-你好，我是傑瑞魚我是A技術的工程師和JMP。
我覆蓋一些中西部狀態在這我們。
我是加入今天經過一的我的同事史考特艾倫，
誰是也A技術的工程師為了聯合管理計劃
和他支援一些其他中西部狀態。
你好，斯科特.
-嘿，傑瑞，好的早晨。
-好的早晨。
今天我們想到演講關於A種類，
A相對地新的方式到分析數據，具體來說從銑削營運,
在哪裡我們想到學習關於銑削到幫助和A規模-向上銑削過程。
-W e兩個都有A強的興趣在過程最佳化使用美國能源部
和在造型回覆曲線
使用這功能性數據探險家在跳親，
和我們通緝到帶來那些一起為了今天的推介會。
還有一個的這第一的例子我鋸正在做這種類的分析
曾是這銑削美國能源部那是在這樣本數據圖書館,
在哪裡這目標是到最佳化一個平均的粒子尺寸。
所以作為我們是說關於可能的主題為了今天，
我們想法它會是有趣的到看如果我們可以延長那
反而的最佳化那只是這粒子尺寸，
可以我們實際上最佳化這粒子尺寸分配回覆曲線？
-所以，銑削有許多不同的應用程式.
你會尋找它在任何事物從礦業，食物加工，
製作碳粉在這印刷行業，製作製藥粉末。
在這最多基本的等級， A銑削過程是用過的
什麼時候我們想到減少這粒子尺寸的A肯定物質
和生產制服粒子形狀和尺寸分配
的A開始材料。
常一些類型的磨削中等的是添加到加速這流程
或者到控制這尺寸和形狀分配
的這結果粒子。
在每個應用這慾望是到得到這正確的粒子尺寸，
說這中位數或者這意思是粒子尺寸，
和A受控可預測粒子尺寸分配。
在這設想我們討論過今天，
我們有一個現存的製造業銑削手術
那產生A製藥粉末。
它有好的表現今天，
創造這正確的中等的粒子尺寸和A狹窄的粒子尺寸分配。
A滿的揭露這設想和這結果數據是發明的。
史考特和我沒有有使用權到非機密的數據
到展示在這紙。
然而，甚至儘管這數據是編造的、
這技巧那是關於到展示是適用的為了真實的世界問題。
這圖片在這左邊節目A典型的激動球磨。
這材料到是銑削，進入在這頂部
和不斷地流量進入這血管在哪裡一個攪拌器旋轉
這材料和這磨削中等的到影響粒子尺寸。
這結果粒子是然後吸塵的出去的這血管
作為他們是銑削。
管理有說他們需要到增加這生產輸出，
某物是全部，我是當然，熟悉的和。
他們是考慮到大樓A新的銑削線，
但前投資全部那首都，他們會喜歡到調查，
能我們簡單地增加這吞吐量的我們的現存的裝置?
