Design of Experiments es una poderosa herramienta que permite a los usuarios optimizar y mejorar procesos, productos o sistemas al identificar los factores clave que influyen en el resultado y determinar la configuración óptima para esos factores. Esto conduce a mayores eficiencias, mejores productos finales y costos drásticamente más bajos.
Esta serie web de 6 partes fue diseñada para ayudarlo a desbloquear el poder del diseño de experimentos (DOE).
Para aquellos nuevos en DOE, la serie los ayudará a comprender los beneficios de usar DOE sobre los métodos tradicionales, así como también cómo comenzar. Para aquellos que ya ejecutan DOE, la serie los ayudará a extraer aún más información de los diseños que está ejecutando.
Sesión 1: Qué es el Diseño de Experimentos - Haga clic aquí para ver
Únase a nosotros para conocer los fundamentos del diseño estadístico de experimentos (DOE). Esta sesión mostrará cómo este método experimental difiere de los métodos tradicionales y cómo permite a los científicos e ingenieros maximizar el retorno de la inversión en su experimento.
Sesión 2: Primeros pasos con Easy DOE - Haga clic aquí para ver
¿Nuevo en el DOE? ¡Ningún problema! Easy DOE es una plataforma guiada para comenzar con DOE. Aprenda a diseñar y analizar un experimento, todo en un solo proceso guiado. Una vez que se sienta cómodo con los conceptos básicos del DOE, aprenda cómo hacer una transición sin problemas a los enfoques estándar del DOE.
Sesión 3: Diseño de experimentos óptimos con métodos DOE modernos - Haga clic aquí para ver
Los métodos DOE modernos le permiten crear un experimento que se ajuste a su sistema. Aprenda a superar las limitaciones del DOE tradicional utilizando la plataforma de diseño personalizado. Después de crear el diseño, use diferentes herramientas para explorar y comparar diferentes diseños para asegurarse de que está creando el mejor diseño para respaldar sus objetivos.
Sesión 4: Optimización de Formulaciones con Mixture DOE - Haga clic aquí para ver
Pintura, aderezo para ensaladas, jabón. ¿Qué tienen en común? Son todas mezclas. Para optimizar una mezcla, debe cambiar las proporciones de los ingredientes o componentes manteniendo la masa total o el volumen igual. Si esto suena como un sistema con el que está trabajando, únase a nosotros para aprender a crear y analizar DOE mixtos.
Sesión 5: Hacer más con menos - Haga clic aquí para ver
¿Ya utiliza un enfoque DOE en sus experimentos y desea seguir extrayendo más información con menos experimentos? Únase a nosotros para aprender sobre diseños de detección avanzados y cómo aumentar los DOE para aprovechar experimentos anteriores. El Diseño de detección definitiva (DSD) es un diseño de detección eficiente que proporciona una plataforma para reducir la cantidad total de experimentos Y brinda información adicional sobre el sistema. Aumentar un DOE es una metodología que lo ayuda a desarrollar experimentos anteriores. Vea cómo puede comenzar con un diseño de proyección simple y luego desarrollarlo para obtener más información sin comenzar un nuevo diseño.
Sesión 6: Temas avanzados del DOE - Haga clic aquí para ver
JMP continúa ampliando los límites de lo que es posible con DOE en nuevas capacidades y plataformas. Esta sesión se centrará en dos de esas capacidades: DOE funcional y modelos de conjunto de autovalidación (SVEM). Los datos funcionales son datos bidimensionales como una curva cinética, la evolución del calor a lo largo del tiempo, la distribución del tamaño de las partículas o un espectro químico. Un DOE funcional le permite optimizar esa curva de respuesta completa (en lugar de un solo parámetro). Los modelos de conjunto de autovalidación (SVEM) le permiten ejecutar incluso menos experimentos en su diseño a través de algoritmos de modelado avanzados.
