在特种化学品、食品、制药、生物技术产品和其他产品中使用批量生产工艺的公司可以使用已经收集到的数据来做出实时决策并采取适当的行动。实时批处理分析可以帮助公司更好地理解他们的流程，最小化变化，并知道在哪里立即对流程进行改进。
从历史上看，批处理过程很难控制和分析，因为每个批都是唯一的:批的长度不相同;时间滞后不同;原材料可能不同;而且在设备、操作条件和工艺活动方面往往存在差异。高级批处理控制可能很复杂。在批处理运行时，了解这些变化如何影响批处理质量可以提供巨大的好处。
制造商使用批分析软件来比较批次，以帮助发现实时潜在的问题。一个分析解决方案允许用户将理想的“黄金”批次与其他批次进行比较，以帮助更好地理解变量如何影响当前批次。供应商称之为动态时间扭曲(DTW)。它可以对齐数据，可以比较多个批次的参数，并适应可变的时间差异。该技术有助于在批次之间准确地对齐数据，并将历史批次数据中的参数与实时批次中发现的变化相匹配。数据分析软件可以用来确定批处理的进展情况，并预测批处理是否符合规格，是否需要重做、修改甚至丢弃。
值得注意的是，批处理分析软件扩展了可以利用高级过程控制的过程范围。该解决方案可用于解释数据，以帮助实时优化流程。该软件分析了不同批次的批次轨迹与其他参数和变量的比较。主要的多变量分析方法包括主成分分析(PCA)和潜在结构预测(PLS)。PCA提供了数据集的简明概述。它识别模式，包括异常值、趋势、组、关系等，并帮助检测异常操作。PLS建立输入和输出变量之间的关系，并为质量预测开发过程的预测模型。
此外，所包含的模型预测多变量分析(MVA)软件使用户能够调整批次轨迹和使用比较模型进行控制的预测。MVA帮助工程师全面地查看批处理参数，从而能够识别变量之间的相互作用，并发现是什么导致了特定的条件。实时分析可以帮助确定所有变量如何影响批处理。通过深入研究各个参数，工程师可以确定是否有些东西超出了范围或“不太正确”，对过程做出决定，并采取适当的行动。该软件还可以帮助预测问题何时开始发展，以便采取纠正措施。
分析可以检查影响产品质量的条件和测量。通过可视化数据，工程师可以确定该批是否应该用于模型生成。比较来自多个批处理的数据以对齐批处理参数以确定批处理的运行情况非常关键。
在数据提取和模型构建过程中，所选批次的数据使用DTW自动与正确的参数对齐。通过生成模型并使用DTW屏幕，制造商可以确定批次与批次之间的参数是否不同。在过去，获取、可视化和比较数据并不容易;或者生成模型，动态比较参数。这项技术使这一切变得容易得多。
所包含的模型构建应用程序工具可以使熟悉流程的工作人员逐步完成流程。用户可以选择应该使用哪些批来生成模型。他们还可以将结果与其他模型进行比较，并检查预测结果。实验室分析数据可用于验证模型，并确定模型何时工作良好。分析可以帮助确定什么工作得很好，什么需要改进。
分批分析在酿造中的应用
一家大型酿酒商正在使用批量分析软件作为beta试验的一部分，以确定工艺问题。据该公司的一名工程师说，该酿造公司使用该软件对其Briggs lauter tunt(分离提取的麦汁(从谷物中提取的糖)的装置)进行建模，以确定生产过程中的关键质量参数。
酿造公司在这个桶上每周运行60-80批次，如果偏离标准操作程序，公司就会亏损。它选择这个单元进行分析是因为它已经收集了大量关于它的数据。
批处理分析软件用于为批处理过程或单元建立模型，并与正在运行的批处理过程一起执行。该模型有助于预测质量参数，识别影响过程的变量，并在过程早期检测故障。构建该模型的目的是将正在运行的批与历史批进行比较，并允许用户向下钻取单个参数，并与其他批进行比较，以确定是否有什么超出范围或在其他方面不正确。该公司使用该软件建立了一个模型，然后使用模型的高级统计数据确定蒸汽压力螺线管被堵塞。
工厂工程师说:“对于批处理应用程序来说，创建批处理过程模型可能特别具有挑战性，因为批处理与批处理之间固有的时间可变性。”“批次长度因设备、操作条件、批次某一阶段的故障、时间滞后和原材料变化而变化。分析可以用来比较当前批次和我们认为是好的批次，以找到问题的原因。”
模型中的多变量分析显示了参数异常值，并帮助识别可能存在问题的潜在参数。该公司还能够使用DTW功能，覆盖不同批次和匹配参数，以识别其pH计的异常情况。该公司纠正了这一问题，以提高效率，现在正在使用该技术识别其他挑战。
珍妮丝·阿贝尔，jabel@arcweb.com，是ARC咨询集团．
