Hallo, und willkommen, alle, zu mein heute Präsentation.
Dank Sie zum beitreten.
ich Wille geben Sie Sie ein kurz sprechen
Über der Konzept von SVEM, oder selbst- bestätigt Ensemble Modellieren,
und wie Das Konzept kann sein ein Weg in Richtung
Tut mit Komplex Modelle und sehr wenig läuft.
ich hoffen ich kann Show Sie das an etwas verwenden Fälle, das Das Konzept ist eigentlich
der Lösung in Richtung diese DOEs mit Komplex Modelle und sehr wenig läuft.
Aber Vor ich Anfang gehen hinein Detail von mein Präsentation,
ich will zu geben Sie Sie ein kurz Präsentation von der Gesellschaft Ich bin Arbeiten zum.
Es ist Lohmann.
Lohmann ist der Produzent von Klebstoff Bänder,
damit hauptsächlich Druck- empfidlich Klebstoff Bänder, aber Auch strukturell Klebstoff Bänder.
Die Lohmann Band Gruppe gemacht ein Umsatz in 2020 von Über 670 Millionen Euro.
Es besteht von zwei Teile.
Es ist der Lohmann T Affe Gruppe, das ist WHO Ich bin Arbeiten zum,
und der Gemeinschaftsunternehmen, Lohmann & Rauscher .
Die Band Gruppe hatte ein Umsatz in 2020 von Über 300 € Milliarde,
und zuletzt Jahr, wir gefeiert unsere 170 Geburtstag.
Grundsätzlich, der Band Gruppe wird eingeteilt zwei wesentlich Teile.
Das ist der technisch Produkte, wo Ich bin Arbeiten zum.
Wir Angebot hauptsächlich doppelt- seitige Klebebänder,
Haftklebebänder,
und strukturell Klebstoff Bänder.
Wir sind einzig und allein B2 B Gesellschaft.
Und der andere Teil ist unsere Hygiene Marke.
Neunzig Prozent von unsere Produkte sind angepasst Produkte.
Wir sind aktiv weltweit.
Wir verfügen über 24 Websites um herum der Globus und Über 1.800 Angestellte.
Wer sind wir?
Wir sind der Verbindung Ingenieure, und als ich erwähnt Vor,
90 Prozent von unsere Produkte sind angepasst,
so unser hauptsächlich Ziel ist zu Angebot unsere Kunden der Beste möglich Lösung,
oder zu Angebot ihm ein angepasst Lösung sehr Spezifisch zum seine Problem
oder zu lösen seine Problem.
Im Befehl zu tun das, wir verfügen über ein ziemlich groß Werkzeugkasten
um das zu tun, also besteht das aus einem...
Wir sind fähig zu tun unsere eigen Base Polymere zum Druck- empfidlich Klebstoff Bänder.
Wir kann tun unsere eigen Formulierung
zu formulieren entweder Druck- empfidlich oder strukturell Klebstoff.
Wir kann tun unsere eigen Glasur das braucht zu bilden der Finale Klebstoff Band.
Aber wir kann Auch tun alle der Laminierung, sterben Schneiden, wird bearbeitet,
tun Spulen, Rollen, damit Angebot ihm der Klebstoff Lösung
in der bilden er eigentlich braucht oder er eigentlich will,
in Befehl zu lösen oder zu Beste erfüllen seine braucht.
Aber wir kann Auch tun alle der testen
und Auch Hilfe der Kunde in integrieren unsere Klebstoff Lösung hinein seine Prozess.
Haben Das ziemlich groß Werkzeugkasten
oder diese viele Werkzeuge in Befehl zu erfüllen der Kunden braucht
Auch kommt zusammen mit ein viel von Grad von Freiheit in Befehl zu tun das.
Dass bedeutet Grad von Freiheit oder Das enorm Menge von Grad von Freiheit,
der groß Wert Veränderung welcher wir verfügen über und Umgang mit das Komplexität.
Ein von der Lösung zu handeln mit Das Komplexität zum uns
ist zu verwenden DAMHIRSCHKUH, oder Design von Experimente,
zum uns in der Entwicklung Abteilung
hauptsächlich zum der Polymerisation, Formulierung, oder Glasur.
