Livello: Avanzato
Funzione lavorativa: Analista/Scienziato/Ingegnere
Mattia Vallerio, Data Scientist, BASF Anversa
Salvador Santiago, responsabile del team Lean Six Sigma, BASF Anversa
La progettazione di esperimenti (DOE) è un potente strumento per ottenere la massima quantità di informazioni in un periodo di tempo o risorse limitato. La maggior parte delle tecniche DOE disponibili si concentrano principalmente sulla progettazione di esperimenti per configurazioni che possono essere ampiamente controllate, ad esempio in laboratori o ambienti pilota. Che ne dite di un processo di produzione su scala mondiale in cui il rapporto segnale-rumore è molto basso, dove alcuni parametri di input non possono essere completamente controllati, dove l’interazione e la correlazione tra i parametri è la norma e dove il costo sperimentale è proibitivo? Il DOE è ancora un'opzione? Come facciamo a sapere se ha senso continuare a sperimentare?
Questo discorso esplora l'uso di JMP per definire campagne DOE per processi di produzione su scala mondiale con l'aiuto di casi d'uso reali. Gli autori evidenzieranno innanzitutto le sfide affrontate nel DOE per tali processi e poi presenteranno e dimostreranno una metodologia in JMP per affrontare questo problema. Per fare ciò, sfruttiamo l’unico vantaggio tipico di un processo di produzione di questo tipo: la presenza di dati storici.
Lo scopo principale di questo contributo è avviare una discussione costruttiva all'interno della comunità JMP attorno al problema presentato e innescare lo sviluppo di ulteriori miglioramenti delle tecniche DOE.
Buona presentazione per O&G, ne sono molto soddisfatto
Non vedo l'ora di saperne di più su Comubus la prossima settimana a Copenaghen 
