나의 이름 ~이다 데이비드 펜.
나 일하다 ~을 위한 PPG 산업
~에 그들의 코팅 혁신 센터 단지 밖의 ~의 피츠버그.
오늘 나는 가고 있다 에게 BE 말하는 ~에 대한 일부 ~의 우리의 경험담
~와 함께 사용하여 암사슴 ~을 위한 소설 코팅 개발,
특히 집중하다 ~에 그만큼 중요성 ~의 사용하여 보조자 응답.
그만큼 의제, 아픈 말하다 ㅏ 작은 조금 ~에 대한 연구 방법론,
그리고 ~에 사례 당신은 궁금하다 무엇 나 평균 ~에 의해 보조자 응답,
아픈 정의하다 저것 ~에 이것 부분.
그 다음에 잘 계속해 에게 둘 예.
그만큼 첫 번째 하나, ㅏ 새로운 수지 개발 ~을 위한 건축 코팅,
그리고 그만큼 두번째 하나, ㅏ 보호적인 코팅,
그 다음에 잘 마치다 끄다 ~와 함께 ㅏ 약간의 일반적인 관찰.
거기 ~이다 다양한 프레임워크 저것 ~할 수 있다 BE 사용된 에게 설명하다
그만큼 새로운 제품 개발 프로세스.
하나 저것 나 특히 좋다 ~이다 표시됨 여기, DMADV.
여기 우리 가지다 다섯 단계.
그만큼 첫 번째 단계 ~이다 에게 정의하다 그만큼 목표 ~의 그만큼 프로젝트.
무엇 ~이다 우리 견딜 수 없는 에게 성취하다?
그 다음에 우리 얻다 ~ 안으로 측정.
무엇 ~이다 그만큼 비판적인 형질 우리 필요 에게 측정하다,
그리고 하다 우리 가지다 적합한 프로세스 ~에 장소 에게 측정하다 그들을?
그 다음에 우리 생각하다 ~에 대한 분석하다 .
무엇 요인 ~할 수 있다 우리 변화 에게 만들다 개량?
그 다음에 위에 그만큼 설계 단계,
어디 우리 고의로 조종하다 저것들 요인
그리고 그만큼 레벨 ~의 저것들 요인
에게 노력하다 그리고 영향을 미치다 안 개선 그리고 선두 에게 최적 성능.
그 다음에 한 번 우리 가지다 안 고급의 원기, 우리 얻다 위에 확인,
생각 ~에 대한 ~ 할 것이다 우리의 해결책 일하다 ~에 그만큼 진짜 세계?
무엇 ~이다 그만큼 중요한 것들 우리 필요 에게 생각하다 ~에 대한
언제 우리 적용하다 이것 뼈대?
잘, ~에 자귀 ~의 그만큼 한정된 단계, 그만큼 목표 필요 에게 BE 분명한
그래서 저것 그만큼 전체 조직 가지다 그만큼 같은 이해 ~의 그만큼 목표,
그리고 그것 필요 에게 BE 영향력이 있는.
만약에 이었다 성공적인 그리고 우리 배달하다 ㅏ 해결책,
~ 할 것이다 그것 채우다 ㅏ 진짜 충족되지 않은 필요 ~에 그만큼 시장
그리고 BE ㅏ 성공적인 제품?
만약에 우리 건너뛰다 지금 에게 그만큼 끝,
어느 해결책 우리 적용하다 필요 에게 BE 비용- 효과적인.
그것 필요 에게 BE 건장한.
그 다음에 그만큼 가운데 ~의 이것 프로세스,
우리 원하다 에게 얻다 ~을 통해 이것 프로세스 ~처럼 빠르게 그리고 ~처럼 효율적으로 ~처럼 우리 할 수 있다.
우리 원하다 에게 배달하다 그만큼 제품 에게 그만큼 시장 ~처럼 곧 ~처럼 우리 할 수 있다,
그리고 우리 원하다 에게 둥근 기둥 등에 감다 그만큼 최저한의 양 ~의 현금
그리고 그만큼 최저한의 양 ~의 자원 에게 하다 저것.
분명히, 하다 그리고 ㅏ 많은 ~의 그만큼 도구 저것 ~이다 사용 가능 ~에 JMP
~이다 잘 세트 위로 에게 만들다 우리를 성공하다 ~에 이것 영역.
하나 ~의 그만큼 도구 저것 나 좋다 에게 사용
특히 일찍 ~에 ~에 ㅏ 프로젝트 ~이다 ㅏ 프로세스 지도.
이것 ~이다 ㅏ 매우 특정한 유형 ~의 프로세스 지도.
그것은 정말 매핑
그만큼 프로세스 ~의 적재 밖으로 그만큼 연구 그리고 개발.
나는 전시 여기 ㅏ 쉽게 한 예 ~의 ㅏ 프로세스 지도
에게 개발하다 안 자동차 베이스 코트.
우리 가지다 모두 그만큼 단계 저것 ~이다 관련된 ~에 우리의 실험.
우리 만들다 ㅏ 수지,
우리 사용 저것 수지 에게 만들다 ㅏ 베이스 코트 페인트,
우리 스프레이 적용하다 저것 베이스 코트 위에 ㅏ 기판,
우리 적용하다 ㅏ 맨 위 코트 위에 저것 베이스 코트,
그 다음에 우리 치유법 저것들 코팅 함께,
그리고 그 다음에 우리 측정하다 그만큼 속성 저것 우리 얻다 ~에서 모두 ~의 저것.
모두 ~의 이것들 단계,
우리 목록 모두 ~의 그만큼 요인 저것 ~할 것 같다 놀다 ㅏ 역할 ~에 이것들 분리된 단계.
이것 ~이다 유용한 ~을 위한 ㅏ 숫자 ~의 원인.
첫 번째 ~의 모두,
그것 준다 여러분 ~에 그만큼 팀 ㅏ 통일된 이해
~의 무엇 그만큼 프로세스 ~이다 이었다 취급 ~와 함께 그리고 어떻게 ~이다 우리 가고 있다 에게 영향을 미치다 그것.