所以製造業製成一些嘗試在正在做那，
他們調整過的他們的過程，
和儘管他們能影響這中位數粒子尺寸，
這新的輸出有奇怪的粒子尺寸分佈。
所以製造業來了後退到研發D在哪裡史考特和我是，
和問我們到去到這飛行員實驗室
和看如果有任何組合的設定那可能提升吞吐量。
斯科特，什麼參數做過我們看在？
-在這案件，
是去到使用六不同的因素為了A DEO。
有去到是四連續的因素
所以攪拌速度，這流動速度的載體氣體，
這媒體載入中作為A百分比的這全部的，
和然後這溫度的這系統。
和然後有二絕對的因素，
這媒體類型和或許這網尺寸的A前螢幕過程。
和所以決定那些因素
是相當直截了當這些是已知的到影響粒子尺寸分佈
和事物喜歡那，但這回覆是仍然A挑戰。
和在這案件，我是不是當然如何你會實際上去回合正在做這
如果你不能模型這回覆曲線喜歡是去到做。
所以傑瑞，在你的經驗，如何會你有完畢這前？
-S哦這下一個滑動節目典型的粒子尺寸分配
或者粒子尺寸密度陰謀。
和我們已經得到A繪製的作為百分每微米相對尺寸。
但你能思考的這作為只是A粒子數數
在這y-軸或者A大量的分配，
它是只是A直方圖代表這分配的粒子。
什麼你是看到在你的螢幕,
這可能是A好的粒子尺寸分配，
有A好的狹窄的形狀和A頂峰
在這想要的中位數粒子尺寸。
但如何做我們表徵這分配
如果我們想到做A測試到調整它？
出色地，我們可能表徵這地點和這意思是，中位數，模式
的這分配。
和我們可能表徵這寬度透過A標準偏差
或者或許A寬度在一半頂峰高度，
那些是典型的方法我們可能措施那。
但什麼時候製造業嘗試過到轉動各種各樣的生產旋鈕
在他們的過程到速度向上這吞吐量，
他們鋸變化的度的不對稱在這分配。
或許這曾是到期的到不完整的銑削的這製藥材料，
或者也許那裡是溫度效果那造成的粒子到凝聚，
我們不真的知道。
但現在這一半寬度
不是真的代表這形狀的那新的曲線。
所以我們可能轉動到計算或許百分位數
沿著這寬度的這曲線，
或許這10號百分位數的粒子那落下以下A肯定觀點，
20%以下這觀點， 90%以下這觀點，和所以向前。
但它得到甚至更強硬什麼時候是試到描述某物喜歡這形狀
在哪裡那裡是二非常明顯的峰,或者這形狀，
哪個我趨向到稱呼A草垛在哪裡它是非常廣闊，不有尾巴。
什麼做我們做和那？
所以這參數化科技不似乎到是這最好的方式
到方法這問題。
斯科特，我知道我們有到做一些實驗，
但如何是我們去到方法這在今天的分析？
-所以那是什麼是去到做。
所以我們是去到使用這全部的形狀，
我們的回覆在這案件是去到是那曲線。
所以是不是去到嘗試到共同最佳化全部那些不同的參數
那你談過關於。
我們可以共最佳化二，三，四不同的參數，
但反而是去到使用那全部的曲線作為我們的回覆.
是去到使用全部這數據和然後我們的目標
是去到是一些假想曲線那我們想到達到。
那麼一次再次，是不是去到嘗試到目標
全部這不同的參數在那曲線，
是去到嘗試到匹配這形狀。
所以我們想到有我們的實驗性的形狀匹配這形狀的我們的目標。
和所以那是如何是去到得到開始了和這分析今天
和出色地拿你透過這工作流程的如何我們會做那。
所以讓我去和得到進入JMP。
哎呀，那裡我們去。
所以我們第一的看這裡是這美國能源部那我們跑了。
所以我們跑A確定的篩選設計和那些六因素，
雖然你可以使用任何設計那你通緝。
和我們已經得到18實驗在這案件，
所以這是全部這因素和這因素設定那我們用過的。
-那看起來漂亮的標準到我，斯科特，為了這美國能源部那我有跑步在這過去的。
但你不有A回覆柱子。
-W嗯，那是一的這獨特的事物關於這回覆曲線分析是
在一些案例你放它向上A小的位元不同地和如何你做這分析。
所以我們不有A回覆柱子
和是不是去到最佳化只是A單身的價值。
反而，我們的回應是在這其他桌子。
所以在這案件，我們已經得到A非常高的數據放
和這X-軸是我們的尺寸和這是價值是我們的百分每微米
和這是什麼是去到陰謀和最佳化.
