Schalten Sie die Kraft von DOE frei
In letzter Zeit hat unser Team einen Anstieg der Kundenanfragen nach Beratung dazu festgestellt, wie die Versuchsplanung (DOE) ihre Produkt- und Prozessentwicklungsprojekte unterstützen kann, insbesondere von Wissenschaftlern und Ingenieuren, die neu in der Versuchsplanung sind. DOE ist jedoch kein einheitlicher Prozess, und die Erstellung eines geplanten Experiments hängt von mehreren Faktoren ab, darunter Budget, Zeitrahmen, Variablentypen und experimentelle Ziele. Obwohl diese Vielseitigkeit eine der Stärken von DOE ist, könnten sich DOE-Neulinge zunächst von den verschiedenen Optionen und Überlegungen überfordert fühlen.
Als Reaktion darauf haben wir eine sechsteilige Reihe erstellt, die darauf abzielt, eine Einführung in die grundlegenden DOE-Konzepte für diejenigen zu bieten, die mit DOE noch nicht vertraut sind, und gleichzeitig fortgeschrittene und fortgeschrittene Themen für diejenigen vorzustellen, die möglicherweise bereits mit DOE vertraut sind.
Wir haben diese Serie „Unlock the Power of DOE“ genannt, weil wir glauben, dass DOE das leistungsstärkste Werkzeug ist, das Wissenschaftlern und Ingenieuren zur Verfügung steht, um mehr über ihre Produkte und Prozesse zu erfahren. Unser Ziel bei diesen sechs Präsentationen ist es, JMP-Benutzern die Möglichkeit zu geben, das volle Potenzial dieses unglaublich leistungsstarken Tools auszuschöpfen.
Vorträge in dieser Reihe
Sitzung 1: Was ist Versuchsplanung? Klicken Sie hier, um es anzusehen
Lernen Sie bei uns die Grundlagen der statistischen Versuchsplanung (DOE) kennen. In dieser Sitzung wird gezeigt, wie sich diese experimentelle Methode von herkömmlichen Methoden unterscheidet und wie sie es Wissenschaftlern und Ingenieuren ermöglicht, den Return on Investment in ihr Experiment zu maximieren.
Sitzung 2: Erste Schritte mit Easy DOE Klicken Sie hier, um es anzusehen
Neu bei DOE? Kein Problem! Easy DOE ist eine geführte Plattform, die Ihnen den Einstieg erleichtert. Erfahren Sie, wie Sie ein Experiment in einem einzigen geführten Prozess entwerfen und analysieren. Sobald Sie mit den Grundlagen von DOE vertraut sind, erfahren Sie, wie Sie nahtlos zu Standard-DOE-Ansätzen übergehen können.
Sitzung 3: Optimale Experimente mit modernen DOE-Methoden entwerfen Klicken Sie hier, um es anzusehen
Moderne DOE-Methoden ermöglichen es Ihnen, ein Experiment zu erstellen, das zu Ihrem System passt. Erfahren Sie, wie Sie die Einschränkungen herkömmlicher DOE mithilfe der Custom Design-Plattform überwinden können. Nachdem Sie das Design erstellt haben, verwenden Sie verschiedene Tools, um verschiedene Designs zu erkunden und zu vergleichen, um sicherzustellen, dass Sie die beste Option zur Unterstützung Ihrer Ziele erstellen.
Sitzung 4: Formulierungsoptimierung mit Mixture DOE Klicken Sie hier, um es anzusehen
Farbe, Salatdressing, Seife. Was haben Sie gemeinsam? Es sind alles Mischungen. Um eine Mischung zu optimieren, müssen Sie die Anteile der Zutaten oder Komponenten ändern und dabei die Gesamtmasse bzw. das Gesamtvolumen beibehalten. Wenn dies nach einem System klingt, mit dem Sie arbeiten, lernen Sie bei uns, wie Sie Mischungs-DOEs erstellen und analysieren.
Sitzung 5: Mit weniger mehr erreichen Klicken Sie hier, um es anzusehen
Verwenden Sie in Ihren Experimenten bereits einen DOE-Ansatz, möchten aber weiterhin mit weniger Experimenten mehr Informationen extrahieren? Erfahren Sie bei uns mehr über fortgeschrittene Screening-Designs und wie Sie DOEs erweitern können, um auf früheren Experimenten aufzubauen. Das Definitive Screening Design (DSD) ist eine effiziente Methode, die eine Plattform zur Reduzierung der Gesamtzahl von Experimenten bietet UND zusätzliche Informationen über das System liefert. Die Erweiterung eines DOE ist eine Methode, die Ihnen hilft, auf früheren Experimenten aufzubauen. Erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Screening-Design beginnen und darauf aufbauen können, um mehr zu erfahren, ohne mit einem neuen Design beginnen zu müssen.
Sitzung 6: Fortgeschrittene DOE-Themen Klicken Sie hier, um es anzusehen
JMP erweitert weiterhin die Grenzen dessen, was mit DOE in Bezug auf neue Funktionen und Plattformen möglich ist. Diese Sitzung konzentriert sich auf zwei dieser Fähigkeiten: funktionelles DOE und selbstvalidierende Ensemblemodelle (SVEM). Funktionsdaten sind zweidimensionale Daten, beispielsweise eine Kinetikkurve, eine Wärmeentwicklung über die Zeit, eine Partikelgrößenverteilung oder ein chemisches Spektrum. Mit einem funktionalen DOE können Sie die gesamte Reaktionskurve (anstelle eines einzelnen Parameters) optimieren. Mit selbstvalidierenden Ensemble-Modellen (SVEM) können Sie dank fortschrittlicher Modellierungsalgorithmen noch weniger Experimente in Ihrem Design durchführen.
wie geht es dir, kannst du mir DOE-Daten schicken, danke
Hallo @MarkovHedgehog9
Vielen Dank für Ihren Besuch dieser Blogserie! Ich werde die Datensätze zu den einzelnen Präsentationen in den einzelnen Abschnitten veröffentlichen. Gibt es eine Präsentation oder einen Datensatz, der Sie am meisten interessiert hat?
Ich kann das einfache DOE-Design mithilfe des Hilfedokuments verstehen. Gibt es Erklärungen oder PPT zum komplexen DOE-Design, wie z. B. Multi-Faktor- und Multi-Level-Kombinationsdesign und experimentelle Datenanalyse?
