Hallo, Und Willkommen, alle, Zu Mein heute Präsentation.
Dank Du für Beitritt.
ICH Wille geben Du A kurz sprechen
um Die Konzept von SVEM, oder selbst- bestätigt Ensemble Modellieren,
Und Wie Das Konzept dürfen Sei A Weg in Richtung
Tut mit Komplex Modelle Und sehr wenige läuft.
ICH Hoffnung ICH dürfen zeigen Du Das An manche verwenden Fälle, Das Das Konzept Ist Genau genommen
Die Lösung in Richtung diese DOEs mit Komplex Modelle Und sehr wenige läuft.
Aber Vor ICH Start gehen hinein Detail von Mein Präsentation,
ICH wollen Zu geben Du A kurz Präsentation von Die Unternehmen Ich bin Arbeiten für.
Es ist Lohmann.
Lohmann Ist Die Hersteller von Klebstoff bänder,
Also hauptsächlich Druck- empfindlich Klebstoff bänder, Aber Auch strukturell Klebstoff Bänder.
Der Lohmann Band Gruppe gemacht A Umsatz In 2020 von um 670 Millionen Euro.
Es besteht von zwei Teile.
Es ist Die Lohmann T Affe Gruppe, das ist WHO Ich bin Arbeiten für,
Und Die Joint Venture, Lohmann & Rauscher .
Der Band Gruppe hatte A Umsatz In 2020 von um 300 € Milliarde,
Und zuletzt Jahr, Wir gefeiert unser 170 Geburtstag.
Grundsätzlich, Die Band Die Gruppe wird aufgeteilt zwei wesentlich Teile.
Das ist Die technisch Produkte, Wo Ich bin Arbeiten für.
Wir Angebot hauptsächlich doppelt- mit Seiten versehene Klebebänder,
Haftklebebänder,
Und strukturell Klebstoff Bänder.
Wir Sind einzig und allein B2 B Unternehmen.
Und Die andere Teil Ist unser Hygiene Marke.
Neunzig Prozent von unser Produkte Sind individuell angepasst Produkte.
Wir Sind aktiv weltweit.
Wir haben 24 Websites um Die Globus Und um 1.800 Mitarbeiter.
Wer sind wir?
Wir Sind Die Verbindung Ingenieure, Und als ICH erwähnt Vor,
90 Prozent von unser Produkte Sind angepasst,
so unser hauptsächlich Ziel Ist Zu Angebot unser Kunden Die am besten möglich Lösung,
oder Zu Angebot ihn A individuell angepasst Lösung sehr Spezifisch für sein Problem
oder Zu lösen sein Problem.
In Befehl Zu Tun Das, Wir haben A ganz groß Werkzeugkasten
Um das zu tun, besteht das aus einem...
Wir Sind fähig Zu Tun unser eigen Base Polymere für Druck- empfindlich Klebstoff Bänder.
Wir dürfen Tun unser eigen Formulierung
Zu formulieren entweder Druck- empfindlich oder strukturell Klebstoff.
Wir dürfen Tun unser eigen Beschichtung Das Bedürfnisse Zu bilden Die Finale Klebstoff Band.
Aber Wir dürfen Auch Tun alle Die Laminierung, sterben Schneiden, wird bearbeitet,
tun Spulen, Rollen, Also Angebot ihn Die Klebstoff Lösung
In Die bilden Er Genau genommen Bedürfnisse oder Er Genau genommen will,
In Befehl Zu lösen oder Zu am besten erfüllen sein Bedürfnisse.
Aber Wir dürfen Auch Tun alle Die testen
Und Auch helfen Die Kunde In integrierend unser Klebstoff Lösung hinein sein Verfahren.
Haben Das ganz groß Werkzeugkasten
oder diese viele Werkzeuge In Befehl Zu erfüllen Die Kunden Bedürfnisse
Auch kommt zusammen mit A viel von Grad von Freiheit In Befehl Zu Tun Das.
Das bedeutet Grad von Freiheit oder Das riesig Menge von Grad von Freiheit,
Die groß Wert ändern welche Wir haben Und handeln mit Das Komplexität.