Dass bringt mich zurück zu der Thema von mein sprechen.
Seit wir verwenden unser DOE zu angehen Das Problem
oder zu angehen dieses l groß Komplexität, und Sein fähig zu verwenden alle der Werkzeuge
in der Beste möglich und die meisten effizient Weg zu erfüllen unsere Kunden Anforderung,
wir verwenden DAMHIRSCHKUH, aber Lasst uns sagen wir will zu verfügen über das als effizient als möglich
zu angehen Komplex Probleme mit der am niedrigsten Menge von Experimental- Anstrengung.
Dort, ich Überlegen, wo SVEM als ein Konzept kommt in.
Als Sie alle wissen,
während der Prozess Entwicklung oder Produkt Entwicklung,
Sie Lauf über der gleich Stufen.
Wir startet in der Labor, tun unsere Experiment an ein Labor Skala
und schalten zu der Pilot Skala, dann endgültige Skala von Schritt
beim Gehen zu der Produktion in Befehl zu produzieren der Finale Produkt.
Tun Das Weg, Lasst uns sagen, der Anstrengung pro Experiment,
könnte sein Zeit oder Kosten, dramatisch erhöht sich.
Im Befehl zu minimieren diese Kosten,
wir verwenden DAMHIRSCHKUH in Befehl zu minimieren der Experimental- Anstrengung.
Aber Auch, wenn Sie gehen der Schritte von der Labor über der Pilot zu der Produktion,
der höher der Anstrengung pro Experiment ist,
der mehr kritisch sind der Anzahl von Experimente.
Situationen wo der Anzahl von Experimente ist kritisch
könnte sein, Lasst uns sagen zum uns, aber Auch Lasst uns anwenden zum andere Branchen,
ist wenn Sie verfügen über zu tun Experimente an ein Pilot oder ein Produktion Skala.
Oder selbst wenn Sie tun Experimente an ein Labor Skala,
wenn Sie verfügen über, zum Beispiel, lang- Laufen Experimente über das Jahr,
sagen wir mal die Analyse von ein Experiment nimmt sehr lang,
das könnte sein ein Lage wo der Anzahl von Experimente ist sehr kritisch.
Aber Auch in Kombination mit das,
wenn Sie verfügen über Komplex Modelle oder komplex Probleme
welcher Sie verfügen über zu die Anschrift,
wenn Sie, zum Beispiel, brauchen ein voll RSM Modell oder wenn Sie will zu tun ein Optimierung,
Sie Wille Lauf hinein Das Problem wo Sie immer könnte verfügen über
ein groß Menge von Experimente in Befehl zu Modell Das Komplex Problem.
Die Beste Lage möchten sein das Sie kann generieren Tut,
welcher erlaubt Sie verfolgen ein sehr Komplex Problem
oder zu anwenden Komplex Modelle,
aber bei der gleich Zeit, behalten der Anzahl von Experimente als niedrig als möglich.
Nur zu geben Sie Sie ein Beispiel in unsere Fall, der Produktion von Klebstoff Bänder.
Wenn ich tun Experimente an ein Labor Skala,
ich brauchen weniger als ein Kilogramm von Klebstoff pro Experiment,
und ich bestimmt nicht brauchen mehr als ein oder zwei Quadratmeter von Klebstoff Band
in Befehl zu tun alle der voll Analyse welcher ich will.
Wenn ich dann bewegen zu der Pilot Skala, abhängig an der Experiment wir will zu tun,
Sie könnte brauchen zwischen 10 oder 50 Kilogramm von Klebstoff,
und Ihre Kosten vielleicht 25- 100 Quadratmeter von Klebstoff Band pro Experiment.
ich F Sie gehen eben des Weiteren hinein der Produktion Skala,
Sie könnte sogar brauchen mehr als 100 Kilogramm pro Experiment von a haftend
und Sie r kosten vielleicht 1.000 Quadrat Meter von Klebstoff Band pro Experiment.
Aber bei der gleich Zeit, ich still nur brauchen Über ein Quadratmeter
oder zwei Quadrat Meter zu tun der voll Analyse von mein Experiment.
