Data Science for Batch Processes : Statistical Learning, Monitoring and Understanding
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-VCH Gmbh Jul 2026, 2026
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Overview of methods for bilinear modeling of batch data, including theory, methodologies and examples for experienced professionals in the biotech, pharmaceutical and petrochemical industries. Process Analytical Technologies (PAT) have become increasingly important with the establishment of the quality-by-design paradigm in industrial processes, particularly where batch operation is standard. PAT plays an instrumental role in advancing process understanding and operational efficiency, while strengthening safety and reliability to ensure consistent on-spec product quality and minimize environmental impact. Empirical methods based on latent variables, often referred to as chemometric methods, are a main component of PAT. When used alongside Batch Multivariate Statistical Process Control (BMSPC), these methods enable the timely detection and diagnosis of process upsets. Furthermore, process understanding can be improved by applying Latent Variable Models (LVMs), such as Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS), particularly relevant in batch processes, where the inherent complexity of the model results in a high degree of uncertainty in the operation. Data Science for Batch Processes: Statistical Learning, Monitoring and Understanding provides a comprehensive and rigorous examination of the bilinear modeling and monitoring of batch processes, comprising data alignment, pre-processing, three-way-to-two-way data transformation, data analysis and design of monitoring systems, including practical challenges and considerations when analyzing multi-dimensional batch data. Case studies and hands-on MATLAB examples using the MVBatch toolbox bridge theory and practice, illustrating how these methods can be applied. Data Science for Batch Processes: Statistical Learning, Monitoring and Understanding is an essential guide for professionals and academics who seek both foundational knowledge and advanced techniques in batch processes and data analysis.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783527326402
- Titel
- Data Science for Batch Processes : Statistical Learning, Monitoring and Understanding
- Autor
- José M. González-Martínez
- Verlag
- Wiley-VCH Gmbh Jul 2026
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3527326405
- ISBN-13
- 9783527326402
- Artikelgewicht
- 576 Gramm
- Abmessungen
- 245x171x17 mm
Process Analytical Technologies (PAT) have become increasingly important with the establishment of the quality-by-design paradigm in industrial processes, particularly where batch operation is standard. PAT plays an instrumental role in advancing process understanding and operational efficiency, while strengthening safety and reliability to ensure consistent on-spec product quality and minimize environmental impact. Empirical methods based on latent variables, often referred to as chemometric methods, are a main component of PAT. When used alongside Batch Multivariate Statistical Process Control (BMSPC), these methods enable the timely detection and diagnosis of process upsets. Furthermore, process understanding can be improved by applying Latent Variable Models (LVMs), such as Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS), particularly relevant in batch processes, where the inherent complexity of the model results in a high degree of uncertainty in the operation.
Data Science for Batch Processes: Statistical Learning, Monitoring and Understanding provides a comprehensive and rigorous examination of the bilinear modeling and monitoring of batch processes, comprising data alignment, pre-processing, three-way-to-two-way data transformation, data analysis and design of monitoring systems, including practical challenges and considerations when analyzing multi-dimensional batch data. Case studies and hands-on MATLAB examples using the MVBatch toolbox bridge theory and practice, illustrating how these methods can be applied.
Data Science for Batch Processes: Statistical Learning, Monitoring and Understanding is an essential guide for professionals and academics who seek both foundational knowledge and advanced techniques in batch processes and data analysis.
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Über die Autorin bzw. den Autor
José Camacho is a Full Professor at the Department of Signal Theory, Telematics and Communication and leader of the Computational Data Science Laboratory (CoDaS Lab) at the University of Granada, Spain. He specializes in extracting knowledge from data and the design of new algorithms to do so. He has more than 150 publications, half of them in highly cited impact journals (JCR).
Joan Borràs-Ferrís is a researcher and specialist in chemical engineering, applied statistics, and process modeling in digitalized industrial environments. He holds a PhD in Statistics and Optimization from the Universitat Politècnica de València (UPV) and has developed his career between UPV (Spain) and Université Laval (Canada). He is currently Co-founder and Chief Technology Officer (CTO) at Kensight. He has received the ENBIS Young Statistician Award for his work in introducing innovative methods that promote the use of statistics in daily practice.
Alberto Ferrer is a Full Professor of Statistics at the Universitat Politècnica de València (Spain), head of the Multivariate Statistical Engineering Group (GIEM), co-founder and Chief Scientific Officer at Kenko Imalytics, S.L., and co-founder and Scientific Advisor at Kensight Solutions, S.L. His research focuses on the development and integration of machine learning and multivariate statistics in Data Science, collaborating with national and international researchers and industry partners (chemical, pharma, food) to address the challenges that digitalization is generating in industry, healthcare, and technology. He is a member of ISBIS and ENBIS, and an elected member of the International Statistical Institute (ISI). He is the recipient of the ENBIS Box Medal Award 2025.
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