Eins von Die Lösung Zu handeln mit Das Komplexität für uns
Ist Zu verwenden DAMHIRSCHKUH, oder Design von experimente,
für uns In Die Entwicklung Abteilung
hauptsächlich für Die Polymerisation, Formulierung, oder Beschichtung.
Das bringt Mich zurück Zu Die Thema von Mein sprechen.
Seit Wir verwenden unser DOE Zu angehen Das Problem
oder Zu angehen dieses l arge Komplexität, Und Sein fähig Zu verwenden alle Die Werkzeuge
In Die am besten möglich Und am meisten effizient Weg Zu erfüllen unser Kunden Nachfrage,
Wir verwenden DAMHIRSCHKUH, Aber Lasst uns sagen Wir wollen Zu haben Das als effizient als möglich
Zu angehen Komplex Probleme mit Die am niedrigsten Menge von Experimental- Bemühung.
Dort, ICH denken, Wo SVEM als A Konzept kommt In.
Als Du alle wissen,
während Die Verfahren Entwicklung oder Produkt Entwicklung,
Du laufen über Die Dasselbe Stufen.
Wir startet in Die Labor, tun unser Experiment An A Labor Skala
Und schalten Zu Die Pilot Skala, Dann endgültige Skala von Schritt
beim Gehen Zu Die Produktion In Befehl Zu produzieren Die Finale Produkt.
Tun Das Weg, Lasst uns sagen, Die Bemühung pro Experiment,
könnte Sei Zeit oder kosten, dramatisch erhöht sich.
In Befehl Zu minimieren diese Kosten,
Wir verwenden DAMHIRSCHKUH In Befehl Zu minimieren Die Experimental- Bemühung.
Aber Auch, Wenn Du gehen Die Schritte aus Die Labor über Die Pilot Zu Die Produktion,
Die höher Die Bemühung pro Experiment Ist,
Die mehr kritisch Sind Die Nummer von Experimente.
Situationen Wo Die Nummer von Experimente Ist kritisch
könnte Sei, Lasst uns sagen für uns, Aber Auch Lasst uns anwenden für andere Branchen,
Ist Wenn Du haben Zu Tun Experimente An A Pilot oder A Produktion Skala.
Oder selbst wenn Du Tun Experimente An A Labor Skala,
Wenn Du haben, für Beispiel, lang- läuft Experimente über das Jahr,
Sagen wir das Analyse von ein Experiment dauert sehr lang,
Das könnte Sei A Situation Wo Die Nummer von Experimente Ist sehr kritisch.
Aber Auch In Kombination mit Das,
Wenn Du haben Komplex Modelle oder komplex Probleme
welche Du haben Zu Adresse,
Wenn Du, für Beispiel, brauchen A voll RSM Modell oder Wenn Du wollen Zu Tun ein Optimierung,
Du Wille laufen hinein Das Problem Wo Du stets könnte haben
A groß Menge von Experimente In Befehl Zu Modell Das Komplex Problem.
Der am besten Situation würde Sei Das Du dürfen generieren Tut,
welche erlaubt Du verfolgen A sehr Komplex Problem
oder Zu anwenden Komplex Modelle,
Aber bei Die Dasselbe Zeit, halten Die Nummer von Experimente als niedrig als möglich.
Nur Zu geben Du ein Beispiel In unser Fall, Die Produktion von Klebstoff Bänder.
Wenn ICH Tun Experimente An A Labor Skala,
ICH brauchen weniger als A Kilogramm von Klebstoff pro Experiment,
Und ICH definitiv nicht brauchen mehr als eins oder zwei Quadratmeter von Klebstoff Band
In Befehl Zu Tun alle Die voll Analyse welche ICH wollen.
Wenn ICH dann bewegen Zu Die Pilot Skala, abhängig An Die Experiment Wir wollen Zu Tun,
Du könnte brauchen zwischen 10 oder 50 Kilogramm von Klebstoff,
Und Ihre Kosten Vielleicht 25- 100 Quadratmeter von Klebstoff Band pro Experiment.
ICH F Du gehen sogar weiter hinein Die Produktion Skala,
Du könnte brauche sogar mehr als 100 Kilogramm pro Experiment von einem klebstoff
Und Du r kosten Vielleicht 1.000 Quadrat Meter von Klebstoff Band pro Experiment.