Wenn Sie sind in ein unglücklich Lage,
Ich habe zu Abfall 99,9 Prozent von mein Produkt
ist Grundsätzlich gilt Abfall.
Das ist ein viel von Material benutzt zum ein Experiment,
und es Auch kommt eine lange mit ziemlich ein enorm Menge von Kosten pro Experiment.
Nur geben Sie ein Illustration,
das ist ein Bild von unsere Strom Pilot Linie.
T Hut der Größe von ein Tür.
Eben zum ein Pilot Linie, es ist ziemlich groß,
also du kann sich vorstellen der Menge von Material Sie brauchen ist ziemlich groß.
Und das ist Zahlen pro Experiment.
Aber eben an ein Labor Skala,
Sie könnte Lauf hinein der Situationen bei dem die Anzahl von läuft ist kritisch.
Es ist entweder wenn Sie verfügen über Komplex Modelle oder groß Menge von Faktoren,
und Ich habe gezeigt Sie das in der zuletzt verwenden Fall.
Weil es ist ein chemisch Reaktion wo wir wollen zu variieren der Zutaten,
aber Auch der Prozess Parameter
wenn Sie verfügen über lang- Laufen Experimente wo Experimente Lauf zum mehr als ein Tag,
oder der Analyse von der Experiment nimmt sehr lang,
und bei der gleich Zeit, Sie verfügen über sehr begrenzt Projekt Zeit oder Projekt Budget.
Im alle diese Situationen, es ist sehr wünschenswert zu minimieren
der Experimental- Anstrengung als viel als möglich,
also zu verkleinern der Anzahl von läuft als viel als möglich.
Im 2021, zuletzt Jahre Entdeckung Gipfel, ich kam über zwei Präsentationen.
Einer von Ramsey, Gottwalt, und Lemkus, und der andere ein durch Kay und Hersch,
sprechen Über der Konzept von SVEMs oder selbst- bestätigt Ensemble Modellieren,
und zum mich das erzogen der Frage, "Dürfen das Konzept sein eigentlich der Lösung
zum Tut mit wenig Experimente, aber bei der gleich Zeit,
behalte das Komplexität von dein Modell zum der Problem welcher Sie verfügen über?"
Mit das genannt, ich will zu schalten über jetzt zu mein verwenden Fälle
in Befehl zu hoffnungsvoll Show Sie das Das Konzept ist eigentlich
oder könnte sein eigentlich ein Lösung zu das Problem.
Ich möchte zu JMP wechseln.
Die Erste Beispiel ich will zu Show Sie heute
ist wo wir hatte zu tun ein Design von Experimente
auf eine tatsächliche Produktion Skala, an Produktion Ausrüstung.
Die Sekunde ein ist fertig an ein Pilot Pflanze, Anlage, und der Dritter ein war fertig an der Labor.
Ich habe welche Information zum Sie bei dem die Erste zwei Beispiele wurden fertig
oder der Design war erstellt ohne wissen der Konzept von SVEM,
aber der Analyse war fertig wissen dann der Konzept von SVEM.
Die Dritter Beispiel war nicht eigentlich fertig nach dem ich wusste Über der Konzept von SVEM,
und dann ich angewandt oder ich entworfen der DAMHIRSCHKUH
speziell wissen Über der Analyse Konzept von SVEM.
Also werde ich gehen zu der Erste Beispiel.
Im der Erste Beispiel,
wir will zu tun ein Produkt Entwicklung durch bedeutet von ein Prozess Optimierung.
Wir könnten nur tun das Prozess Optimierung an der tatsächlich Produktion Ausrüstung,
also hatten wir zu tun alle der Experimente an ein Produktion Skala.
Wenn Sie sich vorstellen obwohl, Sie immer verfügen über zu finden Produktion Schlüssel,
und Sie verfügen über zu immer wetteifern mit das Eigentliche Produktion Aufträge,
also dein normal Täglich Betrieb von Unternehmen.
