JMP estuvo encantado de dar la bienvenida a Peter Goos y Bradley Jone s, dos líderes de opinión en el área de diseño de experimentos (DOE), a nuestra oficina de Marlow en el Reino Unido la semana pasada para hablar sobre las mejores prácticas en el DOE.
Box, Hunter y Hunter explicaron en su texto seminal, Estadísticas para experimentadores , que existe una brecha en la comprensión entre nuestro modelo de sistema y la realidad. Cuando hay un problema que cumple con los requisitos de un cliente, entonces necesitamos acercar nuestro modelo a la realidad para encontrar una solución. Podemos actualizar nuestro modelo analizando datos históricos de observación y diseñando experimentos para capturar nuevos datos de la manera más eficiente. JMP Pro nos permite realizar un mejor análisis de nuestros datos históricos a través de técnicas tales como regresión generalizada para identificar sólidamente qué variables son importantes. Este enfoque de análisis holístico significa que podemos obtener el conocimiento que requerimos en menos iteraciones, lo que ahorra tiempo y costos al ayudar a nuestra organización a tomar la decisión correcta.
La última técnica para recopilar más información en menos ejecuciones es diseños de proyección definitivos . Este diseño premiado fue desarrollado por Bradley Jones y Chris Nachtsheim y le permite comprender la curvatura y las interacciones al mismo tiempo que identifica los efectos principales, lo que reduce la necesidad de experimentos de seguimiento. Los diseños de cribado definitivos están causando un gran revuelo en la industria y se consideran tan importantes que la papel que Jones y Chris Nachtsheim escribieron sobre ellos Ganó el prestigioso premio ASQ Brumbaugh Award.
Jones y Peter también hablaron sobre dos conceptos clave cubiertos en su libro. Diseño óptimo de experimentos. :
Introdujeron el concepto de bloqueo y explicaron su importancia en el manejo de la variación, utilizando el ejemplo de estabilidad de vitaminas que se encuentra en su libro.Explicaron la importancia de gestionar factores difíciles de cambiar utilizando diseños de parcelas divididas, utilizando un ejemplo de túnel de viento automotriz de su libro. Los dos diseños clave que cubrieron son los diseños D-óptimo, que se centran en la estimación precisa de los efectos de los factores y que son ideales para detectar e identificar qué factores están activos, y los diseños I-óptimos, que se centran en predicciones precisas con su modelo y son Ideal para la optimización de procesos.Fue un privilegio escuchar a dos de los principales pensadores del DOE, y esperamos darles la bienvenida de nuevo en un cargo en el futuro cercano.