그것 또한 허용한다 우리를 에게 포착 모두 ~의 그만큼 변수 우리 ~할 수 있다 생각하다 ~의
저것 ~할 것 같다 놀다 ㅏ 역할 ~에 그만큼 다양한 단계
그래서 우리 ~하지 않다 간과하다 아무것.
그 다음에 그것은 ㅏ 좋은 시작 가리키다
~을 위한 생각 ~에 대한 어느 ~의 이것들 ~이다 우리 가고 있다 에게 노력하다 그리고 조종하다,
어느 ~의 이것들 ~이다 우리 가고 있다 에게 집중하다 ~에 에게 노력하다 그리고 배달하다 ㅏ 성공적인 프로젝트?
이것들 요인 ~이다 더 나아가 세분된 그리고 분류됩니다.
첫 번째, 우리 가지다 우리의 Xs.
이것들 ~이다 그만큼 변수 저것 우리 ~할 수 있다 조종하다
에게 노력하다 그리고 영향을 미치다 안 개선 ~에 우리의 제품 또는 우리의 프로세스.
그 다음에 우리 가지다 우리의 큰 그렇습니다.
이것들 아마 나타나다 ~에 그만큼 사양 ~의 그만큼 제품.
이것들 ~이다 무엇 이었다 정말 견딜 수 없는 에게 성취하다.
이것 ~이다 무엇 그만큼 고객 정말 걱정하다 에 대한,
무엇 그만큼 고객 ~ 할 것이다 지불하다 을 위한.
다음, 우리 가지다 우리의 Ns, 소음 변수.
이것들 ~할 수 있었다 BE 변수 저것 우리 5월 BE ~ 아니다 제어,
이었다 ~ 아니다 고의로 조작하다,
하지만 것들 저것 ~할 수 있었다 소개하다 소음 ~ 안으로 그만큼 프로세스,
어느 하나 ~ 동안 그만큼 실험, ~ 동안 그만큼 새로운 제품 개발,
또는 ~에 그만큼 끝 애플리케이션,
~에 그만큼 제조 ~의 그만큼 제품 또는 그만큼 끝 사용 ~의 그만큼 제품.
그 다음에 마지막으로, 그만큼 주제 ~의 오늘의 말하다,
우리 가지다 우리의 보조자 응답, 어느 우리 상표 ~처럼 작은 그렇습니다.
이것들 ~할 것 같다 ~ 아니다 나타나다 ~에 그만큼 사양,
그만큼 고객 ~할 것 같다 ~ 아니다 심지어 BE 알고 있는 ~의 이것들,
하지만 그들은 측정 우리 ~할 수 있다 가져가다 ~에 다양한 단계 ~의 그만큼 프로세스
저것 ~할 것 같다 말하다 우리를 무엇 ~에 대한 무엇입니까? 가고 있다 에.
나 말했다 ~에 그만큼 이전의 미끄러지 다 저것 하나 ~의 우리의 목표
~이다 에게 얻다 ~을 통해 이것 전체 프로세스 빠르게,
에서와 같이 효율적으로 ~처럼 우리 혹시 할 수 있다.
하나 질문 저것 인상 이다, 왜 ~하지 않다 우리 단지 측정하다 우리의 큰 응?
우리 가지다 그만큼 능력 에게 나르다 밖으로 하다.
우리 ~할 수 있었다 최적화하다 ~을 위한 우리의 큰 예, 우리 ~할 수 있었다 짓다 예측 모델.
아닌가? 저것 모두 우리 필요 에게 하다?
왜 ~해야 한다 우리 경비 시간?
왜 ~해야 한다 우리 경비 돈 자질 일부 ~의 이것들 작은 Ys
언제 그들은 ~ 아니다 그만큼 진짜 목표 ~의 그만큼 결과?
잘, 나 희망 ~에 그만큼 다음 커플 ~의 예 저것 나 ~할 수 있다 보여주다 너,
일부 사례 어디 주의하여 선택 이것들 작은 예
그리고 행위 일부 좋은 분석
~할 수 있다 BE 정말 비판적인 에게 그만큼 성공 ~의 ㅏ 프로젝트.
우리의 첫 번째 예 여기,
그만큼 개발 ~의 ㅏ 새로운 수지 ~을 위한 건축 코팅.
그만큼 목표 ~였다 에게 오다 위로 ~와 함께 ㅏ 하나의 수지 저것 ~할 수 있었다 만나다
모두 ~의 그만큼 성능 요구 사항
가로질러 여러 개의 제품 윤곽 ~에 여러 개의 국가.
우리의 시작 가리키다 였다,
우리 가졌다 아니요 하나의 수지 저것 ~할 수 있었다 만나다 모두 저것들 요구 사항.
우리 ~이었다 사용하여 다른 수지 ~에 다른 제품,
다른 수지 ~에 다른 국가, 그리고 우리 필요한 에게 오다 위로 ~와 함께 ㅏ 해결책
저것 허용된 우리를 에게 줄이다 그만큼 복잡성 거기.
우리의 일찍 원기 어려움을 겪었다 ~에 ㅏ 숫자 ~의 지역,
하지만 하나 특정한 영역 ~였다 색조 힘.
그만큼 방법 이것들 하얀색 베이스 그림 물감 ~일 것이다 BE 사용된
~이다 만약에 나 가다 ~ 안으로 ㅏ 가게 그리고 요구
ㅏ 페인트 ~의 ㅏ 특정한 색상 에게 페인트 그만큼 벽 ~의 나의 집,
그만큼 가게 ~ 할 것이다 가져가다 저것 하얀색 베이스 페인트 그리고 추가하다 지정된 금액
~의 집중된 색상 토너 에게 저것 페인트 에게 만들다 ㅏ 특정한 색상.
