פּראָדוקציע פון ​​פּאָליורעטאַן קאָוטינגז און קלעפּשטאָפן

II. אַוואַנסירטע רעאַל-צייט מאָניטאָרינג טעכנאָלאָגיעס

כדי צו איבערקומען די אינהערענטע שוועריקייטן פון פּולורין פּראָדוקציע, איז אן איבערגאנג פון טראדיציאנעלע לאַבאָראַטאָריע-באַזירטע טעסטינג צו רעאַל-צייט, אין-ליין מאָניטאָרינג עסענציעל. די נייע פּאַראַדיגם פֿאַרלאָזט זיך אויף אַ סוויט פון אַוואַנסירטע סענסאָר טעכנאָלאָגיעס וואָס קענען צושטעלן קעסיידערדיקע, אַקשאַנאַבאַל דאַטן וועגן קריטישע פּראָצעס פּאַראַמעטערס.

2.1. אינליין רעאָלאָגישע מאָניטאָרינג

רעאָלאָגישע אייגנשאַפטן ווי וויסקאָסיטי און געדיכטקייט זענען יסודותדיק פֿאַר דעם הצלחה פֿון אַ פּאָליורעטהאַן רעאַקציע. זיי זענען נישט בלויז פֿיזישע כאַראַקטעריסטיקס, נאָר דינען ווי דירעקטע אינדיקאַטאָרן פֿון די פּאָלימעריזאַציע און קראָסלינקינג פּראָצעסן. רעאַל-צייט מאָניטאָרינג פֿון די אייגנשאַפֿטן ווערט דורכגעפֿירט מיט אינליין פּראָצעס וויסקאָמעטערס און געדיכטקייט מעטערס.

אינסטרומענטן ווי דיLonnבאגעגנטערPolyמערװאיסקאמעטerאוןVisקאָסיטייפּראָסעסsorזענען דיזיינט פאר דירעקטן אריינשטעקן אין רערן און רעאקטארן, וואס ערמעגליכט קאנטינעווערליכע מעסטונג פון א פליסיקייט'ס וויסקאזיטעט, געדיכטקייט, און טעמפעראטור. די דעווייסעס ארבעטן אויף פרינציפן ווי וויברירנדיקע גאפל טעכנאלאגיע, וואס איז שטארק, פארלאנגט נישט קיין באוועגלעכע טיילן, און איז נישט סענסיטיוו צו עקסטערנע וויבראציעס און פלוס וועריאציעס. די מעגלעכקייט גיט א נישט-דעסטרוקטיווע, רעאל-צייט מעטאד צו נאכפאלגן דעם פאלימעריזאציע פראצעס. די NCO/OH מאלאר פארהעלטעניש און די פארמאציע פון ​​פאלארע בונדן, למשל, האבן א דירעקטן איינפלוס אויף וויסקאזיטעט, מאכנדיג עס א פארלעסלעכן פראקסי פארן פארשריט פון דער רעאקציע. דורך זיכער מאכן אז די וויסקאזיטעט בלייבט אין א באשטימטן ראנגע, קען א פראדוקציע מאנשאפט באשטעטיגן אז די רעאקציע גייט פאר ווי געוואונטשן און קאנטראלירן די צוגאב פון קייט פארלענגערער צו דערגרייכן די ציל מאלעקולארע וואָג און קראָסלינקינג. די שטרענגע, רעאל-צייט קאנטראל פארבעסערט פראדוקט קוואליטעט און פארקלענערט אפפאל דורך פארמיידן די פראדוקציע פון ​​אויס-פון-ספעק באטשעס.

