Tannaz Tajosleiman, Data Scientist, nne
Durante una fase di sviluppo del processo, le condizioni operative del processo devono essere caratterizzate e ottimizzate a monte ea valle. Tuttavia, nonostante il ben noto effetto delle proprietà del risultato a monte sulle prestazioni del downstream, questi due livelli sono spesso studiati e testati separatamente e le correlazioni interconnesse vengono ignorate. Di conseguenza, non è raro vedere casi in cui un miglioramento significativo a monte non viene mantenuto a valle e, anche in alcuni casi estremi, provoca ulteriori problemi a valle e una resa complessiva del processo inferiore. Pertanto, è importante avere una visione trasversale completa nella progettazione degli esperimenti durante la caratterizzazione del processo. A questo proposito, il toolbox JMP DOE è l'ideale per affrontare tali casi. In questo lavoro verrà presentato un caso di studio che dimostra un metodo sistematico in due fasi per utilizzare il toolbox DoE per la progettazione personalizzata di JMP e l'opzione dei fattori di covariate per una progettazione sperimentale in più fasi. Il progetto si concentra sull'associazione delle condizioni sperimentali a monte ea valle in modo efficiente. Inoltre, nel progetto finale sono incluse funzionalità operative come la parallelizzazione batch.
