级别：高级
工作职能：分析师/科学家/工程师
Mattia Vallerio，巴斯夫安特卫普数据科学家
Salvador Santiago，巴斯夫安特卫普精益六西格码团队负责人
实验设计 (DOE) 是一种强大的工具，可以在有限的时间或资源内获取最大量的信息。 大多数可用的 DOE 技术主要集中于为可很大程度上控制的设置（即实验室或试点环境）设计实验。 如果世界规模的制造过程中信噪比非常低，一些输入参数无法完全控制，参数之间的相互作用和相关性是常态，而实验成本却令人望而却步，那么情况又如何呢？ DOE 仍然是一个选择吗？ 我们如何知道继续实验是否有意义？
本次演讲探讨了如何使用 JMP 借助实际用例来定义世界级制造流程的 DOE 活动。 作者将首先强调 DOE 在此类流程中面临的挑战，然后提出并演示 JMP 中解决此问题的方法。 为此，我们利用了这种制造过程通常具有的一个优势：历史数据的存在。
此贡献的主要目的是在 JMP 社区内围绕所提出的问题启动建设性讨论，并引发 DOE 技术的进一步改进。
期待下周在哥本哈根听到更多关于 Comubus 的信息:-)
