透過實驗設計增強產品開發 (2019-EU-EPO-109)等級：中級
工作職能：分析師/科學家/工程師
Bernard Ennis，塔塔鋼鐵公司首席研究員
David Neal Hanlon，塔塔鋼鐵公司研究員
Patricia Gobernado Hernandez，塔塔鋼鐵公司研究科學家
最佳電子海報獲獎者
優化新產品開發的開發週期是鋼鐵業研發面臨的挑戰。 鋼鐵是透過一長串相互依賴的製程步驟生產的。 因此，需要進行大量的實驗來充分探索製程性能關係。這對於新的、高度差異化的產品來說更為重要，因為對底層物理冶金學的了解並不完整，因此先驗的排除不可能的因素。 在此背景下，利用實驗的統計設計來縮短開發時間、最大化實驗能力的產出並最小化材料消耗至關重要。 本文評估了複雜鋼產品對退火過程的反應。 對經典的全因子 (FF)、兩個水平的六因素設計和新穎的明確篩選設計 (DSD) 進行了比較。 根據每個設計篩選重要變數的能力對結果進行評估和討論。 雖然兩種設計都能夠識別最相關的因素，但 DSD 會導致實驗次數顯著減少。 對於 DSD，實驗負擔比 FF 設計小四倍。
高峰會精選數據探索美國能源部電子海報