2.2. ספּעקטראָסקאָפּישע אַנאַליז פֿאַר כעמישע קאָמפּאָזיציע

כאָטש רעאָלאָגישע אייגנשאַפטן ווײַזן דעם פיזישן צושטאַנד פֿון דעם מאַטעריאַל,רעאַל-צייט ספּעקטראָסקאָפּישע אַנאַליזגיט א טיפערע, כעמיש-לעוועל פארשטאנד פון דער רעאקציע. נאנט-אינפרארויט (NIR) ספעקטראסקאפיע איז א העכערע מעטאד פאר קאנטינעווערלי מאניטארינג די קערן רעאקציע דורך קוואַנטיפיצירן די קאנצענטראציע פון ​​איזאָסיאַנאַט (%NCO) און הידראָקסיל גרופּעס.

די מעטאָדע רעפּרעזענטירט אַ באַדייטנדיקע פֿאָרשריט איבער טראַדיציאָנעלער לאַבאָראַטאָריע טיטראַציע, וואָס איז פּאַמעלעך און ניצט כעמיקאַלן וואָס דאַרפן געהעריקע באַזייַטיקונג. די מעגלעכקייט פֿון אַ רעאַל-צייט NIR סיסטעם צו מאָניטאָרירן קייפל פּראָצעס פּונקטן פֿון אַן איינציקן אַנאַליזאַטאָר גיט אַ באַדייטנדיקן מייַלע אין טערמינען פֿון עפֿעקטיווקייט און זיכערקייט. די NCO/OH פאַרהעלטעניש איז נישט נאָר אַ פּראָצעס וועריאַבל; עס איז אַ דירעקטער דעטערמינאַנט פֿון די פֿינאַלע פּראָדוקט'ס אייגנשאַפֿטן, אַרייַנגערעכנט טענסיל שטאַרקייט, מאָדולוס און כאַרדנאַס. דורך צושטעלן קאָנטינויִערלעכע, רעאַל-צייט דאַטן אויף דעם קריטישן פאַרהעלטעניש, אַ NIR סענסאָר דערמעגלעכט די פּראָאַקטיווע אַדזשאַסטמאַנט פֿון מאַטעריאַל פֿיטער ראַטעס. דאָס טראַנספֿאָרמירט דעם קאָנטראָל פּראָצעס פֿון אַ רעאַקטיוון, דעפֿעקט-געטריבענעם צוגאַנג צו אַ פּראָאַקטיוון, קוואַליטעט-דורך-דיזיין סטראַטעגיע, וווּ אַ פּינקטלעכער NCO/OH פאַרהעלטעניש ווערט מיינטיינד איבער דער רעאַקציע צו גאַראַנטירן אַ הויך-קוואַליטעט רעזולטאַט.

2.3. דיעלעקטרישע אנאליז (DEA) פאר קיור סטאטוס מאניטארינג

דיעלעקטרישע אנאליז (DEA), אויך באקאנט אלס דיעלעקטרישע טערמישע אנאליז (DETA), איז א שטארקע טעכניק פארן מאניטארירן די "אומזעיקבארע אין-פורעם קיורינג" וואס איז קריטיש פאר די ענדגילטיגע פראדוקט קוואליטעט. עס מעסט דירעקט ענדערונגען אין א מאטעריאל'ס וויסקאזיטעט און קיורינג צושטאנד דורך אנווענדן א סינוסאידאל וואלטאזש און מעסטן די רעזולטירנדע ענדערונגען אין די מאביליטעט פון לאדונג טרעגער (יאנען און דיפאלן). ווען א מאטעריאל קיורט אויס, וואקסט זיין וויסקאזיטעט דראמאטיש, און די מאביליטעט פון די לאדונג טרעגער פארקלענערט זיך, וואס גיט א דירעקטע, קוואנטיפיצירבארע מאס פון די קיורינג'ס פארשריט.