Damit der Anzahl von läuft welcher Sie kann tun an tatsächlich Produktion Ausrüstung
ist immer sehr begrenzt u es ist immer sehr teuer,
und Sie immer verfügen über zu fit in der normal Produktion.
Was Sie will zu tun bei das Punkt, zum der Erste Beispiel,
wir hatte fünf kontinuierlich Prozess Faktoren, wir wissen wir erwartet ein nichtlinear Verhalten,
damit wir wusste wir hatte zu verwenden
der voll quadratisch Modelle und der erwartet Interaktionen,
und wir Auch wissen das wir hatte ein maximal von 50 Lauf
fällig zu begrenzt Produktion Zeit Zeit, und Geld.
Was wir kam hoch?
Aufs Neue, als Ich habe erzählt Vor,
das war fertig Vor ich wusste Über der Konzept von SVEM.
Wann wir erstellt der Design, wir setzen alle der linear und quadratisch Auswirkungen
das wir brauchen notwendig in der Benutzerdefiniert Design Plattform
und wir einstellen der Interaktionen zu Optional, und das ist der fünfzehn läuft welcher wir beendet hoch.
Und dann wir gestartet mit der Experimente.
Unglücklicherweise, nur 12 läuft könnten sein vollendet
da wir hatte begrenzt Zeit und Kapazität, und wir wurden Laufen aus von Zeit
in Befehl zu tun der zuletzt drei verbleibend läuft.
Nach 12 Läufen wir Grundsätzlich gilt hatte zu Stop und dann tun der Analyse,
aber Glücklicherweise zum uns, wir könnten tun der verbleibend drei Experimente
nach dem der Analyse war fertig.
Dass gebracht uns hinein der Position wo diese extra drei Experimente
welcher wurden durchgeführt nach dem der Analyse
war ein eigentlich Prüfung einstellen wo wir könnten prüfen der Gültigkeit von unsere Modell,
welcher wir erstellt verwenden der Konzept von SVEM.
Die tatsächlich Daten Analyse,
es ist gezeigt in diese zwei Präsentationen von zuletzt Jahre Entdeckung Gipfel,
und ich setzen in der Code damit Sie kann finde es sehr leicht an der Gemeinschaft Seite.
Die Daten war analysiert verwenden SVEM,
also ich Tat 100 Iterationen.
ich benutzt ein voll quadratisch Modell,
benutzt alle der Interaktionen möglich mit diese kontinuierlich Prozess Faktoren,
und ich benutzt der LASSO als der Einschätzung Methode.
ich gerade setzen in zum der Skript wie es ist fertig Das Analyse verwenden SVEM,
aber Auch, ich möchten will zu verweisen zu diese zwei Präsentationen
wo es ist alle geschrieben Nieder oder erklärt in großartig Detail.
Kommen zu der Ergebnisse, ich will zu Show Sie der Profiler,
und was Sie kann eigentlich sehen das wir eigentlich brauchen.
Sekunde Befehl Bedingungen, damit wir verfügen über ein quadratisch Abhängigkeit.
Aber wir Auch hatte Interaktionen.
Damit alles was wir erwartet war Grundsätzlich gilt gegenwärtig.
Aber Lasst uns gehen voaus und prüfen zum der Gültigkeit.
Sie könnte sagen, "In Ordnung, Sie gerade über tailliert der Modell.
Sie gerade benutzt zu viel Modell Bedingungen. Es ist zu Komplex.
Das ist warum Sie verfügen über Sekunde Befehl Bedingungen. Das ist warum Sie verfügen über Interaktionen."
Brunnen, Lasst uns sehen bei der vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung.
Zum das Beispiel,
Wir sind im Guten Position wo wir hatte eigentlich ein Prüfung einstellen,
also diese drei verbleibend Experiment welcher der Modell hat noch nie gesehen,
und die 12 , Lasst uns sagen, das ist der rot Punkte.
EIN S Sie kann sehen Hier obwohl, wenn Sie Uhr es,
der vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung, das ist nicht zu Schlecht.
T er Vorhersage von diese drei verbleibend Einsen ist hübsch gut.
Wenn ich prüfen und sehen wenn, zum Beispiel, Ein weiterer Antwort,
der Vorhersage ist sehr, sehr genau.
