Laura Lancaster, Développeuse principale de statisticiens de recherche, SAS
Le profileur de prédiction de JMP® est un outil puissant pour visualiser et optimiser les modèles à partir d'expériences conçues. Cette présentation se concentrera sur les nouvelles fonctionnalités du profileur de prédiction pour explorer et optimiser les modèles avec des contraintes connues et pour déterminer les plages de facteurs qui assurent la qualité telle que définie par les spécifications associées aux attributs de qualité critiques (CQA), résolvant ainsi un problème fondamental de qualité par conception (QbD ) problème. Alors que les versions précédentes de JMP étaient capables de créer des conceptions qui respectaient les contraintes de combinaison non autorisées et les combinaisons de facteurs connues à l'avance pour être physiquement impossibles ou indésirables, l'exploration et l'optimisation du modèle dans le profileur à la dernière étape n'ont pas pu obéir à ces contraintes. Nous montrerons comment le profileur, depuis JMP® 16, gère automatiquement ces contraintes de conception complexes lors de l'exploration du modèle et de l'optimisation. Nous démontrerons également comment Design Space Profiler, nouveau dans JMP® 17, trouve des sous-régions de l'espace de conception qui maximisent la probabilité de maintenir la qualité du produit pour les spécifications CQA tout en conservant une flexibilité maximale. Ces deux capacités rendent le profileur de prédiction indispensable pour une innovation de produit et de processus de haute qualité.
