<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bernd Heinen, Ingegnere di sistemi JMP, SAS
James S. Dailey, PhD, Global Technical Key Account Manager, BASF
A volte il risultato di un esperimento non è solo un insieme di misurazioni; è una curva. Come si può ricavare la miscela ottimale se è necessario confrontare un insieme di curve? In questa situazione molti sperimentatori tendono a scegliere un valore X in qualche modo rappresentativo e utilizzare il valore Y associato come risultato dell'esperimento. Così ignorano un'ampia serie di informazioni preziose. La soluzione qui è capire qual è la curva ottimale, adattare una curva parametrizzata per ogni esperimento, interpretare i parametri come il risultato dei singoli esperimenti e ottimizzare la miscela rispetto a tali parametri. Il processo analitico utilizza Graph Builder, la piattaforma Nonlinear e Fit Model per sfruttare tutte le informazioni disponibili e trovare il risultato ottimale. L'intera soluzione è motivata e dimostrata con i dati di un problema di ottimizzazione di una miscela chimica.
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Mi è piaciuto il tuo intervento al JMP Discovery Summit di San Diego. Questa sembra una soluzione logica a un vecchio problema e apprezzo le tue idee e il tuo approccio.
