Resolución de problemas (Int)
Encontrar correlaciones lineales en TrendHub
Aquí aprenderá a emplear el conocimiento del proceso de las variables que se sabe que afectan al cambio de temperatura. A continuación, identificará cuál de las variables influye más en la temperatura.
Si desea realizar el ejercicio, añada los siguientes tags y configure los periodos de tiempo correspondientes.
Tags: TM-TSP-TI22114 // TM-TSP-TI121518 // TM-TSP-FI056
Vista principal: 1 de mayo de 2019 09:20:00AM a 1 de mayo de 2019 10:20:00AM // 1h
Gráfico de contexto: 1 de enero de 2019 12:00:00AM a 5 de mayo de 2019 12:00:00AM // 4 Meses 4 díasGrabación
Construya un modelo que pueda predecir la temperatura en función de las dos variables, utilizando el nuevo tag de predicción,
Identificación de anomalías históricas para comprender la causa de los cambios de temperatura en su proceso.
Aquí aprenderá a utilizar TrendHub para analizar sus datos históricos con el fin de identificar patrones de comportamiento similares y relacionarlos con las causas subyacentes que resultan con el pico de temperatura.
Si desea realizar el ejercicio, añada los siguientes tags y configure los periodos de tiempo correspondientes.
Tags: TM-TSP-TI22114 // TM-TSP-TI121518 // TM-TSP-FI056
Vista principal: 1 de mayo de 2019 09:20:00AM a 1 de mayo de 2019 10:20:00AM // 1h
Gráfico de contexto: 1 de enero de 2019 12:00:00AM a 5 de mayo de 2019 12:00:00AM // 4 Meses 4 díasGrabación
Utilice la búsqueda de similitudes para identificar el número de veces que se produce un pico de temperatura en su proceso y, a continuación, utilice las correlaciones cruzadas para identificar la causa raíz de los picos de temperatura.