레벨: 고급
직무: 분석가/과학자/엔지니어
Mattia Vallerio, 데이터 과학자, BASF Antwerpen
Salvador Santiago, BASF Antwerpen 린 식스 시그마 팀장
실험계획법(DOE)은 제한된 시간이나 자원 내에서 최대한의 정보를 얻을 수 있는 강력한 도구입니다. 사용 가능한 대부분의 DOE 기술은 주로 실험실이나 파일럿 환경 등 크게 제어할 수 있는 설정에 대한 실험 설계에 중점을 둡니다. 신호 대 잡음비가 매우 낮고, 일부 입력 매개변수를 완전히 제어할 수 없으며, 매개변수 간의 상호작용과 상관관계가 표준이고, 실험 비용이 엄청나게 높은 세계 규모의 제조 공정은 어떻습니까? DOE는 여전히 선택 사항인가요? 실험을 계속하는 것이 합리적인지 어떻게 알 수 있나요?
이 강연에서는 JMP를 사용하여 실제 사용 사례를 통해 세계 규모의 제조 프로세스에 대한 DOE 캠페인을 정의하는 방법을 살펴봅니다. 저자는 먼저 이러한 프로세스에 대해 DOE에서 직면한 과제를 강조한 다음 JMP에서 이 문제를 해결하기 위한 방법론을 제시하고 시연할 것입니다. 이를 위해 우리는 제조 공정이 일반적으로 갖는 한 가지 이점, 즉 기록 데이터의 존재를 활용합니다.
이 기여의 주요 목적은 제시된 문제에 관해 JMP 커뮤니티 내에서 건설적인 토론을 시작하고 DOE 기술의 추가 개선 개발을 촉발하는 것입니다.
O&G에 대한 프레젠테이션이 매우 좋았습니다. 매우 만족합니다.
다음 주 코펜하겐에서 Comubus에 대한 더 많은 이야기를 들을 수 있기를 기대합니다:-)