DEA קען גענוי באַשטימען דעם געל פונקט און דעם סוף פון דעם היילונג פּראָצעס, אפילו פֿאַר שנעל-היילנדיקע סיסטעמען. עס אָפפערט אַ נואַנסירטן בליק וואָס קאָמפּלעמענטירט אַנדערע טעכנאָלאָגיעס. בשעת אַן אין-ליין וויסקאָמעטער מעסט די אַלגעמיינע מאַסע וויסקאָסיטי פון דעם מאַטעריאַל, אַ DEA סענסאָר גיט אַן איבערבליק אין דעם כעמיש-לעוועל פּראָגרעס פון דער קראָסלינקינג רעאַקציע. די קאָמבינאַציע פון ​​אַאינליין וויסקאָמעטער(מעסטן דירעזולטאַטפון דער היילונג) און אַ DEA סענסאָר (מעסטן דיפּראָגרעסיעפון דער היילונג) גיט אן אויספירלעכע, צוויי-שטאפליגע בליק אויף דעם פראצעס וואס ערמעגליכט זייער גענויע קאנטראל און דיאגנאז. DEA קען אויך גענוצט ווערן צו מאניטארירן די עפעקטיווקייט פון פארשידענע צוגאבן און פילערס.

א פארגלייך פון די טעכנאָלאָגיעס אונטערשטרייכט זייער קאָמפּלעמענטאַרע נאַטור. קיין איינציקער סענסאָר קען נישט צושטעלן אַ פולשטענדיק בילד פון דער קאָמפּלעקסער פּו רעאַקציע. אַ גאַנצייטלעכע לייזונג פארלאנגט די אינטעגראַציע פון ​​קייפל סענסאָרן צו מאָניטאָרירן פאַרשידענע פיזישע און כעמישע אייגנשאַפטן סיימאַלטייניאַסלי.

טאַבעלע 2.1: פאַרגלייַך פון אַוואַנסירטע ינליין מאָניטאָרינג טעקנאַלאַדזשיז פֿאַר PU פּראָדוקציע

III. קוואַנטיטאַטיווע פּרעדיקטיוו מאָדעלינג פריימווערקס

די רייכע דאַטן שטראָמען פֿון אַוואַנסירטע מאָניטאָרינג טעכנאָלאָגיעס זענען אַ פֿאָרבעדינגונג פֿאַר דיגיטאַליזאַציע, אָבער זייער פֿולער ווערט רעאַליזירט ווען זיי ווערן גענוצט צו בויען קוואַנטיטאַטיווע פּרעדיקטיוו מאָדעלן. די מאָדעלן איבערזעצן רויע דאַטן אין פּראַקטישע איינזיכטן, וואָס ערמעגליכט אַ טיפֿערן פֿאַרשטאַנד פֿון דעם פּראָצעס און אַ פֿאַרשיבונג צו פּראָאַקטיווער אָפּטימיזאַציע.

3.1. כעמאָרעאָלאָגישע און הייל-קינעטיקס מאָדעלירן

פשוט זאַמלען סענסאָר דאַטן פונקטן איז נישט גענוג צו דערגרייכן אמת פּראָצעס קאָנטראָל; די דאַטן מוזן ווערן גענוצט צו בויען אַ מאָדעל וואָס דערקלערט די אונטערלייגנדיקע נאַטור פון דער כעמישער רעאַקציע. כעמאָרעאָלאָגישע און קיורינג קינעטיקס מאָדעלן פֿאַרבינדן כעמישע קאַנווערזשאַן צו גשמיות ענדערונגען, אַזאַ ווי די פאַרגרעסערונג אין וויסקאָסיטי און דזשעלאַטיאָן צייט. די מאָדעלן זענען ספּעציעל ווערטפול פֿאַר שנעל-קיורינג סיסטעמען, וווּ אַ דערשיינונג ס טראַנזיענט נאַטור מאכט טראדיציאנעלן אַנאַליסיס שווער.⁵

