模型驅動的穩健設計蒙特卡羅方法烹飪最新鮮、最美味的水餃_Patrick Giuliano(2020-US-30MP-597)_DSJ2020等級：中級
（使用自動翻譯）
即食食品（例如餃子）通常是在沒有對烹飪參數進行精確過程控制的情況下製備的。這項工作的目的是根據不同的餃子產品類型定制餃子的烹飪工藝。在餃子的烹飪過程中，水溫和烹飪時間是決定餃子煮熟程度的最重要因素。餃子的重量、餃子的類型和批量大小也是影響烹飪過程的變數。我們建立了一個具有特殊屬性的結構化 JMPDSD 平台來建立烹飪時間預測模型。採用國際認可的ISO22000食品安全管理與危害分析與關鍵控制點（HACCP）模式。我們將使用現代資料探勘演算法的 JMP 神經擬合方法與 RSM 進行了比較。結果顯示，煮沸溫度、產品類型、餃子大小/批次等因素的主效應以及餃子成分中使用的混合物所限制的相互作用效應更普遍。這種設計/分析方法採用了 JMP 穩健的設計優化、蒙特卡羅模擬和 HACCP 控制限值來了解和表徵餃子烹飪元素對最終烹飪時間的敏感性。整體方法顯示了具有不同投影屬性的模型相結合的協同作用。基於遞歸分區的 AI 模型使用分類模式來估計交互效應，而經典（逐步）迴歸模型提供了解釋兩個或多個程度的交互作用的能力，包括二次項中的曲率。在本白皮書中，我們描述了一種新的自動化餃子烹飪流程和分析框架（使用人工智慧模式），可以改善整個流程，降低能源成本，並減少勞動力成本。這種新方法有可能改變我們對餐飲業業務成本估算和利潤建模的思考方式。
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