그것은 정말 비판적인 에게 BE 할 수 있는 에게 때리다 ㅏ 타겟 틴트 힘,
어느 ~이다 그만큼 측정 ~의 어떻게 빠르게 저것 색상 ~ 할 것이다 변화
~처럼 우리 추가하다 ㅏ 확실한 양 ~의 ㅏ 특정한 토너.
우리 필요 에게 BE 할 수 있는 에게 제어 저것 그리고 때리다 그것 재현 가능하게
에게 성취하다 그만큼 넓은 스펙트럼 ~의 그림 물감 우리 필요 에게 성취하다.
우리 또한 가졌다 ㅏ 약간의 문제 ~에 자귀 ~의 가난한 열 나이 안정
그리고 가난한 수지 재현성.
우리의 접근하다 ~였다 에게 나르다 밖으로 일부 잇달아 일어나는 하다
에게 배우다 어떻게 에게 제어 색조 강점 그리고 일부 ~의 그만큼 다른 요인.
나는 전시 그만큼 진전 ~에 이것 구성 ~에 그만큼 맨 아래 왼손 옆 ~의 이것 화면.
전에 우리 시작했다 그만큼 하다, 단지 일부 ~의 그만큼 탐구적인 실험;
그만큼 주황색 술집 나타냅니다 그만큼 범위 ~의 색조 강점 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 성취하다.
우리 ~할 수 있다 보다 저것 ~이다 멀리 아래에
그만큼 표적 범위 ~의 색조 강점 표시됨 ~에 의해 이것 녹색 술집 ~에 그만큼 구성.
처럼 우리 운반 밖으로 그만큼 하다, 우리 배운 어떻게 에게 제어 색조 힘.
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 증가하다 그것 ~까지 ...쪽으로 그만큼 끝 ~의 그만큼 프로젝트
언제 우리 ~이었다 행위 우리의 최적화 하다,
우리 ~이었다 훌륭하게 중심 약 이것 표적 색조 힘.
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 짓다 예측 모델 그리고 사용 저것들
~에 접속사 ~와 함께 예측 모델 ~을 위한 일부 ~의 그만큼 다른 열쇠 속성
에게 식별하다 하얀색 공간 어디 우리 만났다 모두 ~의 그만큼 표적 속성 ~에 그만큼 같은 시간.
하지만 꽤 ~보다 말하다 ~에 대한 그만큼 전체 프로젝트,
나 원하다 에게 지금 집중하다 ~에 하나 특정한 암사슴 저것 우리 운반 밖으로.
그만큼 목표 ~의 이것 암사슴 ~였다 에게 확인하다 그리고 정량화하다
무엇 우리는 관찰됨 이전에,
저것 그만큼 입자 크기 ~의 그만큼 수지 우리 ~이었다 만들기
~였다 ㅏ 큰 요인 ~에 통제하다 색조 힘.
이것들 수지 이다, ~에 효과,
분산 ~의 작은 입자 ~의 수지 ~에 물,
그리고 그것 ~였다 그만큼 크기 ~의 저것들 입자 저것 보였다 에게 BE 중요한.
우리 ~이었다 또한 사용하여
무엇 우리 부르다 ㅏ 보조계면활성제 에게 돕다 해산하다 저것들 입자,
그리고 우리 가졌다 ㅏ 약간의 선택
~에 대한 어디 ~에 그만큼 프로세스 우리 ~할 수 있었다 추가하다 저것 공동 계면활성제.
우리 구함 에게 바라보다 ~에 ㅏ 커플 ~의 후보자
~을 위한 그만큼 덧셈 가리키다 ~의 저것 보조계면활성제
에게 보다 만약에 그것 체하는 그만큼 열쇠 속성.
그 다음에 마지막으로, 위로 ~까지 이것 가리키다, 모두 그만큼 우리가 만든 수지,
우리는 만들어진 ~에 그만큼 코팅 혁신 센터.
우리 지금 구함 에게 확인하다,
~할 수 있었다 우리 만들다 이것들 수지 재현 가능하게 가로질러 삼 다른 위치?
그만큼 암사슴 우리 운반 밖으로 ~이다 표시됨 ~에 그만큼 오른손 옆 여기.
우리 가지다 삼 레벨 ~을 위한 우리의 표적 입자 크기.
우리 가지다 둘 레벨 ~을 위한 그만큼 덧셈 가리키다 ~의 그만큼 공동 계면활성제.
저것 준다 우리를 ㅏ 가득한 계승 암사슴 ~와 함께 육 달린다.
그 다음에 우리 복제됨 저것 암사슴 가로질러 삼 다른 실험실.
아픈 가다 똑바로 ~ 안으로 JMP
그리고 아픈 보여주다 너 무엇 그만큼 데이터 테이블 외모 좋다.
너 ~할 수 있다 보다 여기 우리 가지다 그만큼 원래의 데이터 테이블, 그만큼 암사슴,
하지만 지금 우리 가지다
ㅏ 전체 수집 ~의 데이터 저것 우리 모인 ~ 동안 그만큼 암사슴.
그만큼 첫 번째 물건 잘 하다 이다,
잘 바라보다 ~에 무엇 우리 배운 ~에 대한 색조 힘.
나는 이미 세워짐 여기 ㅏ 줄인 모델 ~을 위한 색조 힘.
만약에 우리 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 효과 요약 에게 시작 와 함께,
우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 위치 ~의 덧셈 ~의 그만큼 보조계면활성제
아니었다 ㅏ 요인 ~에 결정 색조 힘.
저것 떨어졌다 밖으로 ~의 그만큼 모델.
하지만 우리 하다 보다 저것 그만큼 표적 입자 크기
그리고 그만큼 원자로 위치 ~이었다 요인, ~처럼 잘 ~처럼 그만큼 상호 작용
~ 사이 표적 입자 크기 그리고 원자로 위치.
만약에 우리 바라보다 위로 ~에 우리의 실제 예측으로 구성,
우리 ~할 수 있다 보다 그것 외모 좋다 ㅏ 예쁜 멋진 모델.
우리는 갖다 ㅏ 멋진 R-제곱,
그리고 모든 것 외모 에게 BE ~에 예쁜 좋은 모양.