Aber bei Die Dasselbe Zeit, ICH Trotzdem nur brauchen um ein Quadratmeter
oder zwei Quadrat Meter Zu Tun Die voll Analyse von Mein Experiment.
Wenn Du Sind In ein unglücklich Situation,
Ich habe Zu Abfall 99,9 Prozent Mein Produkt
Ist grundsätzlich Abfall.
Das ist A viel von Material gebraucht für eins Experiment,
und es Auch kommt entlang mit ganz ein enorm Menge von kosten pro Experiment.
Nur geben Du ein Illustration,
das ist A Bild von unser aktuell Pilot Linie.
T Hut Die Größe von A Tür.
Sogar für A Pilot Linie, es ist ganz groß,
also du dürfen vorstellen Die Menge von Material Du brauchen Ist ganz groß.
Und das ist Zahlen pro Experiment.
Aber sogar An A Labor Skala,
Du könnte laufen hinein Die Situationen bei dem die Nummer von läuft Ist kritisch.
Es ist entweder Wenn Du haben Komplex Modelle oder groß Menge von Faktoren,
Und Ich habe gezeigt Du Das In Die zuletzt verwenden Fall.
Weil es ist A chemisch Reaktion wo wir wollen Zu variieren Die Zutaten,
Aber Auch Die Verfahren Parameter
Wenn Du haben lang- läuft Experimente Wo Experimente laufen für mehr als eins Tag,
oder Die Analyse von Die Experiment dauert sehr lang,
Und bei Die Dasselbe Zeit, Du haben sehr begrenzt Projekt Zeit oder Projekt Budget.
In alle diese Situationen, Es Ist sehr wünschenswert Zu minimieren
Die Experimental- Bemühung als viel als möglich,
so zu verringern Die Nummer von läuft als viel als möglich.
In 2021, zuletzt Jahre Entdeckung Gipfel, ich kam über zwei Präsentationen.
Einer von Ramsey, Gottwalt, Und Lemkus, Und Die andere eins von Kay Und Hersh,
reden um Die Konzept von SVEMs oder selbst- bestätigt Ensemble Modellieren,
Und für Mich Das erzogen Die Frage, "Dürfen Das Konzept Sei Genau genommen Die Lösung
für Tut mit wenige experimente, Aber bei Die Dasselbe Zeit,
behalte das Komplexität von dein Modell für Die Problem welche Du haben?"
Mit Das sagte, ICH wollen Zu schalten über Jetzt Zu Mein verwenden Fälle
In Befehl Zu hoffentlich zeigen Du Das Das Konzept Ist Genau genommen
oder könnte Sei Genau genommen A Lösung Zu Das Problem.
Ich möchte zu JMP wechseln.
Der Erste Beispiel ICH wollen Zu zeigen Du Heute
Ist Wo Wir hatte Zu Tun A Design von Experimente
auf einer tatsächlichen Produktion Skala, An Produktion Ausrüstung.
Der zweite eins Ist Erledigt An A Pilot Anlage, Und Die dritte eins War Erledigt An Die Labor.
Ich habe welche Information für Du bei dem die Erste zwei Beispiele war Erledigt
oder Die Design War erstellt ohne wissend Die Konzept von SVEM,
Aber Die Analyse War Erledigt wissend Dann Die Konzept von SVEM.
Der dritte Beispiel war nicht Genau genommen Erledigt nach ICH wusste um Die Konzept von SVEM,
Und Dann ICH angewandt oder ICH entworfen Die DAMHIRSCHKUH
speziell wissend um Die Analyse Konzept von SVEM.
Also werde ich gehen Zu Die Erste Beispiel.
In Die Erste Beispiel,
Wir wollen Zu Tun A Produkt Entwicklung von bedeutet von A Verfahren Optimierung.
Wir könnte nur Tun Das Verfahren Optimierung An Die tatsächlich Produktion Ausrüstung,
also hatten wir Zu Tun alle Die Experimente An A Produktion Skala.
Wenn Du vorstellen obwohl, Du stets haben Zu finden Produktion Schlüssel,
Und Du haben Zu stets wetteifern mit das Tatsächliche Produktion Aufträge,
also dein normal täglich Betrieb von Geschäft.
