新しいビデオ: ベーリンガーインゲルハイムが「ライフサイクル DOE」を紹介企業機密。開示しないでください。
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まとめ:
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データの読み込みからモデリング、分析、意思決定、実装まで、分析パイプライン全体を 1 つのソフトウェアにまとめることができます。「もちろん、これが JMP を使用する理由です」と主席統計学者の Marco Kunzelmann 氏は言います。
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専門家は、自分の仕事をサポートする統計学者が開発した分析ワークフローを理解し、信頼できる必要があります。JMP で一貫性があり、透明性があり、標準化された方法を採用することで、統計の専門家と専門家の間の信頼関係を強固にすることができます。
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DOE プロセスの非効率性を特定した後、クンツェルマン氏は現在「ライフサイクル DOE」と呼んでいるものの開発に取り組みました。「これまでは、プロセスの特性を明らかにするために、多数の実験を行っていました。私たちは開発中にこれらの実験をすべて行っていましたが、断片的な方法で行ったため、もはや組み合わせることができませんでした」と、同氏は説明します。「現在行っているのは、最初に単一のモデル、単一の DOE を作成し、次にこれらの個々の作業パッケージ内でこの DOE を複数回拡張することです。そうすることで、プロセス開発全体で作成するすべてのデータを作成できます。もちろん、これによって効率が向上し、最終的にはプロセス特性調査の最後の実験数を大幅に削減できます。」
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クンツェルマン氏は、この方法により、少なくとも 20% の実験を削減できると見積もっています。規模が大きければ、これは「大量のリソース」を節約し、実験コストを大幅に削減できると彼は言います。
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さらに重要なのは、「開発に関するすべての情報を 1 つのモデルに保存している」ことだと彼は言います。
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JMP のインタラクティブな分析ワークフローは、ベンチ科学者、統計学者、ベーリンガーインゲルハイムの上級管理職が「緊密に協力」する文化に貢献しています。
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