레벨: 중급
【발표자】
PATRICK GIULIANO, Abbott 수석 품질 엔지니어
Charles Chen, Applied Materials의 SAE(통계 지원 엔지니어링) 지속적인 개선 전문가
메이슨 첸(Mason Chen), 스탠포드 온라인 고등학교 고등학생
【발표 개요】(자동 번역을 이용)
만두와 같은 조리된 식품은 일반적으로 조리 파라미터를 정확하게 공정 제어하지 않고 조리됩니다. 이 작업의 목적은 다양한 만두 제품의 유형에 따라 만두의 요리 과정을 사용자 정의하는 것입니다. 만두의 요리 과정에서 수온과 요리 시간은 만두의 요리 정도 (완성 상태)를 결정하는 가장 중요한 요소입니다. 만두의 무게, 만두의 종류, 배치 크기도 요리 과정에 영향을 미치는 변수입니다. 조리 시간 예측 모델을 구축하기 위해 특별한 속성을 갖춘 구조화 된 JMPDSD 플랫폼을 구축했습니다. 국제적으로 인정된 ISO22000 식품안전관리 및 위험분석 중요관리점(HACCP) 스키마가 채택되었습니다. 최신 데이터 마이닝 알고리즘을 사용한 JMP 신경 맞춤 기술을 RSM과 비교했습니다. 결과는 끓는 온도, 제품 유형, 만두의 크기/배치 및 만두 조성물에 사용된 혼합물에 의해 제한된 상호작용 효과와 같은 요인들로부터 더 큰 주요 효과의 유병률을 나타냈다. 이 설계/분석 접근법은 JMP의 견고한 설계 최적화, 몬테카를로 시뮬레이션 및 HACCP 관리 한계를 채택하여 결과 조리 시간에 대한 만두 조리 요소의 감도를 이해하고 특성화했습니다. 전반적인 접근법은 서로 다른 투영 특성을 가진 모델을 결합하는 시너지 효과를 보였다. 재귀적 파티션 기반 AI 모델은 분류 스키마를 사용하여 교호작용 효과를 추정하며, 고전적인 (스텝 와이즈) 회귀 모델링은 가능성을 포함한 2차 이상의 교호작용을 해석하는 기능을 제공합니다. 점차 이차 항에서의 곡률. 이 백서에서는 전체 프로세스를 개선하고, 에너지 비용을 줄이고, 인건비를 줄일 수 있는 (AI 스키마 사용) 새로운 자동 만두 요리 프로세스와 분석 프레임워크에 대해 설명했습니다. 이 새로운 방법론은 외식 산업에서의 비즈니스 비용 추정치와 이익 모델링에 대한 사고 방식을 바꿀 수 있는 가능성을 가지고 있다.
이 발표를 시청하려면 여기 를 클릭하십시오.
Discovery Summit Americas 아래의 세션 페이지로 이동합니다.
(SAS Profile에 로그인하라는 메시지가 표시되므로 미리 양해 바랍니다.)