Also Die Nummer von läuft welche Du dürfen Tun An tatsächlich Produktion Ausrüstung
Ist stets sehr begrenzt und es ist stets sehr teuer,
Und Du stets haben Zu fit In Die normal Produktion.
Was Du wollen Zu Tun bei Das Punkt, für Die Erste Beispiel,
Wir hatte fünf kontinuierlich Verfahren Faktoren, Wir wissen Wir erwartet A nichtlinear Verhalten,
Also Wir wusste Wir hatte Zu verwenden
Die voll quadratisch Modelle Und Die erwartet Interaktionen,
Und Wir Auch wissen Das Wir hatte A maximal von 50 laufen
fällig Zu begrenzt Produktion Zeit Zeit, Und Geld.
Was wir kam hoch?
Wieder, als Ich habe erzählt Vor,
Das War Erledigt Vor ICH wusste um Die Konzept von SVEM.
Wann Wir erstellt Die Design, Wir setzen alle Die linear Und quadratisch Auswirkungen
Das Wir brauchen notwendig In Die Brauch Design Plattform
Und Wir Satz Die Interaktionen Zu Optional, Und das ist Die 15 läuft welche Wir beendet hoch.
Und Dann Wir gestartet mit Die Experimente.
Bedauerlicherweise, nur 12 läuft könnte Sei vollendet
Weil Wir hatte begrenzt Zeit Und Kapazität, Und Wir war läuft aus von Zeit
In Befehl Zu Tun Die zuletzt drei übrig läuft.
Nach 12 Läufen Wir grundsätzlich hatte Zu stoppen Und Dann Tun Die Analyse,
Aber glücklicherweise für uns, Wir könnte Tun Die übrig drei Experimente
nach Die Analyse War Erledigt.
Das gebracht uns hinein Die Position Wo diese extra drei Experimente
welche war durchgeführt nach Die Analyse
War ein Genau genommen prüfen Satz Wo Wir könnte überprüfen Die Gültigkeit von unser Modell,
welche Wir erstellt verwenden Die Konzept von SVEM.
Der tatsächlich Daten Analyse,
es ist gezeigt In diese zwei Präsentationen aus zuletzt Jahre Entdeckung Gipfel,
Und ICH setzen In Die Code Also Du dürfen finde es sehr leicht An Die Gemeinschaft Seite.
Der Daten War analysiert verwenden SVEM,
also ich tat 100 Iterationen.
ICH gebraucht A voll quadratisch Modell,
gebraucht alle Die Interaktionen möglich mit diese kontinuierlich Verfahren Faktoren,
Und ICH gebraucht Die LASSO als Die Einschätzung Methode.
ICH Nur setzen In für Die Skript Wie es ist Erledigt Das Analyse verwenden SVEM,
Aber Auch, ICH würde wollen Zu verweisen Zu diese zwei Präsentationen
Wo es ist alle geschrieben runter oder erklärt In Großartig Detail.
Kommen Zu Die Ergebnisse, ICH wollen Zu zeigen Du Die Profiler,
und was Sie dürfen Genau genommen sehen Das Wir Genau genommen brauchen.
Zweite Befehl Bedingungen, Also Wir haben A quadratisch Abhängigkeit.
Aber Wir Auch hatte Interaktionen.
Also alles Was Wir erwartet War grundsätzlich gegenwärtig.
Aber Lasst uns gehen voraus Und überprüfen für Die Gültigkeit.
Du könnte sagen, "Okay, Du Nur über tailliert Die Modell.
Du Nur gebraucht zu viel Modell Bedingungen. Es ist zu Komplex.
Das ist Warum Du haben zweite Befehl Bedingungen. Das ist Warum Du haben Interaktionen.“
Also, Lasst uns sehen bei Die vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung.
Für Das Beispiel,
wir sind im Guten Position Wo Wir hatte Genau genommen A prüfen Satz,
also diese drei übrig Experiment welche Die Modell hat niemals gesehen,
Und die 12 , Lasst uns sagen, das ist Die Rot Punkte.
A S Du dürfen sehen Hier obwohl, Wenn Du betrachten Es,
Die vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung, das ist nicht zu schlecht.
T Er Vorhersage von diese drei übrig Einsen Ist hübsch Gut.