איזאָקאָנווערסיאָנעלע מעטאָדן, אויך באַקאַנט ווי מאָדעל-פֿרײַע צוגאַנגען, קענען ווערן געווענדט צו נישט-איזאָטהערמישע דאַטן צו פֿאָרויסזאָגן די רעאַקציע קינעטיק פֿון שנעל-האַרטנדיקע רעסינען. אַזעלכע מאָדעלן אַרייַנציען העכסט קאַפּאַלד טערמאָ-כעמאָ-רעאָלאָגישע אַנאַליז, וואָס מיינט אַז זיי באַטראַכטן די ינטערשפּיל פֿון טעמפּעראַטור, כעמישע זאַץ, און מאַטעריאַל פֿלוס אייגנשאַפֿטן. דורך בויען אַ מאַטעמאַטישע רעפּרעזענטאַציע פֿון דער גאַנצער רעאַקציע, גייען די מאָדעלן ווײַטער פֿון פּשוט מאָניטאָרינג צו צושטעלן אַן עכטן פּראָצעס פֿאַרשטאַנד. זיי קענען פֿאָרויסזאָגן ווי וויסקאָסיטי וועט זיך ענדערן איבער צײַט פֿאַר אַ געגעבענעם טעמפּעראַטור פּראָפֿיל, אָדער ווי אַ ענדערונג אין אַ קאַטאַליסט וועט ענדערן די רעאַקציע קורס, פּראַוויידינג אַ סאָפיסטיקירט געצייַג פֿאַר קאָנטראָל און אָפּטימיזאַציע.

3.2. כעמאָמעטרישע אַנאַליז און מולטיוואַריאַט רעגרעסיע

פּאָליורעטאַן פּראָדוקציע איז אַ מולטיוואַריאַט פּראָצעס, וואו קייפל פאַקטאָרן ינטעראַקטירן צו באַשטימען די קוואַליטעט פון די לעצט פּראָדוקט. טראַדיציאָנעלע, איין-פאַקטאָר עקספּערימענטאַציע איז צייט-קאַנסומינג און פאַרפעלט צו כאַפּן די קאָמפּלעקס, ניט-לינעאַר באַציאונגען צווישן וועריאַבאַלן. כעמאָמעטרישע טעקניקס, אַזאַ ווי Partial Least Squares (PLS) רעגרעסיע און Response Surface Methodology (RSM), זענען דיזיינד צו אַדרעסירן דעם אַרויסרופן.

טיילווייזע קלענסטע קוואדראטן (PLS) רעגרעסיע איז א טעכניק וואס איז גוט פאסיג פארן אנאליז פון גרויסע, קארעלירטע דאטן-זאמלונגען, ווי למשל די וואס ווערן גענערירט דורך א רעאל-צייט NIR ספעקטראמעטער. PLS פארקלענערט דאס פראבלעם פון א גרויסע צאל פארבינדענע וועריאבלען צו א קליינע צאל עקסטראקטירטע פאקטארן, מאכנדיג עס אויסגעצייכנט פאר פאראויסזאגנדיקע צוועקן. אין דעם קאנטעקסט פון פאליורעטהאן פראדוקציע, קען PLS ווערן גענוצט צו דיאגנאזירן פראצעס פראבלעמען און אויפדעקן ווי קוואליטעט וועריאבלען ווערירן ספעציעל אינעם פראדוקט.