그 다음에 아마 그만큼 최상의 방법
~의 이해 무엇입니까? 사고 그리고 무엇 이것 모델 ~이다 말함 우리를
~이다 에게 바라보다 ~에 그만큼 예측 프로파일러 여기 ~에 그만큼 맨 아래.
우리 보다 우리의 예상됨 효과 ~의 표적 입자 크기 ~에 색조 힘.
처럼 우리 증가하다 표적 입자 크기, 우리 얻다 더 높은 색조 힘.
그 다음에 만약에 우리 바라보다 가로질러 ~에 원자로 위치,
무엇 우리 보다 ~이다 저것 연구실 A 그리고 랩 C ~이다 기부 대체로 비슷한 결과.
하지만 만약에 우리 바라보다 ~에 연구소 B, 첫 번째 ~의 모두,
우리 보다 저것 그만큼 색조 힘 저것 우리 얻다 ~에서 연구실 B
~이다 상당히 더 높은 ~보다 우리 ~이었다 구하는 ~에서 연구실 A 또는 랩 C.
우리 또한 보다 저것 그만큼 의존 ~에 입자 크기
~이다 많이 더 적은 ~에서 연구실 B ~보다 우리 봤다 ~에서 그만큼 다른 둘 실험실.
이것 ~였다 ㅏ 문제 ~을 위한 우리를.
언제든지 우리 보다 저것 다른 실험실 ~이다 생산 다른 결과
~와 함께 그만큼 같은 수지 그리고 같은 프로세스,
그것 ~할 수 있다 BE ㅏ 정말 긴 일 에게 일하다 밖으로 무엇입니까? 가고 있다 ~에 여기.
있다 그래서 많은 잠재적인 후보자
~을 위한 그만큼 원인 ~의 이것 가난한 재현성.
~에 이것 단계, 우리 ~이었다 매우 관심 있는
저것 그것 ~였다 가고 있다 에게 가져가다 우리를 ㅏ 긴 시간 에게 해결하다 이것,
그것은 그 ~였다 가고 있다 에게 탈선하다 그만큼 프로젝트,
그리고 이었다 가고 있다 에게 놓치다 우리의 표적 시작하다 날짜.
전에 우리 갔다 ~ 안으로 어느 특정한 활동 에게 노력하다 그리고 주소 이것 문제,
그만큼 분명한 첫 번째 단계 ~였다 에게 바라보다
~에 그만큼 데이터 저것 우리는 이미 모인 ~에 이것 데이터 테이블
그리고 보다 만약에 거기 ~이었다 어느 단서 저것 ~할 수 있었다 아마도 주다 우리를 ㅏ 힌트
~처럼 에게 왜 연구실 B ~였다 기부 다른 속성.
언제든지 나 보다 ㅏ 넓은 데이터 테이블 좋다 우리는 갖다 여기,
하나 ~의 그만큼 첫 번째 도구 저것 나 언제나 가다 에게 ~이다 그만큼 열 스위처.
그만큼 방법 ~에 이것 사례 저것 나 ~ 할 것이다 구현하다 이것
~이다 그만큼 첫 번째 단계 ~이다 에게 짓다 ㅏ 가변성 차트
저것 최상의 쇼 그만큼 문제 저것 이었다 데.
나는 사전 구축된 ㅏ 가변성 차트 여기
어디 나는 갖다 표적 입자 크기 그리고 원자로 위치 ~처럼 나의 X축
그리고 나는 갖다 그만큼 초기의 색조 힘 ~처럼 나의 Y축.
그만큼 첫 번째 일 ~이다 에게 얻다 이것
~ 안으로 ㅏ 체재 저것 그만큼 최상의 나타냅니다 그만큼 문제 이었다 취급 와 함께.
그만큼 첫 번째 물건 아픈 하다
~이다 교환 ~ 위에 나의 표적 입자 크기 그리고 반응하다 또는 위치.
아픈 또한 추가하다 그리고 연결하다 그만큼 셀 수단 에게 추가하다 일부 윤곽 여기.
지금 나는 예쁜 행복하다 ~와 함께 이것.
나 생각하다 이것 훌륭하게 반영하다 그만큼 문제 저것 이었다 취급 와 함께.
우리 ~할 수 있다 보다 연구실 A 그리고 랩 C 매우 비슷한 결과,
하지만 연구소 B, 더 높은 색조 힘
그리고 더 적은 의존 ~에 색조 힘 그리고 입자 크기.
지금 나 ~할 수 있다 사용 나의 열 스위처,
그리고 무엇 이것 ~ 할 것이다 허용하다 나 에게 하다 ~이다 유지하다 이것 구성 ~에 정확히 이것 체재,
하지만 빠르게 스위치 밖으로 이것 Y축, 그만큼 초기의 색조 힘,
~을 위한 어느 다른 변하기 쉬운 저것 나는 갖다 ~에 나의 데이터 테이블.
아픈 가다 ~ 안으로 그만큼 다시 하다 플랫폼 그리고 선택하다 그만큼 열 스위처.
지금 나 ~할 수 있다 선택하다 어느 ~의 그만큼 다른 요인 ~에 나의 데이터 테이블.
나는 단지 가고 있다 에게 선택하다 모든 것 저것 나는 갖다 ~에 나의 데이터 테이블.
그 다음에 언제 나 때리다 좋아요,
나 지금 가지다 이것 열 스위처 에게 그만큼 왼쪽 ~의 나의 구성.
나 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~에 어느 ~의 이것들 요인
그리고 그것 ~ 할 것이다 변화 이것 중심선 하지만 유지하다 그만큼 구성 ~에 정확히 그만큼 같은 체재.
만약에 나 선택하다 입자 크기,
나 ~할 수 있다 보다 지금 나는 음모를 꾸미다 나의 실제 정확히 잰 입자 크기
~에 맞서 표적 입자 크기 그리고 원자로 위치,
정확히 그만큼 같은 체재.
