これはによる素晴らしいプレゼンテーションです@phil_kay JMP Pro16の新しいモデルスクリーニングプラットフォームを使用します。
この状況には、企業が高価値の化学製品を製造するプロセスを開発しようとしている産業研究開発の例が含まれています。このプロセスには、何千もの「成分」の組み合わせが考えられます。彼らはランダムに150の組み合わせを選択し、その情報を使用して最良の組み合わせを見つけることを望んでいます。
課題は、可能な最大の歩留まりを達成することです。そのために、彼らは各変数が収量に与える影響を理解するためのモデルを構築し、これを使用して、試行されなかった成分の組み合わせの収量を予測しました。彼らは、JMP Pro 16のモデルスクリーニングを使用してモデルを構築およびテストし、検証データで最高のパフォーマンスを発揮するモデルを選択しました。 そこから、彼らは、そうでない組み合わせよりもパフォーマンスが優れていると予測された組み合わせで最高の利回りを探すように絞り込むことができました。
このビデオでは、モデルの実行、比較、選択、探索のための自動化されたワークフローがどのように時間を節約し、より深い洞察を提供し、より良い意思決定を推進するかをご覧いただけます。