רעספּאָנס סורפֿאַס מעטאָדאָלאָגיע (RSM) איז אַ שטאַרקע מאַטעמאַטישע און סטאַטיסטישע מעטאָדע ספּעציפֿיש פֿאַר מאָדעלירן און אָפּטימיזירן עקספּערימענטאַלע באַדינגונגען. RSM דערמעגלעכט די אַנאַליז פֿון די קאָמבינירטע עפֿעקטן פֿון קייפל פֿאַקטאָרן - ווי NCO/OH פאַרהעלטעניש, קייט פֿאַרלענגערונג קאָעפֿיציענט, און קיורינג טעמפּעראַטור - אויף אַ געוואונטשענע רעספּאָנס וועריאַבל ווי טענסאַל שטאַרקייט. דורך סטראַטעגיש שטעלן עקספּערימענטאַלע פּונקטן אין קריטישע געגנטן, קען RSM אַקיעראַטלי כאַראַקטעריזירן די אונטערלייגנדיקע ניט-לינעאַרע באַציִונגען און ינטעראַקטיווע עפֿעקטן צווישן פֿאַקטאָרן. אַ שטודיע האָט דעמאָנסטרירט די עפֿעקטיווקייט פֿון דעם צוגאַנג, מיט אַ מאָדעל וואָס פֿאָרויסזאָגט לעצטיקע אייגנשאַפֿטן מיט אַן אימפּרעסיווער אַקיעראַסי טעות פֿון בלויז 2.2%, וואָס גיט אַ קאַמפּעלינג וואַלידאַציע פֿון דער מעטאָדאָלאָגיע. די מעגלעכקייט צו מאַפּירן די גאַנצע "רעספּאָנס סורפֿאַס" פֿאַר אַ קוואַליטעט מעטריק דערמעגלעכט אַן אינזשעניר צו ידענטיפֿיצירן די אָפּטימאַלע קאָמבינאַציע פֿון אַלע פֿאַקטאָרן סיימאַלטייניאַסלי, וואָס פֿירט צו אַ העכערע לייזונג.

3.3. דיגיטאַלער צווילינג פון דעם פּראָדוקציע פּראָצעס

א דיגיטאַלער צווילינג איז אַ דינאַמישע, ווירטואַלע רעפּליקע פון ​​אַ פיזישן אַסעט, סיסטעם, אָדער פּראָצעס. אין כעמישער פאַבריקאַציע, ווערט די רעפּליקע געטריבן דורך רעאַל-צייט דאַטן פון IoT סענסאָרן און פּרעדיקטיוו מאָדעלן. עס דינט ווי אַ לעבעדיקע, הויך-געטריי סימולאַציע פון ​​דער פּראָדוקציע ליניע. דער אמתער ווערט פון אַ דיגיטאַלער צווילינג ליגט אין זיין פיייקייט צו צושטעלן אַ נידעריק-ריזיקירן סביבה פֿאַר הויך-סטייקס אָפּטימיזאַציע.

פּאָליורעטאַן פּראָדוקציע איז אַ טייַערער פּראָצעס צוליב טייַערע רוי מאַטעריאַלן און הויכן ענערגיע קאַנסאַמשאַן. דורכפירן פיזישע עקספּערימענטן צו אָפּטימיזירן דעם פּראָצעס איז דעריבער אַ הויך-ריזיקירטע, הויך-קאָסט אונטערנעמונג. א דיגיטאַלער צווילינג אַדרעסירט גלייך דעם אַרויסרופן דורך דערלויבן אינזשענירן צו לויפן טויזנטער פון "וואָס-אויב" סצענאַרן אויף אַ ווירטועל מאָדעל אָן קאַנסומינג קיין רוי מאַטעריאַל אָדער פּראָדוקציע צייט. די קייפּאַבילאַטי ניט בלויז אַקסעלערייץ די צייט-צו-מאַרק פֿאַר נייַע פאָרמולאַטיאָנס, אָבער אויך באַדייטנד רידוסט די קאָסטן און ריזיקירן פון פּראָצעס אָפּטימיזאַציע. דערצו, דיגיטאַלע צווילינג קענען בריקן דעם ריס צווישן נייַע דיגיטאַל טעקנאַלאַדזשיז און עלטערע, לעגאַסי סיסטעמען דורך ינטאַגרייטינג רעאַל-צייט דאַטן פון יגזיסטינג ינפראַסטראַקטשער, פּראַוויידינג אַ פאַראייניקט דיגיטאַל סוויווע אָן די נויט פֿאַר ברייט אָוווערכאָלז.

IV. קינסטלעכע אינטעליגענץ/מאַשין לערנען פֿאַר פּראָצעס קאָנטראָל און אַנאָמאַליע דעטעקציע

פאָרויסזאָגענדע מאָדעלן טראַנספאָרמירן דאַטן אין פארשטאנד, אָבער קינסטלעכע אינטעליגענץ (AI) און מאַשין לערנען (ML) נעמען דעם ווייטערדיקן שריט: טראַנספאָרמירן פארשטאנד אין אויטאָנאָמע אַקציע און אינטעליגענטע קאָנטראָל.