Wenn ICH überprüfen Und sehen Wenn, für Beispiel, ein anderer Antwort,
Die Vorhersage Ist sehr, sehr genau.
A S ICH erwähnt Vor, diese läuft, Die Modell hat niemals gesehen.
Für uns, das ist was ist ganz toll.
Zu haben nur 12 Läufe können haben verkrüppelt Diese Art von Experiment
Weil drei von Die läuft war fehlen,
Und Trotzdem haben Das sehr Gut prädiktiv Fähigkeit von Das Methode SVEM.
Also rein allgemein, Vorhersage War sehr Gut.
Wir könnte vorhersagen Die übrig drei läuft sehr genau außer eins Antwort.
Alles außer ausgestattet eins Antwort, Es nicht fit bei alle.
Wir Gedanke, „Das kann nicht sein.
Wir kippen Nur vorhersagen 10 von Die 11 Antworten fast perfekt,
Und Die 11 eins nicht fit."
Und wir dachten: „Okay, etwas hat Zu Sei falsch.
Unser Modell Ist Gut weil es tailliert 10 mal,
Also Es hat Zu fit Auch Die 11 Zeit."
Und wir dachte: „Okay, etwas mit Die Messung hat Zu Sei falsch,
Weil Die Experiment kippen Sei, Weil Die andere Antworten, Sie fit.
Unser Vorhersage War sehr Gut."
Wir sagte zum Experte, "S etwas In Die Messung hatte Zu Sei falsch."
So unser Experte gegraben A wenig bisschen Tiefer hinein Die Messung Ausrüstung,
Und Sie Genau genommen gefunden Abweichungen In Die Messung.
T Er Messungen An Das zuletzt Antwort
War ein wenig bisschen anders als Die Erste 12 Läufe .
A nach Die Abweichungen war korrigiert, Die Vorhersage War wieder sehr Gut.
Das bedeutet Das Das Analyse oder Die Vorhersage War Also Gut
Das Wir sogar gefunden Abweichungen In Die Messungen.
Aus Das Erste Beispiel, ICH würde sagen SVEM funktioniert perfekt,
Und gibt Du sehr Großartig Einblick In A sehr Gut Und sehr genau Modell
mit A sehr begrenzt Menge von Experimental- Bemühung.
Aber Du könnte sagen , "Okay, Sie könnte haben Auch gebraucht A anders Screening Design
Und Du würde haben, für Beispiel, 11 läuft,
Und Du würde haben bekommen genau Die Dasselbe Ergebnis von Das."
Könnte Sei WAHR.
Aber Dann ICH verweisen Zu Die dritte Beispiel.
Zweite Beispiel Ist sehr ähnlich.
Wir gesucht Zu Tun DAMHIRSCHKUH An A Pilot Anlage, Und Wir hatte vier kontinuierlich Faktoren.
Zwei von diese Faktoren erforderlich Die Produktion
Ö F speziell produziert Zutaten Weil diese zwei,
Sie repräsentiert A Verfahren Variation von unser Fenster Zu arbeiten
für unser aktuell Verfahren.
wir auch erwartet a nichtlinear Verhalten, Und Wir war erzählt nicht Zu überschreiten 10 läuft.
Aber es war stark empfohlen Zu uns Das weniger läuft
würde Sei mehr als Willkommen Weil von Kapazität Probleme.
Also wir Ende hoch mit A Hybrid Produktion/ Labor Ansatz,
wo wir beendet hoch mit nur haben sechs läuft,
oder Wir nur erforderlich sechs läuft An Die Pilot Skala oder Die Produktion Skala,
Das Sie verstärkt Zu 10 läuft In Die Labor.
Das ist grundsätzlich Die Design welche Wir beendet hoch.
Das ist Die Weg ICH erstellt Die Design.
ICH Satz Die linear Und manche Interaktion Bedingungen Zu "notwendig"
In Das Brauch Design Plattform,
Und Die übrig Interaktion Und quadratisch Begriff,
Wir Satz ihnen Zu "Optional."
Wieder, Das War Erledigt, Die Schaffung von Die Design, Vor ICH wusste um
Die Konzept von SVEM, Aber In Wesen War Dann Erledigt verwenden SVEM.
