Chiarimento dei meccanismi di elaborazione e ottimizzazione di proprietà multiple attraverso l'analisi statistica
Aki Ogawa, studente di dottorato del 3° anno, Graduate School of Business Administration, Mejiro University Takenori Takahashi, Visiting Professor, Keio University
I dati che rappresentano la forma elaborata sono chiamati dati del profilo. I dati del profilo sono generalmente espressi in coordinate rettangolari o polari bidimensionali o tridimensionali. Se il target di valutazione è tridimensionale, da un target è possibile ottenere più dati di profilo relativi a superfici e sezioni trasversali. Analizzando i dati del profilo ottenuti da esperimenti di lavorazione condotti con un'adeguata pianificazione utilizzando la regressione lineare o non lineare, è possibile chiarire la relazione causale tra forma di lavorazione e fattori di lavorazione. Inoltre, combinandolo con informazioni tecnologiche specifiche, è possibile chiarirne il meccanismo di elaborazione. Una volta chiarito il meccanismo, più dati di profilo possono essere considerati come funzioni oggettive e questi possono essere ottimizzati utilizzando la programmazione matematica sotto vincoli appropriati e le condizioni ottimali possono essere restituite al processo di lavorazione per controllare molteplici caratteristiche di lavorazione.
In questa lezione analizzeremo i dati del profilo della forma di lavorazione sulla base di modelli statistici utilizzando la regressione non lineare di JMP, otterremo soluzioni ottimali utilizzando la programmazione matematica e proporremo una metodologia per ottimizzare i processi di lavorazione.