4.1. אנאמאליע און שולד דעטעקציע סיסטעמען

טראדיציאנעלע פראצעס קאנטראל סיסטעמען פארלאזן זיך אויף סטאטישע, הארט-קאדירטע שוועלן צו אויסרופן אלארמען. די צוגאנג איז אונטערטעניק צו ערראָרס, ווייל עס קען נישט דעטעקטירן גראַדועלע אָפּנייגונגען וואָס בלייבן אין אַן אַקצעפּטאַבלן ראַנגע אָדער קען דזשענערירן נויסאַנס אַלאַרמען וואָס דיסענסיטיזירן אָפּעראַטאָרן. קינסטלעך אינטעליגענץ-געטריבענע אַנאָמאַלי דעטעקציע רעפּרעזענטירט אַ באַטייטיק פּאַראַדיגם וועקסל. די סיסטעמען זענען טריינירט אויף היסטאָרישע דאַטן צו לערנען די נאָרמאַלע אָפּערייטינג פּאַטערנז פון אַ פּראָצעס. זיי קענען דאַן אויטאָמאַטיש ידענטיפיצירן און מאַרקירן יעדע אָפּנייגונג פון דעם געלערנטן מוסטער, אפילו אויב אַ פּאַראַמעטער האט נאָך נישט אַריבער אַ סטאַטישן שוועל.

למשל, א גראַדועל אָבער קאָנסיסטענט פאַרגרעסערונג אין וויסקאָסיטי איבער אַ ספּעציפֿישער צייט ראַם, כאָטש נאָך אין די אַקסעפּטאַבאַל קייט, קען זיין אַ כאַרבינדזשער פון אַן אָנקומענדיק פּראָבלעם וואָס אַ טראַדיציאָנעל סיסטעם וואָלט פאַרפעלן. אַן AI אַנאַמאַלי דעטעקשאַן סיסטעם וואָלט דערקענען דאָס ווי אַן ומגעוויינטלעך מוסטער און דזשענערייט אַ פרי ווארענונג, וואָס וואָלט דערמעגלעכט דעם מאַנשאַפֿט צו נעמען פּראָאַקטיווע מיטלען צו פאַרמייַדן אַ דעפעקטיוו באַטש. די קייפּאַבילאַטי פֿאַרבעסערט באַדייטנד קוואַליטעט קאָנטראָל דורך דעטעקטירן דיווייישאַנז פון געוואונטשע ספּעסיפיקאַציעס, רעדוצירן די ריזיקירן פון דעפעקטיוו פּראָדוקטן און ענשורינג קאַנפאָרמאַטי.

4.2. פּרעדיקטיוו וישאַלט פֿאַר קריטישע אַסעץ

נישט-געפלאנטע דאונטיים איז איינע פון ​​די מערסט באדייטנדע קאסטן אין אינדוסטריעלער פאבריקאציע. טראדיציאנעלע אויפהאלטונג סטראטעגיעס זענען אדער רעאקטיוו ("פיקסט-עס-ווען-עס-ברעכט זיך") אדער צייט-באזירט (למשל, טוישן א פאמפ יעדע זעקס חדשים, אומאפהענגיק פון איר צושטאנד). פאראויסזאגנדיקע אויפהאלטונג, געטריבן דורך מאביל-שפיל מאדעלן, גיט א פיל בעסערע אלטערנאטיוו.

