visualizar uma análise mais avançada da ferramenta como: o coeficiente de desvio padrão, variância, média, máxima e mínima.

Resultado da ferramenta

A ferramenta de Análise de Variância exibe e classifica os 10 parâmetros desse ativo que exibem a maior quantidade de variabilidade.

Um histograma para cada parâmetro permite visualizar a distribuição geral de seus valores.

Um gráfico de caixa para cada parâmetro permite visualizar a distribuição geral, os quartis e o desvio padrão. Isso ajuda a determinar os principais parâmetros que são bons candidatos para uma investigação mais aprofundada.