그것 외모 좋다 ~에 이것 사례,
모두 삼 실험실 ~이다 기부 예쁜 비슷한 결과.
나는 ~ 아니다 봄 아무것 저것 준다 나 ㅏ 단서 ~처럼 에게 무엇입니까? 가고 있다 에,
하지만 나 ~할 수 있다 빠르게 단지 스크롤 ~을 통해 이것 전체 데이터 세트.
나는 봄 주로 소음 오른쪽 지금.
나는 ~ 아니다 봄 어느 패턴 저것 ~인 것 같다 에게 BE 특히 도움이 되는,
하지만 아픈 유지하다 가고 있다.
언제 나 얻다 에게 이것 구성 여기, 그래서 지금 나는 음모를 꾸미다 전도도,
나 보다 재미있게 저것 연구실 B ~이다 만들기 수지
~와 함께 많이 더 높은 전도도 ~보다 연구실 A 그리고 랩 C.
그건 하나 유용한 관찰.
아픈 유지하다 가고 있다.
이것 다음 하나,
이것 ~이다 실제로 또 다른 측정 ~의 전도도
~ 후에 그만큼 수지 가지다 계속 ~ 이다 ~에 ㅏ 더운 방 ~을 위한 ㅏ 주,
전시 그만큼 같은 물건,
아직 확인 저것 연구실 B ~이다 기부 더 높은 전도도.
아픈 유지하다 가고 있다.
주로 소음, 아마도 ㅏ 작은 조금 ~의 안 표시
저것 그만큼 분자 무게 ~에서 연구실 B ~이다 약간 낮추다.
아픈 유지하다 가고 있다.
다시, 아직 ~ 아니다 봄 아무것 저것 흥미로운, 주로 소음.
하지만 그 다음에 나 얻다 에게 이것 구성 여기, 그리고 다시,
지금 이었다 음모를 꾸미다 그만큼 pH ~의 그만큼 수지 하나 시간 ~ 안으로 그만큼 프로세스,
그래서 일찍 ~ 안으로 그만큼 프로세스, 그만큼 신맛 또는 pH ~의 그만큼 수지.
연구소 B, 다시, ~이다 다른 ~에서 연구실 A 그리고 랩 C.
그것은 기부 나 많이 더 높은 pH.
유지하다 가고 있다 단지 에게 확인하다 만약에 거기에 아무것 또 다른.
이것 ~였다 그만큼 초기의 구성 우리 시작했다 ~와 함께 ~의 초기의 색조 힘,
그리고 그 다음에 그만큼 마지막 하나 ~이다 그만큼 페인트 점도,
어디 모든 것 외모 예쁜 비슷한.
정말 빠르게 사용하여 열 스위처,
나 설립하다 밖으로 저것 ~ 아니다 오직 ~이다 연구실 B 만들기 수지 ~와 함께 더 높은 색조 힘,
그것은 만들기 수지 ~와 함께 더 높은 전도도
그리고 더 높은 신맛, 더 높은 pH.
무엇 ~할 수 있었다 저것 BE 말함 우리를?
무엇 ~할 것 같다 BE 일으키는 더 높은 pH 그리고 더 높은 전도도?
잘, 이것들 수지, 나 말했다,
~이었다 ㅏ 분산 ~의 ㅏ 고분자 입자 ~에 물.
아무것 그건 바꾸다 그만큼 전도도, 그만큼 pH ~이다 가고 있다 에게 BE ~에 그만큼 물 단계.
그것은 ~ 아니다 가고 있다 에게 BE ~에 그만큼 수지 단계.
무엇 우리 했다 ~였다 우리 침전된 ~에 의해 원심분리기,
우리 침전된 밖으로 그만큼 수지 그리고 단지 분석됨 그만큼 물 단계.
우리 운반 밖으로 ㅏ 많은 ~의 분석, 하지만 하나 ~의 그만큼 것들 우리 일했다 에,
나는 전시 ~에 이것 구성 ~에 그만큼 오른손 옆 ~의 PPM,
~의 부속 당 백만 ~의 인 그리고 황
~에 저것 물 단계.
만약에 나 바라보다 ~에 그만큼 주황색 바 에게 시작 와 함께, 그만큼 황,
나 ~할 수 있다 보다 모두 ~의 그만큼 수지 에스 ~에서 모두 삼 실험실 ~이다 매우 비슷한,
하지만 그만큼 파란색 바, 그만큼 수준 ~의 인,
랩 비 ~이다 만들기 수지 ~와 함께 ~에 대한 네 타임스 ~처럼 많이 인
~처럼 그들 ~이었다 만들기 ~에서 연구실 A 그리고 랩 C.
언제 우리 보았다 ~에 그만큼 레시피 ~을 위한 만들기 이것들 수지,
거기에 오직 하나 날것의 재료 저것 가져옵니다 ~에 인.
~에 ㅏ 조금 ~의 더 나아가 조사,
무엇 우리 설립하다 밖으로 ~였다 그만큼 공급자 저것 ~였다 배달하다 이것 재료 에게 연구실 B
~였다 실수로 공급 무엇
저것 ~였다 네 타임스 ~처럼 집중된 ~처럼 그것 ~해야 한다 가지다 계속 ~ 이다,
그리고 네 타임스 ~처럼 집중된 ~처럼 그들 ~이었다 제공 에게 연구실 A 그리고 랩 C.
그만큼 보조자 데이터 저것 우리 보았다 ~에 ~에 이것 암사슴 사용하여 그만큼 열 스위처,
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 정말 빠르게 핀 끝 그만큼 원인 ~의 저것 문제.
우리 하지 않았다 가지다 에게 둥근 기둥 등에 감다 시간 에게 얻다 거기.
그만큼 프로젝트 머물렀다 ~에 길, 그리고 거기 ~였다 심지어 ㅏ 보너스.
우리 배운 저것 증가 그만큼 수준 ~의 이것 재료 ~와 함께 그만큼 인
~였다 또 다른 도구 우리 가졌다 에게 증가하다 그만큼 색조 힘.
