David Fenn, 선임 과학자, PPG
Timothy Marsh, 연구원, PPG Industries, Inc.
통계적으로 최적화된 DOE 및 회귀 모델링을 사용하여 혁신적인 신제품 개발을 가속화할 수 있습니다.효율성 극대화와 비용 절감을 목표로 수집된 데이터를 고객 사양이나 내부 품질 메트릭과 같은 주요 제품 속성으로 제한하려는 경우가 많습니다.그러나 분석에 보다 광범위한 기본 측정을 포함하여 사용 가능한 응답 수를 늘리는 것이 종종 성공에 중요할 수 있습니다.
이 강연에서는 PPG 코팅 혁신 센터의 프로젝트 사례를 다룹니다.설계부터 분석, 부분 요인 및 제약 조건이 있는 혼합물/공정 설계에 대한 결과의 시각화까지 JMP를 사용하는 방법을 강조합니다.컬럼 스위처, 다변량 플롯, 쌍별 상관관계 및 혼합물 프로파일러와 같은 도구를 사용하여 보조 응답을 포함하여 연구 중인 시스템을 더 깊이 이해하고 예상치 못한 결과의 원인을 정확히 찾아내는 데 어떻게 도움이 되었는지 보여줍니다.