EIN S ich erwähnt Vor, diese läuft, der Modell hat noch nie gesehen.
Zum uns, das ist was ist ziemlich tolle.
Zu verfügen über nur 12 Läufe haben können verkrüppelt Diese Art von Experiment
da drei von der läuft wurden fehlen,
und still haben Das sehr gut vorausschauend Fähigkeit von das Methode SVEM.
Also rein Allgemeines, Vorhersage war sehr gut.
Wir könnten Vorhersagen der verbleibend drei läuft sehr genau außer ein Antwort.
Alles ausgestattet außer ein Antwort, es nicht fit bei alle.
Wir Gedanke, „Das kann nicht sein.
Wir kippen gerade Vorhersagen 10 von der 11 Antworten schon fast perfekt,
und der 11 ein nicht fit."
Und wir dachten: "Okay, etwas hat zu sein falsch.
Unsere Modell ist gut weil es tailliert 10 mal,
damit es hat zu fit Auch der 11 Zeit."
Und wir dachte: "Okay, etwas mit der Messung hat zu sein falsch,
da der Experiment kippen sein, da der andere Antworten, Sie fit.
Unsere Vorhersage war sehr gut."
Wir genannt zum Experte, "S etwas in der Messung hatte zu sein falsch."
So unser Experte gegraben ein kleine bisschen Tiefer hinein der Messung Ausrüstung,
und Sie eigentlich gefunden Abweichungen in der Messung.
T er Messungen an das zuletzt Antwort
war ein bisschen bisschen unterschiedlich als der Erste 12 Läufe .
EIN nach der Abweichungen wurden korrigiert, der Vorhersage war aufs Neue sehr gut.
Dass bedeutet das Das Analyse oder der Vorhersage war damit gut
das wir eben gefunden Abweichungen in der Messungen.
Von das Erste Beispiel, ich möchten Sag SVEM funktioniert perfekt,
und gibt Sie sehr großartig Einblick in ein sehr gut und sehr genau Modell
mit ein sehr begrenzt Menge von Experimental- Anstrengung.
Aber Sie könnten sagen , "Okay, Sie könnte haben Auch benutzt ein unterschiedlich Screening Design
und Sie möchten verfügen über, zum Beispiel, 11 läuft,
und Sie möchten verfügen über habe exakt der gleich Ergebnis von das."
Könnte sein wahr.
Aber dann ich verweisen zu der Dritter Beispiel.
Sekunde Beispiel ist sehr ähnlich.
Wir gesucht zu tun DAMHIRSCHKUH an ein Pilot Pflanze, Anlage, und wir hatte vier kontinuierlich Faktoren.
Zwei von diese Faktoren erforderlich der Produktion
Ö F speziell produziert Zutaten da diese zwei,
Sie repräsentiert ein Prozess Variation von unsere Fenster zu arbeiten
zum unsere Strom Prozess.
Wir ... auch erwartet a nichtlinear Verhalten, und wir wurden erzählt nicht zu überschreiten 10 läuft.
Aber es war stark empfohlen zu uns das weniger läuft
möchten sein mehr als willkommen da von Kapazität Themen.
Also wir Ende hoch mit ein hybrid Produktion/ Labor sich nähern,
wo wir beendet hoch mit nur haben sechs läuft,
oder wir nur erforderlich sechs läuft an der Pilot Skala oder der Produktion Skala,
das Sie verstärkt zu 10 läuft in der Labor.
Das ist Grundsätzlich gilt der Design welcher wir beendet hoch.
Das ist der Weg ich erstellt der Design.
ich einstellen der linear und etwas Interaktion Bedingungen zu "notwendig"
in das Benutzerdefiniert Design Plattform,
und der verbleibend Interaktion und quadratisch Begriff,
wir einstellen Ihnen zu "Optional."
Aufs Neue, das war fertig, der Schaffung von der Design, Vor ich wusste Über
der Konzept von SVEM, aber in Wesen war dann fertig verwenden SVEM.
Zum uns, in das besonders Fall, der Ziel war zu...
Sagen wir Faktor 1 und 2 vertreten der Prozess Variabilität.