但我們做需要到得到我們的美國能源部因素在那裡。
所以到做那，我們只是拿A小的位元的A捷徑
和我們做過A虛擬的加入之間這些二表。
所以在我們的設計這裡，我們的跑步數位是這關聯ID。
和然後我們已經得到這跑步數位這裡和這是這關聯參考，
和這讓我們我們帶來在全部的那些美國能源部因素。
所以這些是全部這裡在這桌子，但他們是只是幾乎加入
和那幫助我們保持我們的回覆桌子好的和乾淨的。
所以如果有任何修改，我們不有到擔心關於複製
和貼上或者調整全部那些美國能源部因素。
所以那是如何我們放向上我們的桌子，
我們已經得到我們的美國能源部因素在這桌子和我們的美國能源部回應發生在這。
和作為你能看，我們已經得到全部的我們的18運行這裡。
和前我們開始這分析，讓我們拿A看在那些曲線。
所以我只是繪製的全部那些曲線在圖形建築商，
和所以我們已經得到我們的目標曲線這裡。
所以這是A假想目標曲線那我們想到達到，
它是去到是實驗數位零。
和然後我們已經得到實驗一透過18
和這回覆曲線為了每個的那些。
-所以你已經跑步18實驗和不是A單身的一的那些
看起來確切地喜歡那目標。
什麼做我們做和那？
-那是A好的觀察。
和在這案件，什麼我們能看是一些不同的特徵之間這些，
所以確實一些是更多的廣闊。
我喜歡如何你被稱為它，那草垛這裡。
一些是更多的狹窄的，或許和較小肩膀這裡。
我們做看那這頂峰轉變A小的位元在一些的這些，
這是這頂峰，它是轉移左邊和正確的。
和所以希望我們能尋找一些設定和那些因素
那將要使用這最好的的全部的這些給我們某物那是狹窄的
沒有A肩膀或者雙峰頂峰。
但到做那，我們需要到去
進入這功能性數據探險家。
這是A傳統的美國能源部，我們會去向上到分析
和我們會去到合身模型，潛在的。
在這案件，是去到去向下這裡
到專門造型和去到功能性數據探險家。
和所以什麼時候我們發射這，我們需要到添加我們的是價值觀，
哪個是這百分每微米。
這X價值觀曾是我們的微米尺寸。
我們需要到確認每個的那些功能
和這跑步數字。
和然後是去到添加全部那些美國能源部因素
作為補充資訊.
所以我是只是去到拿全部的我的美國能源部因素
和添加他們作為補充資訊.
現在出色地點選好的。
所以什麼時候你發射這功能性數據探險家，
這是什麼你得到第一的。
和這是只是A數據加工窗戶。
和什麼是正在做是只是採取A快的看在
全部的我們的數據。
和所以在這最初的數據陰謀，我們只是有全部的我們的曲線疊加,
和你能看我們的綠色的目標曲線隱藏在那裡。
所以這只是節目我們如何全部的我們的數據是牙髓保護層向上。
超過這裡在這正確的，我們有A不同的放的功能
到幫助乾淨的向上這數據，過程它。
和一的這真的好的事物關於這平台
是你不有到做那數據加工在這數據桌子。
所以如果你需要的到消除零點或者做一些種類的調整這裡，
標準化這範圍，事物喜歡那，
你能做全部的那超過這裡在這乾淨的向上。
在我們的案件，我們的數據是漂亮的乾淨的，
所以我們不需要到做任何數據加工。
但什麼我們做需要到做是拿這綠色的曲線，
我們的目標曲線，出去的這分析。
所以這是這目標，這是什麼是去到嘗試到匹配。
和所以我們不想它到是部分的這造型分析。
所以到拿那曲線出去，我們去超過這裡到這目標功能
和我們點選載入.
