世界規模の製造プロセスのためのDOE：私たちはより良いことができるか？（2019-EU-45MP-073）レベル：上級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
業種：製造業
BASFアントワープ、データサイエンティスト、Mattia Vallerio
サルバドールサンティアゴ、リーンシックスシグマ、BASFアントワープのチームリード
実験計画法（DOE）は、限られた時間またはリソース内で最大量の情報を取得するための強力なツールです。利用可能なＤＯＥ技術の大部分は、主として制御することができる設定、すなわちラボまたはパイロット環境における実験の設計に主に焦点を合わせている。S / N比が非常に低く、一部の入力パラメータを完全に制御できず、パラメータ間の相互作用と相関が標準的で、実験コストが非常に高い、世界規模の製造プロセスはどうでしょうか。DOEはまだ選択肢ですか？実験を続けることが理にかなっているかどうかは、どうすればわかりますか。この講演では、実際のユースケースを活用して、JMPを使用して世界規模の製造プロセスに対するDOEキャンペーンを定義する方法について説明します。著者は最初にそのようなプロセスのためにDOEが直面する課題を強調して、そして次にこの問題に取り組むためにJMPで方法論を提示して、実証するでしょう。これを行うために、我々はそのような製造プロセスが通常持っている1つの利点を利用します：歴史的なデータの存在。この貢献の主な目的は、提示された問題についてJMPコミュニティ内で建設的な議論を開始し、DOE技術のさらなる改善の開発を引き起こすことです。
