Niveau: Fortgeschritten
Berufsfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Mattia Vallerio, Datenwissenschaftlerin, BASF Antwerpen
Salvador Santiago, Teamleiter für Lean Six Sigma, BASF Antwerpen
Die Versuchsplanung (DOE) ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um innerhalb einer begrenzten Zeit- und Ressourcenmenge die größtmögliche Menge an Informationen zu erhalten. Die meisten der verfügbaren DOE-Techniken konzentrieren sich hauptsächlich auf die Gestaltung von Experimenten für Aufbauten, die weitgehend kontrolliert werden können, z. B. in Laboren oder Pilotumgebungen. Wie wäre es mit einem Herstellungsprozess im Weltmaßstab, bei dem das Signal-Rausch-Verhältnis sehr niedrig ist, bei dem einige Eingabeparameter nicht vollständig kontrolliert werden können, bei dem Interaktion und Korrelation zwischen Parametern die Norm sind und bei dem die experimentellen Kosten unerschwinglich sind? Ist DOE immer noch eine Option? Woher wissen wir, ob es sinnvoll ist, weiter zu experimentieren?
In diesem Vortrag wird die Verwendung von JMP zur Definition von DOE-Kampagnen für Herstellungsprozesse im Weltmaßstab anhand tatsächlicher Anwendungsfälle untersucht. Die Autoren werden zunächst die Herausforderungen hervorheben, denen sich DOE bei solchen Prozessen gegenübersieht, und dann in JMP eine Methodik zur Bewältigung dieses Problems vorstellen und demonstrieren. Dazu nutzen wir den einzigen Vorteil, den ein solcher Herstellungsprozess typischerweise hat: das Vorhandensein historischer Daten.
Der Hauptzweck dieses Beitrags besteht darin, eine konstruktive Diskussion innerhalb der JMP-Community rund um das vorgestellte Problem anzustoßen und die Entwicklung einer weiteren Verbesserung der DOE-Techniken anzustoßen.
Gute Präsentation für O&G, ich bin sehr zufrieden damit
Ich freue mich darauf, nächste Woche in Kopenhagen mehr über Comubus zu erfahren 