和我是去到選擇那零曲線，點選好的。
和現在它是走了。
所以現在是不是去到包括那在我們的楷模。
和所以我們能捲動向下這裡和只是看如何每個
的我們的個人實驗是繪製的。
所以現在那我們的數據是好的和清潔過的向上，
我們能去在到這分析。
所以到做這造型，我們去向上到這紅色的三角形
和那裡是一些不同的楷模那我們能選擇。
和在A典型的工作流程，
在這開始，你可能不是知道哪個是這最好的模型到使用，
無論你是去到使用B 樣條或者A P樣條或者某物別的。
在這案件，在這興趣的時間，我們已經完畢全部的那已經。
和我們知道那這P樣條給出我們A漂亮的好的模型。
所以是去到去先和合身那模型。
所以我選擇P樣條和現在聯合管理計劃是創造這楷模。
和什麼出色地看是，
這第一的事物出色地是某物相似的到那最初的數據窗戶超過這裡。
所以全部的我們的曲線是仍然繪製的和覆蓋。
但現在我們已經得到這紅色的線和這紅色的線是代表這意思是
所以平均曲線的全部的那些不同的曲線。
和所以我們能也捲動向下以下
和我們看每個的我們的個人實驗
也和A線的合身。
和這是這第一的指示那你能得到關於
如何出色地這模型是配件。
所以如果你是得到全部這些紅色的線重疊你的實驗性的數據，
然後你是大概在這正確的追踪。
如果那裡曾是A很多的偏差
然後你可能考慮正在做A不同的模型。
其他事物你會注意超過這裡是有不同的配件功能
那這樣條線模型是使用。
在這案件，那裡是二那JMP那是漂亮的好的。
所以這線性模型和這步功能模型
和經過預設全部這分析向下以下
是去到使用這模型那有這最低商業銀行價值。
所以在這案件，全部這分析是使用這線性模型。
但如果你通緝到使用A不同的一你只是選擇它
和我不知道如果你能看它容易地，但這那些突出顯示現在
或者你去到這線性或者你能只是點選在這背景
和它會去到這預設.
和所以那是這造型邊的它。
但我們需要到查看如何出色地這模型是配件。
和所以到做那，我們只是去向下這裡到這窗戶那有A功能性的主成分分析。
所以這是這功能性的原則成分分析。
這看起來A小的複雜的，但什麼我們想到做
是真的開始到拿A看在如何出色地這模型有到過創建的。
和所以什麼我們想到做是看在這意思是曲線這裡。
所以這是這相同的意思是曲線那曾是計算出的在這部分多於。
和什麼聯合管理計劃有完畢是說，是去到開始和這意思是曲線
和然後是去到添加A形狀。
所以是去到添加這功能或者一些部分，
任何一個積極的或者消極的部分的這曲線
到這意思是曲線。
和你能看超過這裡如何很多的這變異數
你能解釋和那一曲線。
所以在那案件，如果我們只是有我們的意思是曲線
在我們的第一的形狀，
我們會解釋關於50%的這方差。
經過添加A第二功能，現在是解釋幾乎79%,
第三名功能得到我們向上到88%。
和所以你能看如何很多的那變化我們能解釋
經過添加更多的和更多的形狀。
和取決於在這類型的曲線你有，
你可能有僅有的一功能或者你可能有許多的功能
取決於在什麼那曲線看起來喜歡。
所以這是它看起來喜歡我們能解釋A很多的這變異數這裡。
它需要我們關於九功能到得到向上那裡。
但現在我們想到看如何出色地那些組合
的全部那些形狀和這意思是功能或者和這意思是曲線，
如何那些是代表。
如何代表他們是的我們的實驗性的數據。
所以到做那，是去到去向下到這分數陰謀，
我是去到製作這只是A小的位元較小。
和是去到看在這分數陰謀和這軟板分析器。
所以這軟板分析器
是A方式到展示這組合的全部那些不同的形狀。
所以我們真的只是想到支付注意力到這頂部左邊部分的這網格。