Für uns, In Das besondere Fall, Die Ziel War Zu...
Sagen wir Faktor 1 Und 2 vertreten Die Verfahren Variabilität.
Was Wir gesucht Zu erreichen Ist Wir gesucht Zu minimieren A bestimmt Antwort,
In Das Fall Antwort Nummer 7, Zu minimieren es ist Variabilität
ohne Ändern Faktor 1 Und 2, Weil Ändern Die Verfahren Variabilität
welche Wir [unverständlich 00:17:56] haben, so ist es sehr schwierig.
Aber Wir hatte zwei zusätzlich Faktoren Das war param eter
aus Die Beschichtung Ausrüstung welche Wir könnte ändern sehr leicht.
Der Ziel War Zu minimieren Antwort Nummer 7
Aber halten alle Die ausruhen grundsätzlich In Die Fenster welche Wir gesucht.
Wieder, Analyse War Erledigt hübsch viel Die Dasselbe Weg wie Vor.
Wir gebraucht SVEM mögen Wir vorgeführt In Die zuletzt Jahre Präsentationen.
Wir tat 100 Iterationen.
Wir wieder verwenden Die voll quadratisch Modelle mit alle Die Interaktionen,
Und Wir verwendet LASSO als Die Einschätzung Methode.
Nur zeigen Du Das An Die Profil wieder, Wir hatte zweite Befehl Bedingungen,
Wir hatte Interaktionen als Du dürfen sehen Hier, für Beispiel.
Sie war alle anwesend, alles, was Wir erwartet Zu Sei Dort
wie zweite quadratisch Abhängigkeiten Und Interaktionen Genau genommen war Dort.
Für unser Ziel War Zu minimieren Das Antwort Und ohne Ändern diese Faktor 1 und 2,
Weil das ist Die Verfahren Fenster welche war momentan Betriebs In.
Während Die Verfahren Reichweite,
wenn du sehen bei Das Antwort Hier, Es Änderungen ganz A bisschen.
Tun alle Die Optimierung Und haben Das Modell völlig betriebsbereit,
Wir gefunden aus Wenn Du Nur ändern Faktor, für Beispiel, Nummer 3,
Variabilität verschwindet im Grunde vollständig ohne Ändern Die ausruhen von Die Faktor.
Also wir finden mit nur sechs läuft An A Produktion Skala,
optimal Einstellungen [unverständlich 00:19:36] Zu erweitern oder optimieren
A Verfahren ganz wesentlich.
Du könnte wieder sagen, "Okay, vier Faktoren.
Du könnte nur wieder Mai haben gebraucht A definitiv Bildschirm Design."
Oder Lasst uns sagen, "Zehn läuft Ist nicht zu wenige läuft In Befehl Zu Tun Das."
Aber Das bringt Mich Zu Mein zuletzt Und Finale Beispiel.
Wir war tun A Design von Experimente An Die Labor Skala,
Und Wir gesucht Zu optimieren oder verstehen In mehr Detail A Polymerisation Verfahren.
Wir gesucht Zu Tun alle Faktoren Und Variationen innerhalb eins einzel Design Experiment.
Wir beendet hoch mit haben 15 Faktoren,
acht Zutaten, Und Sieben Verfahren Parameter.
Wir nicht haben A gemischt Design.
Wir gebraucht diese acht Zutaten, gefummelt um A wenig bisschen
Also Wir nicht Ende hoch mit A gemischt Design.
Aber als Die Experiment selbst War sehr Zeit- verbrauchend,
Die Nummer von Experimente sollen Sei niedrig, im Idealfall unten 30.
Weil Wir hatte begrenzt Projekt mal,
Und 30 Ist etwas welche Wir könnte Sei fähig Zu leisten.
Aber bei Das Moment, ICH bereits wusste um Die Konzept von SVEM
Also ICH tat Die Design von Die Experiment speziell wissend um
oder bewirbt sich Die Konzept von SVEM.
Na und ICH tat, ICH wählte das Bayes'sche I-Optimum Design.
Wir wusste Dort Wille Sei nicht- linear Verhalten,
Also alle Die zweite Befehl Bedingungen Und Interaktionen war In Dort.
