<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Bernd Heinen, JMP Systems Engineer, SAS
James S. Dailey, PhD, Global Technical Key Account Manager, BASF
Manchmal ist das Ergebnis eines Experiments nicht nur eine Reihe von Messungen; es ist eine kurve. Wie lässt sich die optimale Mischung ableiten, wenn Kurven miteinander verglichen werden müssen? In dieser Situation neigen viele Experimentatoren dazu, einen irgendwie repräsentativen X-Wert zu wählen und den zugehörigen Y-Wert als Ergebnis des Experiments zu verwenden. Daher ignorieren sie eine Vielzahl wertvoller Informationen. Die Lösung ist hier zu verstehen, was die optimale Kurve ist, um eine parametrisierte Kurve für jedes Experiment anzupassen, die Parameter als Ergebnis der einzelnen Experimente zu interpretieren und das Gemisch hinsichtlich dieser Parameter zu optimieren. Der Analyseprozess verwendet Graph Builder, die nichtlineare Plattform und das Anpassungsmodell, um alle verfügbaren Informationen zu nutzen und das optimale Ergebnis zu finden. Die gesamte Lösung wird motiviert und anhand von Daten eines Optimierungsproblems der chemischen Mischung demonstriert.
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe Ihren Vortrag auf dem JMP Discovery Summit in San Diego genossen. Dies scheint eine logische Lösung für ein altes Problem zu sein, und ich schätze Ihre Ideen und Ihren Ansatz.
