Laura Lancaster, Principal Research Statistician Developer, SAS
Der Vorhersage-Profiler in JMP® ist ein leistungsstarkes Tool zum Visualisieren und Optimieren von Modellen aus entworfenen Experimenten. Diese Präsentation konzentriert sich auf neue Funktionen im Vorhersage-Profiler zum Untersuchen und Optimieren von Modellen mit bekannten Einschränkungen und zum Bestimmen von Faktorbereichen, die die Qualität gemäß den Spezifikationen für kritische Qualitätsattribute (CQA) sicherstellen, wodurch ein grundlegendes Quality by Design (QbD ) Problem. Während frühere Versionen von JMP in der Lage waren, Konstruktionen zu erstellen, die unzulässige Kombinationseinschränkungen und Kombinationen von Faktoren respektierten, von denen im Voraus bekannt war, dass sie physikalisch unmöglich oder unerwünscht sind, waren die Modellerkundung und -optimierung im Profiler im letzten Schritt nicht in der Lage, diese Einschränkungen einzuhalten. Wir werden demonstrieren, wie der Profiler seit JMP® 16 diese komplexen Designbeschränkungen automatisch handhabt, wenn er das Modell untersucht und eine Optimierung durchführt. Wir werden auch demonstrieren, wie der Design Space Profiler, neu in JMP® 17, Unterbereiche des Design Space findet, die die Wahrscheinlichkeit maximieren, die Produktqualität für die CQA-Spezifikationen beizubehalten, während maximale Flexibilität aufrechterhalten wird. Diese beiden Fähigkeiten machen den Prediction Profiler für eine qualitativ hochwertige Produkt- und Prozessinnovation unverzichtbar.