所以這是我們的實驗基於在這組合的這意思是曲線
和全部那些不同的形狀。
和正確的現在，全部的這FPC，自從他們是放到零，
我們只是得到那意思是曲線。
但如果我開始添加那第一的軟板、如果我製作它更多的積極的，
我是添加那形狀，
現在我能看如何我的建模的形狀是改變,
和如果我去降低，我能看如何它是改變。
所以經過添加和減法每個的這些不同的形狀，
我能重新創造全部的這不同的曲線
或者得到關閉到全部那些不同的曲線。
所以這可能拿A小的儘管到做手動，
但有A好的小的捷徑。
所以什麼我喜歡到做是去進入這分數陰謀，
和讓我們說我想到看實驗數位六
所以我能徘徊超過六，
和然後我是去到別針那這裡，拉它超過。
和所以那裡是九不同的功能，但是僅有的去到看二在A時間。
和我能看那成分一是0.08
和成分二是減0.03 。
所以我能拿這到0.08 ,和我能拿這到減0.03 。
和我是開始到複製這曲線，但我會需要到調整全部的他們。
和所以有A捷徑到做那經過只是點選在這。
所以經過點選在六，全部的這不同的軟板成分
是放到這最好的代表模型。
和我們能看在這些二形狀和看如何關閉他們是。
在這案件，他們看漂亮的好的。
或許有不是作為很多定義，和這是不是非常直的，
但它看起來漂亮的好的。
和所以我們能去超過到其他曲線喜歡數位七，
出色地點選在那一和看如何它變化。
現在它是不是看著相當作為好的，和我們能去到八。
和這是什麼我真的喜歡關於這平台，
是它讓我們你探索這數據。
所以它是功能D阿塔探險家，
是只是看見如何出色地這模型適合，
和是正在做它相當視覺上。
對了這裡，如果是真的有興趣的在那理解這雙峰自然
是不是得到那解決和這裡。
所以這是講述我們或許這不是這最好的模型。
或許有A更好的一出去那裡那我們能看在。
所以如果我們去向上後退到這頂部，
這線性模型曾是已選擇最初因為它有這最低限度銀行國際代碼,
但或許我們想到使用A步功能所以我能點選在這步功能。
和現在全部那些軟板曲線有到過重新計算。
和這第一的事物我們注意是，
是得到A很多更多的解釋的這變異數這裡。
所以我們不一定需要全部的這些曲線，
我能只是拿這滑桿.
或許我們只是想到看在六曲線和解釋99.7%這方差。
和所以它是簡化這模型A位元.
所以現在我們能去向下這裡和拿其他看
和點查看那些曲線。
所以我能徘徊超過六再次，別針它這裡。
這是這曲線那出色地是看著在。
和什麼我想到做，患病的只是製作這A小的位元大。
和所以什麼時候我點選在六，好的所以什麼做你思考，傑瑞？
你是什麼思考這一是看著A小的位元更好的？
-那是很多更好的再生產的你的實驗性的天？
是的，我喜歡那。
-好的。 是的，我思考這是看著更好的。
所以我們能去到七，
和那那些看著A很多更好的作為出色地。
和你不需要到選擇他們全部，
但它是好的到查看A很少的他們所以我們能去看在八。
是的，所以現在是得到A很多更好的解決這裡
在這雙峰自然的它。
全部正確的，我思考這是講述我們那這模型是漂亮的好的。
-是的，所以什麼做我們做現在？
那是偉大的那你能複製這實驗性的結果，
但如何做你得到到這最佳的？
-是的，我猜測在這階段，它是仍然A小的位元抽象的。
所以我們已經得到全部這些不同的形狀那是結合在不同的方法
到複製全部的我們的曲線，但我們沒有完畢什麼我們放出去到做
哪個曾是涉及那些形狀到我們的美國能源部因素。
所以那是什麼是去到做下一個。
是去到去後退向上到這模型
和是去到選擇功能性的美國能源部分析。
和什麼時候我們做那，現在是得到A分析器