Was Wir beendet hoch War A Design Das Du dürfen sehen Hier, haben nur 23 läuft,
Und haben 15 Faktoren der Zutaten Plus Verfahren Parameter,
grundsätzlich A voll RSM Modell Und nur habe gern 23 läuft.
Für Mich, Es War hübsch toll Zu Sei fähig Zu Tun Das.
Lasst uns sehen Die Ergebnis Wenn Es Genau genommen tat arbeiten,
Weil Wir waren nicht Also Sicher Das Es Genau genommen hat funktioniert.
Aber Wir war überzeugt Das Es Wille Sei bekannt bei Die Zeit
Das Es Genau genommen tut arbeiten.
Analyse War, wieder, Erledigt Die Dasselbe Weg.
Der nur Unterschied, ICH Gewohnheit zeigen Du A Profiler für Das Beispiel
Weil haben 15 Faktoren, ganz Komplex Modelle,
Und haben Zu implementieren Es In JSL macht Es sehr, sehr langsam.
Aber ICH War erzählt Das es ist gehen Zu Sei umgesetzt In JMP 17,
welche Dann Wille Sei viel Schneller
Also Ich bin Wirklich hoffen Zu erhalten JMP 17 als schnell als möglich.
Was Wir gefunden aus Ist Das nicht- Linearität War gegenwärtig.
Wir hatte wieder Interaktionen, Und Wir hatte zweite Befehl Bedingungen welche war bedeutsam.
Also nochmal, Wir erforderlich Die voll Modell.
Der Experimental- Überprüfung Ist momentan fortlaufend.
Erste Ergebnisse sehen sehr vielversprechend.
ICH nicht setzen ihnen In.
Nur In Kontrast Zu A klassisch Ansatz,
Wir würde haben erforderlich viel mehr Experimente als Nur 23.
Und wieder, Zu zeigen Du Das Wir hatte sehr Gut Vorhersage Fähigkeit,
Zu Nur Handlung manche vorhergesagt gegen tatsächlich.
Das ist Nur für eins Antwort, es ist sehr Gut.
Nur Zu geben Du ein anderer eins,
es ist nicht als Gut als Die Erste eins, aber dennoch, für uns, es ist gut genug.
Also Die Vorhersagen hier Sind sehr Gut.
Für Die Erste Experiment,
für Die Überprüfung läuft, Es sieht aus sehr vielversprechend.
Nur Zu zeigen Du manche Bild von Die Profiler.
Es ist unglücklich nicht- interaktiv.
Zweite Befehl Bedingungen war gegenwärtig, Interaktionen war gegenwärtig,
Also alle Das Was Wir erwartet War grundsätzlich In Die Modell.
Mit Das bin ich bei Die Ende von Die verwenden Fälle.
ICH wollen Zu schalten zurück.
Nur Zu geben Du kurz Zusammenfassung.
Kay Und Hersh, Sie setzen In ihre zuletzt Jahr D iscovery Gipfel
Die Titel „Umdenken Die Design und Analyse von Experimente"
Und setzen In A Frage markieren.
Aus Mein Punkt von Sicht, Du nicht brauchen Die Frage markieren.
Es ist wie Das.
Ich bin überzeugt Das SVEM Wille ändern Die Weg DOE ist gebraucht,
besonders Wenn Du gehen für entweder sehr Komplex Entwürfe,
oder groß Nummer von Faktoren, oder Wenn Du haben Zu gehen durch sehr teuer Experimente.
Bei am wenigsten, das ist Mein Meinung.
Es öffnet A neu Weg in Richtung Tut
mit minimalistisch Experimental- läuft oder Bemühung,
Und bei Die Dasselbe Zeit, Du dürfen versammeln Die maximal Menge von Information
Und Einblick aus von Das ohne haben Zu opfern Vielleicht Nummer von läuft
oder Nummer von Faktoren oder Die Komplexität von dein Modelle.
Ich bin überzeugte SVEM Wille ändern Die Weg bei am wenigsten ICH verwenden DAMHIRSCHKUH,
Und für Mich, Es War hübsch toll Zu sehen Das In Aktion.
Mit Das, Dank Du sehr viel für Aufpassen,
Und ICH Hoffnung ICH könnte zeigen Du Das Das Konzept Ist Wert versuchen.
Dank Du sehr viel.
