レベル: 上級
職種: アナリスト / サイエンティスト / エンジニア
Mattia Vallerio 氏、データ サイエンティスト、BASF アントワープ
Salvador Santiago 氏、BASF アントワープ、リーン シックス シグマ チーム リーダー
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 手法のほとんどは、主に、研究室やパイロット環境など、大幅に制御できるセットアップの実験を設計することに重点を置いています。 信号対雑音比が非常に低く、一部の入力パラメーターを完全に制御できず、パラメーター間の相互作用や相関関係が常態であり、実験コストが法外にかかる世界規模の製造プロセスについてはどうでしょうか? DOE はまだオプションですか? 実験を続けることが意味があるかどうかをどうやって判断するのでしょうか?
この講演では、実際の使用例を活用して、JMP を使用して世界規模の製造プロセスの DOE キャンペーンを定義する方法について説明します。 著者らはまず、そのようなプロセスに関して DOE が直面する課題を強調し、次にこの問題に取り組むための JMP での方法論を提示および実証します。 これを行うために、このような製造プロセスが通常持つ 1 つの利点、つまり履歴データの存在を活用します。
この寄稿の主な目的は、提示された問題に関して 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のきっかけとなることです。
O&G にとって良いプレゼンテーションでした。非常に満足しています。
来週コペンハーゲンでコムバスについて詳しく聞くのを楽しみにしています:-)