דורך קאנטינעווירלעך אנאליזירן רעאל-צייט דאטן פון סענסארן (למשל, וויבראציע, טעמפעראטור, דרוק), קענען די מאדעלן אידענטיפיצירן פריע סימנים פון עקוויפמענט דעגראדאציע און פאראויסזאגן מעגליכע דורכפאל. די סיסטעם קען צושטעלן א "צייט-ביז-דורכפאל פאראויסזאגונג," וואס ערלויבט דעם טיעם צו פלאנירן רעפארן בעת ​​א געפלאנטע אפשטעל וואכן אדער אפילו חדשים אין פאראויס. דאס עלימינירט די טייערע דאון-טיים פון אן אומגעריכטע דורכפאל און ערלויבט פאר בעסערע פלאנירונג פון ארבעטסקראפט, טיילן, און לאגיסטיק. די צוריקקער אויף אינוועסטמענט (ROI) פאר דעם צוגאנג איז באדייטנד און גוט דאקומענטירט אין פאל שטודיעס. למשל, א רעפינערי האט דערגרייכט א 3X ROI דורך אימפלעמענטירן א פראאקטיוון אינספעקציע פראגראם, בשעת אן אויל און גאז פירמע האט געשפארט מיליאנען דאלארן מיט א פרי-ווארענונג סיסטעם וואס האט דעטעקטירט עקוויפמענט אנאמאליעס. די באמערקבארע פינאנציעלע בענעפיטן מאכן דעם פאל פארן איבערגאנג פון א רעאקטיווער צו א פאראויסזאגנדיקער אויפהאלטונג סטראטעגיע.

4.3. פּרעדיקטיוו קוואַליטעט קאָנטראָל

פּרעדיקטיוו קוואַליטעט קאָנטראָל ענדערט פונדאַמענטאַל די ראָלע פון ​​קוואַליטעט פארזיכערונג פון אַ נאָך-פּראָדוקציע קאָנטראָל צו אַ פּראָאַקטיוו, אין-פּראָצעס פונקציע. אַנשטאָט וואַרטן אויף אַ לעצט פּראָדוקט צו זיין טעסטעד פֿאַר פּראָפּערטיעס ווי כאַרדנאַס אָדער טענסאַל שטאַרקייַט, קענען ML מאָדעלס קאַנטיניואַסלי אַנאַליזירן פאַקטיש-צייט פּראָצעס דאַטן פון אַלע סענסאָרס צו פאָרויסזאָגן, מיט אַ הויך גראַד פון בטחון, וואָס די לעצט קוואַליטעט אַטריביוטן וועלן זיין.

א פאָרויסזאָגן קוואַליטעט מאָדעל קען ידענטיפיצירן די קאָמפּלעקסע ינטערשפּיל צווישן רוי מאַטעריאַל קוואַליטעט, פּראָצעס פּאַראַמעטערס און סביבה באדינגונגען צו באַשטימען די אָפּטימאַל פּראָדוקציע סעטטינגס פֿאַר אַ געוואונטשע רעזולטאַט. אויב דער מאָדעל פאָרויסזאָגט אַז די לעצט פּראָדוקט וועט זיין נישט לויט ספּעק (למשל, צו ווייך), קען עס אַלערטירן דעם אָפּעראַטאָר אָדער אפילו אויטאָמאַטיש סטרויערן אַ פּראָצעס פּאַראַמעטער (למשל, קאַטאַליסט פיטער קורס) צו קאָריגירן די דיווייישאַן אין פאַקטיש צייט. די קייפּאַבילאַטי ניט בלויז העלפּס צו פאַרמייַדן חסרונות איידער זיי פּאַסירן, אָבער אויך אַקסעלערייץ פאָרשונג און אַנטוויקלונג דורך צושטעלן פאַסטער פאָרויסזאָגן פון פּראָפּערטיעס און ידענטיפיצירן אַנדערלייינג פּאַטערנז אין די דאַטן. דעם צוגאַנג איז אַ סטראַטעגיש ימפּעראַטיוו פֿאַר מאַניאַפאַקטשערערז וואָס זוכן צו מאַקסאַמייז ייעלד און פֿאַרבעסערן אָפּעראַציאָנעל עפעקטיווקייַט.