那可能看A小的位元更多的熟悉的如果你是用過的到正在做傳統的DEO。
所以一次再次，這回覆曲線那我們有是這裡。
和所以我們看我們的百分每微米在這是
和這微米尺寸或者這粒子尺寸在這X。
但現在反而的擁有那些FPC
在那些形狀，現在我們有我們的美國能源部因素，
所以我們已經得到我們的攪拌速度，我們的流動速度，媒體載入中,等等等。
現在我能移動那攪拌速度和我能看如何它是有關到
或者如何它是影響這曲線。
和我能看經過這坡的這些線
無論或者不是某物是重要的或者不是。
所以改變那一不真的改變這形狀。
所以流動速度不事A所有的很多，但溫度當然
使它更多的廣闊或者使它更多的狹窄的。
和所以什麼我們能做因為我們已載入那目標曲線，
只是喜歡在A標準交易，我們能去到我們的紅色的三角形
和我們能去到最大化願望。
所以通常，這會看在A範圍
如果你是正在做A傳統的美國能源部。
但在這案件，它是去到嘗試到尋找這設定
那匹配那目標曲線那我們已載入早些時候。
所以什麼時候我點選那，和那裡我們去。
它看起來喜歡那裡是一些設定這裡那得到我們A曲線那是相當狹窄的，
打這頂峰那我們通緝和不有任何的那些特徵
那是試到避免。
-非常涼爽的。
所以是我們完畢？
我們已經得到這設定那我們需要，我們只是丟那些
超過這柵欄製造業和是完畢。
-出色地，那是一方式到母鹿它，傑瑞。
我不知道如果夥計們在製造業那我工作過和前
可能不是喜歡那。
我們大概想因為這些設定是放在，
這設定是不是部分的我們的設計。
所以這一是在這中心，
這那些不是在一個邊緣或者這中心。
所以我們大概想到跑步一些確認運行這裡，
或許看一些敏感度和製作當然那，，
我們已經得到一些穩健性大約這些設定.
-非常涼爽的。
好的，全部正確的。
-讓我們得到後退和我思考我們能和向上。
-是的。 所以，斯科特，那曾是偉大的，
感謝你為了那推介會。
所以在概括，什麼我們已經嘗試過到做，是證明如何到執行A美國能源部
使用這些粒子尺寸密度曲線。
這曲線他們自己作為這回覆相當比參數化這PSD
和概括統計數據喜歡中位數，標準偏差，等等等。
我們是然後有能力的到最佳化我們的因素輸入設定到這流程
在至少在這飛行員規模到尋找一個最佳的曲線形狀那曾是非常關閉
到我們的想要的粒子尺寸分配。
沿著和這方式我們發現如何一些的那些參數，
攪拌速度和所以向前影響這粒子尺寸分配，
領導到多種的尖峰或者領導到廣闊尖峰
或者任何那可能是。
所以我們有一個理解關於那，和我們有A模型。
所以帶來這全部後退到我們的原來的設想，
研發D拿這結果後退到製造業，
在哪裡確認運行是嘗試過。
規模-向上也許不是完全地成功的。
那是典型的的規模- UPS，有時這飛行員運行
不地圖直接地到製造業。
但我們做有這模型現在那給出我們一個指示
的哪個的這些旋鈕到轉動到調整如果我們做有A肩膀在那頂峰
或者某物喜歡那。
所以我們是有能力的到去後退到製造業，
給他們這協助那他們需要的到得到那在
所以那他們可以增加他們的吞吐量和每個人曾是快樂的。
[相聲00:26:18]那結論我們的紙。
斯科特，謝謝為了全部這難的工作。
-是的，出色地，它曾是偉大的在職的和你在這，傑瑞。
-是的，同樣。
史考特有到過種類足夠的到節省這造型腳本在這數據桌子，
哪個是去到附到這推介會。
如果你已經得到任何問題關於這影片
或者任何的這技巧那我們做過，請郵政你的評論以下這影片,
會有是A空間為了你到做那，星期三是快樂的到得到後退和你。
感謝你為了加盟我們。
-雅普，謝謝。