Was wir gesucht zu erreichen ist wir gesucht zu minimieren ein sicher Antwort,
in das Fall Antwort Nummer 7, zu minimieren es ist Variabilität
ohne Ändern Faktor 1 und 2, da Ändern der Prozess Variabilität
welcher wir [unverständlich 00:17:56] verfügen über, so ist es sehr schwierig.
Aber wir hatte zwei zusätzlich Faktoren das wurden Parameter eter
von der Glasur Ausrüstung welcher wir könnten Veränderung sehr leicht.
Die Ziel war zu minimieren Antwort Anzahl 7
aber behalten alle der sich ausruhen Grundsätzlich gilt in der Fenster welcher wir gesucht.
Aufs Neue, Analyse war fertig hübsch viel der gleich Weg wie Vor.
Wir benutzt SVEM wie wir vorgestellt in der zuletzt Jahre Präsentationen.
Wir Tat 100 Iterationen.
Wir aufs Neue verwenden der voll quadratisch Modelle mit alle der Interaktionen,
und wir verwendet LASSO als der Einschätzung Methode.
Nur zeigt Sie das an der Profil aufs Neue, wir hatte Sekunde Befehl Bedingungen,
wir hatte Interaktionen als Sie kann sehen Hier, zum Beispiel.
Sie wurden alle anwesend, alles, was wir erwartet zu sein dort
wie Sekunde quadratisch Abhängigkeiten und Interaktionen eigentlich wurden dort.
Zum unsere Ziel war zu minimieren Das Antwort und ohne Ändern diese Faktor 1 und 2,
da das ist der Prozess Fenster welcher wurden zur Zeit Betriebs in.
Während der Prozess Reichweite,
wenn du sehen bei das Antwort Hier, es Änderungen ziemlich ein bisschen.
Tun alle der Optimierung und haben Das Modell völlig betriebsbereit,
wir gefunden aus wenn Sie gerade Veränderung Faktor, zum Beispiel, Anzahl 3,
Variabilität verschwindet im Grunde vollständig ohne Ändern der sich ausruhen von der Faktor.
Also wir finden mit nur sechs läuft an ein Produktion Skala,
optimal die Einstellungen [unverständlich 00:19:36] zu erweitern oder optimieren
ein Prozess ziemlich wesentlich.
Sie könnte aufs Neue sagen, "In Ordnung, vier Faktoren.
Sie könnten nur aufs Neue dürfen verfügen über benutzt ein bestimmt Bildschirm Design."
Oder Lasst uns sagen, "Zehn läuft ist nicht zu wenig läuft in Befehl zu tun das."
Aber das bringt mich zu mein zuletzt und Finale Beispiel.
Wir wurden tun ein Design von Experimente an der Labor Skala,
und wir gesucht zu optimieren oder verstehen in mehr Detail ein Polymerisation Prozess.
Wir gesucht zu tun alle Faktoren und Variationen innerhalb ein Einzel Design Experiment.
Wir beendet hoch mit haben fünfzehn Faktoren,
acht Zutaten, und Sieben Prozess Parameter.
Wir nicht verfügen über ein gemischt Design.
Wir benutzt diese acht Zutaten, gefummelt um herum ein kleine bisschen
damit wir nicht Ende hoch mit ein gemischt Design.
Aber als der Experiment selbst war sehr Zeit- verbrauchen,
der Anzahl von Experimente sollte sein niedrig, im Idealfall unter 30.
Weil wir hatte begrenzt Projekt mal,
und 30 ist etwas welcher wir könnte sein fähig zu leisten.
Aber bei das Moment, ich bereits wusste Über der Konzept von SVEM
damit ich Tat der Design von der Experiment speziell wissen Über
oder bewirbt sich der Konzept von SVEM.
Na und ich Tat, ich gewählt das Bayessche I-Optimal Design.
Wir wusste dort Wille sein nicht- linear Verhalten,
damit alle der Sekunde Befehl Bedingungen und Interaktionen wurden in dort.