우리 ~일 것이다 가지다 아마 절대 계속 ~ 이다 알고 있는 ~의 저것
만약에 우리 하지 않았다 운반 밖으로 이것 분석 그리고 가졌다 이것 행복하다 와이 사고.
그건 그만큼 첫 번째 예.
우리 가다 ~에 에게 그만큼 두번째 예 지금.
~ 안에 이것 사례, 이었다 취급 ~와 함께 ㅏ 보호적인 코팅,
ㅏ 코팅 그건 디자인된 에게 가다 ~ 위에 금속 기판 좋다 철 그리고 강철
그리고 보호하다 ~에서 부식 .
우리 가지다 다섯 실험적인 수지 저것 우리 원하다 에게 바라보다 에,
ㅏ 수지 그건 디자인된 에게 주다 좋은 부식,
그리고 그 다음에 네 수지
저것 ~이다 디자인된 에게 개선하다 그만큼 유연성 ~의 그만큼 코팅.
그만큼 첫 번째 삼 ~의 이것들 수지
~이다 추가됨 ~에 그만큼 첫 번째 단계 ~의 그만큼 코팅 준비,
그리고 그 다음에 그만큼 마지막 둘 얻다 추가됨 ~에 ㅏ 분리된 나중에 단계.
우리 가지다 둘 질문 여기 이었다 견딜 수 없는 에게 답변.
어떻게 하다 그만큼 수지 영향을 미치다 부식 그리고 영향을 미치다 유연성,
그리고 뭐 ~이다 그만큼 최상의 콤비네이션 ~의 그만큼 레벨 ~의 이것들 수지
에게 주다 우리를 그만큼 최상의 콤비네이션 ~의 부식 그리고 유연성?
다시, 우리 사용 암사슴, 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 짓다 예측 모델,
그리고 여기 우리 ~이었다 사용하여 그만큼 혼합물 프로파일러
에게 식별하다 일부 하얀색 공간 저것 우리 ~할 수 있다 일하다 안에.
이것 암사슴 ~이다 ㅏ 작은 조금 더 복잡한 ~보다 그만큼 첫 번째 하나,
그래서 나는 견딜 수 없는 에게 대표하다 그림으로 무엇 우리 ~이었다 취급 ~와 함께 여기.
만약에 우리 바라보다 ~에 우리의 첫 번째 단계 ~의 우리의 코팅 제조,
~에 덧셈 에게 우리의 삼 실험적인 수지,
우리 가지다 ㅏ 기본 수지 ~에 ㅏ 결정된 수준.
~ 안에 효과, 우리의 삼 실험적인 수지 ~이다 삼 혼합물 변수 여기
왜냐하면 그들 형태 그만큼 나머지 ~의 이것 100 %.
그들 추가하다 위로 에게 ㅏ 끊임없는 합집합 ~의 57.77 %.
삼 혼합물 변수 취급 ~와 함께 거기.
그 다음에 ~에 단계 둘,
우리 ~할 수 있다 거래 ~와 함께 우리의 다른 둘 수지 ~처럼 독립적인 변수
왜냐하면 그들은 ~ 아니다 부분 ~의 저것 혼합물.
우리 가지다 삼 혼합물 변수, 둘 독립적인 변수.
우리 또한 가지다 일부 레벨
저것 그만큼 공식화자 ~이었다 할 수 있는 에게 결정하다 그들 구함 에게 일하다 ~에
기반을 둔 ~에 이전의 경험 ~을 위한 모두 ~의 이것들 수지.
그 다음에 우리 가지다 일부 제약 ~에 그만큼 조합 이었다 취급 와 함께.
을 위한 예, ~에 그만큼 시작 여기,
우리 원하다 그만큼 합집합 ~의 플렉스2 그리고 플렉스3 에게 BE 더 ~보다 10% 하지만 더 적은 ~보다 30%.
거기 ~이다 일부 다른 제약 ~처럼 잘.
ㅏ 꽤 복잡한 암사슴, 하지만 사용하여 관습 설계,
그것은 비교적 똑바로 에게 짓다 이것 암사슴.
분명히 일부 팁 그리고 트릭 ~에 자귀 ~의 어떻게 에게 짓다 그만큼 암사슴,
무엇 모델 에게 사용, 그리고 어떻게 에게 분석하다 저것 데이터.
나 ~하지 않다 가지다 시간 에게 가다 ~을 통해 저것 오늘,
하지만 ID BE 아주 행복하다
에게 말하다 ~에 대한 저것 오프라인 만약에 누구든지 관심 있는.
하지만 하자 가다 똑바로 ~ 안으로 JMP 그리고 잘 바라보다 ~에 이것 예.
여기 우리 가지다 그만큼 암사슴 저것 우리 운반 밖으로.
그것 ~였다 ㅏ 16회 암사슴.
만약에 우리 가다 오른쪽 가로질러 에게 그만큼 왼손 옆,
우리 가지다 우리의 삼 혼합된 변수 그리고 우리의 둘 프로세스 변수.
우리는 정확히 잰 우리의 유연성 그리고 부식
그리고 그 다음에 우리 가지다 ㅏ 많은 ~의 다른 보조자 응답 우리는 정확히 잰.
나 ~였다 할 수 있는 에게 짓다 좋은 예측 모델 ~을 위한 유연성 그리고 부식.
무엇 나는 가고 있다 에게 하다 ~이다 단지 보여주다 너 저것들 모델 ~에 그만큼 프로파일러
단지 에게 돕다 우리를 이해하다 무엇 이었다 학습 그리고 무엇입니까? 가고 있다 에.
아픈 추가하다 저것들 둘 예측 모델 저것 나 세워짐 에게 나의 프로파일러,
그리고 그 다음에 나 얻다 나의 프로파일러 여기.
나 ~할 수 있다 보다, 첫 번째 ~의 모두,
나는 음모를 꾸미다 유연성 그리고 부식 여기.
