DOE for World-Scale Manufacturing Processes : 우리는 더 잘 할 수 있습니까? (2019-EU-45MP-073)수준 : 고급
직무 기능 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
산업 : 제조
Mattia Vallerio, 데이터 과학자, BASF Antwerpen
살바도르 산티아고, 린 식스 시그마 팀 리더, BASF 앤트워프
실험 설계 (DOE)는 제한된 시간 또는 자원 내에서 최대한의 정보를 얻는 강력한 도구입니다. 이용 가능한 DOE 기술의 대부분은 주로 실험실이나 시험 환경에서 크게 제어 할 수있는 설정을위한 실험 설계에 중점을 둡니다. 일부 입력 매개 변수를 완벽하게 제어 할 수없는 곳, 매개 변수 간의 상호 작용 및 상관 관계가 표준이며 실험 비용이 많이 드는 곳에서는 신호 대 잡음 비율이 매우 낮은 세계 규모의 제조 프로세스는 어떻게됩니까? 교육청은 여전히 선택권입니까? 실험을 계속하는 것이 합리적인지 어떻게 알 수 있습니까? 이 강연에서는 JMP를 사용하여 실제 사용 사례의 도움을 받아 세계 규모의 제조 프로세스에 대한 DOE 캠페인을 정의합니다. 저자는 먼저 그러한 프로세스에 대한 교육청에서 직면 한 과제를 강조하고이 문제를 해결하기 위해 JMP에서 방법론을 제시하고 시연합니다. 이를 위해 우리는 제조 프로세스가 일반적으로 가지는 장점 중 하나 인 과거 데이터의 존재를 이용합니다. 이 공헌의 주요 목적은 제시된 문제를 둘러싼 JMP 공동체 내에서 건설적인 토론을 시작하고 DOE 기술의 발전을 촉진시키는 것입니다.