Was wir beendet hoch war ein Design das Sie kann sehen Hier, haben nur 23 läuft,
und haben fünfzehn Faktoren von Zutaten Plus Prozess Parameter,
Grundsätzlich gilt ein voll RSM Modell und nur mögen haben 23 läuft.
Zum mich, es war hübsch tolle zu sein fähig zu tun das.
Lasst uns sehen der Ergebnis wenn es eigentlich Tat Arbeit,
da wir waren nicht damit sicher das es eigentlich hat funktioniert.
Aber wir wurden überzeugt das es Wille sein bekannt bei der Zeit
das es eigentlich tut Arbeit.
Analyse war, aufs Neue, fertig der gleich Weg.
Die nur Unterschied, ich Gewohnheit Show Sie ein Profiler zum das Beispiel
da haben fünfzehn Faktoren, ziemlich Komplex Modelle,
und haben zu implementieren es in JSL macht es sehr, sehr schleppend.
Aber ich war erzählt das es ist gehen zu sein umgesetzt in JMP 17,
welcher dann Wille sein viel Schneller
damit Ich bin Ja wirklich hoffend zu bekommen JMP 17 als schnell als möglich.
Was wir gefunden aus ist das nicht- Linearität war gegenwärtig.
Wir hatte aufs Neue Interaktionen, und wir hatte Sekunde Befehl Bedingungen welcher wurden bedeutsam.
Also nochmal, wir erforderlich der voll Modell.
Die Experimental- Überprüfung ist zur Zeit laufend.
Erste Ergebnisse sehen sehr vielversprechend.
ich nicht setzen Ihnen in.
Nur in Kontrast zu ein klassisch sich nähern,
wir möchten verfügen über erforderlich viel mehr Experimente als gerade 23.
Und wieder, zu Show Sie das wir hatte sehr gut Vorhersage Fähigkeit,
zu gerade Handlung etwas vorhergesagt gegen tatsächlich.
Das ist gerade zum ein Antwort, es ist sehr gut.
Nur zu geben Sie Sie Ein weiterer ein,
es ist nicht als gut als der Erste ein, aber dennoch, zum uns, es ist gut genug.
Damit der Vorhersagen hier sind sehr gut.
Zum der Erste Experiment,
zum der Überprüfung läuft, es sieht aus sehr vielversprechend.
Nur zu Show Sie etwas Bild von der Profiler.
Es ist unglücklich nicht- interaktiv.
Sekunde Befehl Bedingungen wurden gegenwärtig, Interaktionen wurden gegenwärtig,
damit alle das was wir erwartet war Grundsätzlich gilt in der Modell.
Mit Das bin ich bei der Ende von der verwenden Fälle.
ich will zu schalten zurück.
Nur zu geben Sie Sie kurz Zusammenfassung.
Kay und Hersch, Sie setzen in ihr zuletzt Jahr D Entdeckung Gipfel
der Titel „Umdenken der Design und Analyse von Experimente"
und setzen in ein Frage Kennzeichen.
Von mein Punkt von Ansicht, Sie nicht brauchen der Frage Kennzeichen.
Es ist wie das.
Ich bin überzeugt das SVEM Wille Veränderung der Weg DOE ist benutzt,
insbesondere wenn Sie gehen zum entweder sehr Komplex Entwürfe,
oder groß Anzahl von Faktoren, oder wenn Sie verfügen über zu gehen durch sehr teuer Experimente.
Bei am wenigsten, das ist mein Meinung.
Es öffnet ein Neu Weg in Richtung Tut
mit minimalistisch Experimental- läuft oder Anstrengung,
und bei der gleich Zeit, Sie kann versammeln der maximal Menge von Information
und Einblick aus von das ohne haben zu Opfern vielleicht Anzahl von läuft
oder Anzahl von Faktoren oder der Komplexität von dein Modelle.
Ich bin überzeugte SVEM Wille Veränderung der Weg bei am wenigsten ich verwenden DAMHIRSCHKUH,
und zum mich, es war hübsch tolle zu sehen das in Aktion.
Mit das, danken Sie sehr viel zum Aufpassen,
und ich hoffen ich könnten Show Sie das Das Konzept ist Wert versuchen.
Dank Sie sehr viel.