낮추다 숫자 ~이다 더 나은 ~을 위한 둘 다 ~의 이것들 응답.
낮추다 숫자 ~을 위한 유연성,
낮추다 숫자 ~을 위한 부식 ~이다 무엇 이었다 타겟팅.
나 ~할 수 있다 보다 ~처럼 나 추가하다 나의 부식 수지, 만약에 나 증가하다 그만큼 수준,
나 얻다 더 나은 부식 성능,
하지만 안타깝게도, 나 얻다 더 나쁜 유연성.
그만큼 반대 ~이다 진실 ~을 위한 최대 ~의 이것들 유연한 수지.
처럼 나 추가하다 더 ~의 이것들,
나는 구하는 더 나은 유연성, 하지만 더 나쁜 부식.
이것 ~이다 무엇 그건 매우 흔한
~에 코팅 개발 그리고 많이 ~의 다른 지역.
것 같다 좋다 거기에 언제나 ㅏ 쌍 ~의 속성
어디 만약에 우리 개선하다 하나 ~의 그들을, 우리 언제나 만들다 그만큼 다른 하나 더 나쁜.
하지만 만약에 나 오다 가로질러 에게 나의 유연화제 4 수지,
무엇 정말 흥미로운 여기,
~처럼 나 추가하다 더 ~의 이것 수지, 나 얻다 더 나은 유연성,
하지만 나 ~하지 않다 시달리다 ~에 모두 ~에 자귀 ~의 부식.
이것 ~이다 가고 있다 에게 BE ㅏ 정말 유용한 도구
~을 위한 우리를 에게 최적화하다 그만큼 콤비네이션 ~의 유연성 그리고 부식.
하지만 ID 좋다 에게 이해하다 ㅏ 조금 더 ~에 대한 그만큼 과학 뒤에 이것.
무엇입니까? 사고?
무엇입니까? 특이한 ~에 대한 Flex4
저것 허용한다 우리를 에게 개선하다 우리의 유연성 없이 굴욕적인 부식?
다시, 나 원하다 에게 사용 모두 ~의 이것 보조자 데이터
저것 나는 모인 ~에 나의 데이터 테이블 에게 돕다 나 이해하다 저것.
무엇 나 했다 이다, 나 원하다 에게 바라보다 ~을 통해 이것 테이블,
그리고 나는 가고 있다 에게 사용 ㅏ 다른 도구 이것 시간.
나는 가고 있다 에게 사용 다변량.
만약에 나 선택하다 저것,
이것 허용한다 나 에게 원래 바라보다 ~에 그만큼 상관관계
~ 사이 모두 그만큼 콤비네이션 ~의 요인 저것 ~이다 ~에 나의 데이터 테이블.
아픈 선택하다 모든 것 저것 나 정확히 잰
그리고 아픈 추가하다 그것 ~에 그만큼 와이 기둥 그리고 단지 때리다 좋아요.
이것 생성하다 나의 다변량.
그만큼 첫 번째 물건 나 보다 ~이다 이것 테이블 여기 어디 나는 갖다 모두 그만큼 상관관계
~을 위한 모두 그만큼 한 쌍 ~의 조합 ~의 그만큼 요인 저것 ~이다 놓다 ~에 나의 테이블.
나 ~할 수 있다 보다 거기 ~이다 일부 예쁜 멋진 상관관계 여기.
나는 봄 일부 꽤 강한 상관관계,
하지만 그것은 ㅏ 작은 조금 어려운 에게 가다 ~을 통해 모두 이것,
ㅏ 조금 압도적이다 에게 가다 ~을 통해 모두 이것 그리고 선택하다 밖으로 어느 흥미로운 패턴.
나는 또한 갖다 나의 흩어지게하다 구성 여기,
그리고 만약에 나 추가하다 ㅏ 맞다 선 에게 이것들 흩어지게하다 플롯,
다시, 나는 봄 일부 꽤 강한 상관관계,
하지만 아직 나 생각하다 이것 ~이다 ㅏ 조금 압도적이다 에게 잠수 똑바로 안으로.
그만큼 도구 저것 나 좋다 에게 사용 에게 시작 ~와 함께 여기 ~이다 쌍으로 상관관계.
만약에 나 선택하다 저것, 이것 생성하다 ㅏ 새로운 테이블 어디 나는 갖다
모두 그만큼 가능한 한 쌍 ~의 변수 그리고 그것은 기부 나 그만큼 상관관계.
나 ~할 수 있다 종류 이것 테이블 기반을 둔 ~에 어느 열.
나는 가고 있다 에게 종류 ~에 의해 그만큼 중요한 개연성
그리고 아픈 만들다 그것 ㅏ 하강 왜냐하면 나 원하다
나의 낮은 중요한 확률 에게 BE ~에 그만큼 맨 위 ~의 나의 테이블.
그 다음에 만약에 나 때리다 좋아요, 나 ~할 수 있다 보다 그만큼 첫 번째 그리고 가장 강한 상관관계 나 얻다,
~에 사실, 포함하다 이것 유연화제 수지 4
저것 ~였다 기부 우리를 이것 흥미로운 행동.
나 ~할 수 있다 보다 ㅏ 강한 상관관계 ~와 함께 그만큼 중고등 학년 또는 TG2.
이것 ~이다 ㅏ 유리 이행 온도.
그만큼 유리 이행 온도 ~이다 ㅏ 온도 ~에 어느 ㅏ 코팅 변화
~에서 존재 ㅏ 유리 같은 딱딱한 재료 에게 ㅏ 부드러운 고무같은 유연한 재료.
나의 Flex4 수준 ~이다 상관관계 ~와 함께 여기
ㅏ 중고등 학년 유리 이행 온도 저것 나는 자질.
그리고 나 ~할 수 있다 보다 또한 만약에 나 가다 ㅏ 작은 조금 더 나아가 아래에,
나의 주요한 유리 이행 온도,
그만큼 기본 유리 이행 상관관계가 있다 강하게 ~와 함께 그만큼 부식.
에스 과학적으로는 나 생각하다 그들은 흥미로운 관찰.
무엇 나 했다 기반을 둔 ~에 저것 ~이다 나 또한 세워짐 예측 모델
~을 위한 나의 주요한 TG 그리고 ~을 위한 나의 중고등 학년 TG.
지금 나 ~할 수 있다 바라보다 ~에 나의 프로파일러,
하지만 나 ~할 수 있다 포함하다 모두 ~의 나의 네 예측 모델.
지금 아픈 포함하다 그만큼 둘 나 했다 전에, 유연성 그리고 부식,
하지만 또한 나의 주요한 TG 그리고 중고등 학년 TG.
지금 무엇 나 ~할 수 있다 보다 ~이다 저것 그만큼 첫 번째 둘 행
~이다 정확히 무엇 우리 ~이었다 찾고 ~에 전에.
만약에 나 바라보다 ~에 나의 주요한 TG,
나 ~할 수 있다 보다 무엇이든 나 하다 ~에 자귀 ~의 첨가 새로운 수지.
을 위한 예, 만약에 나 추가하다 더 ~의 나의 부식 수지,
나는 증가 나의 주요한 TG,
그리고 그건 상관관계 ~와 함께 안 개선 ~에 부식.
그만큼 유연화 수지, 만약에 나 추가하다 더 ~의 저것들,
나는 감소하는 나의 주요한 TG 그리고 만들기 나의 부식 더 나쁜.
저것 주요한 TG 하다 ~인 것 같다 에게 상관시키다, ~처럼 그만큼 다변량 ~이다 전시,
상관시키다 매우 잘 ~와 함께 부식.
만약에 나 바라보다 ~에 나의 Flex4 수지, 그것 ~였다 데 아니요 효과 ~에 부식
그리고 그것은 데 아니요 효과 ~에 나의 주요한 TG,
그래서 그것은 다른 ~에서 나의 다른 유연화 수지,
하지만 나 ~할 수 있다 보다 ~을 위한 나의 중고등 학년 TG,
~처럼 나 추가하다 더 ~의 나의 플렉스4, 그것은 급속히 감소하는 그만큼 중고등 학년 TG.
그만큼 다른 수지 정말 ~하지 않다 가지다 많이 효과 ~에 중고등 학년 TG.
무엇 하다 저것 평균?
무엇 ~할 수 있다 나 배우다 ~에서 저것?
잘, 어느 재료 저것 가지다 다수의 TG, 유리 이행 온도,
그것은 대개 ㅏ 징후 저것 그것은 ㅏ 다상 날것의 재료.
그것은 ~ 아니다 ㅏ 동종의 재료.
저것 ~였다 그만큼 사례 여기 언제 우리 했다 일부 현미경 사용.
무엇 우리 봤다 ~였다 우리의 코팅 가졌다
ㅏ 마디 없는 단계 표시됨 ~에 의해 이것 회색 재료 여기,
하지만 그것 가졌다 분산된 ~에 저것 ㅏ 중고등 학년 단계.
그만큼 주요한 유리 이행 온도
~였다 상관관계 ~와 함께 저것 주요한 마디 없는 단계
그리고 그만큼 중고등 학년 낮추다 유리 이행 온도
~였다 상관관계 에게 이것 중고등 학년 단계 저것 우리 가지다 여기.
우리 가졌다 ㅏ 딱딱한 유리 같은 주요한 단계 그리고 그 다음에 ㅏ 부드러운 고무 같은 중고등 학년 단계.
왜 그건 중요한 ~이다
대개 높은 유리 이행 온도 하다 선두 에게 더 나은 부식
왜냐하면 그것 억제하다 그만큼 확산 ~의 아무것 ~을 통해 이것 층
그리고 정류장 재료 구하는 에게 그만큼 기판,
그만큼 금속 기판, 그리고 일으키는 부식.
대개, 만약에 나 원하다 에게 만들다 유연성 더 나은,
나 가지다 에게 만들다 이것 마디 없는 층 더 부드러운
그리고 저것 저하 부식.
하지만 ~와 함께 이것 유형 ~의 형태,
나 ~였다 할 수 있는 에게 유지하다 나의 딱딱한 마디 없는 단계
그리고 얻다 유연성 ~을 통해 ㅏ 분리된 분산된 고무 같은 단계.
이것 의미했다 저것 아무것 저것 구함 에게 퍼지다 ~을 통해 그만큼 코팅
그리고 원인 부식 ~였다 언제나 데 에게 퍼지다 ~을 통해 이것 높은 TG 영역.
그것은 주어진 나 그만큼 콤비네이션
~의 좋은 부식 그리고 좋은 유연성 함께.
그만큼 보조자 데이터 저것 나 모인 ~였다 정말 책임이 있는...
그만큼 분석 에게 저것 ~였다 책임이 있는
~을 위한 그만큼 학습 ~의 무엇 ~였다 가고 있다 ~에 ~에 이것 체계.
~ 안에 결론,
그것은 분명히 가능한 에게 나르다 밖으로 성공적인 하다
어디 우리 오직 측정하다 그만큼 비판적인 응답, 그만큼 큰 Ys.
하지만 나 희망 나는 표시됨 저것 포함 주의하여 선택된 보조자 응답,
작은 Ys ~할 수 있다 자주 BE 정말 귀중한, ~할 수 있다 가져오다 명쾌함 에게 예기치 않은 결과,
그리고 그것 ~할 수 있다 돕다 우리를 에게 짓다 과학적 지식.
나 희망 나는 또한 표시됨 저것 JMP 제공한다 일부 도구 저것 정말 돕다 우리를 ~와 함께 이것.
나는 표시됨 ㅏ 커플, 하지만 거기 ~이다 많은 더 저것 ~이다 사용 가능.
ID 마지막으로 좋다 에게 마치다 끄다 ~에 의해 감사 그만큼 많은 동료
~에 PPG 코팅 그리고 혁신 센터 WHO 기여하다 에게 이것 일하다.
