Simon Stelzig, Head of Product Intelligence, Lohmann
JMP, später JMP Pro, wurde verwendet, um die Entwicklung eines neuartigen Strukturklebebandes von den ersten Experimenten bis hin zu einem optimierten, verkaufsfertigen Produkt zu begleiten. Grundlage war ein 7-Komponenten-Mischungsdesign, das mit der benutzerdefinierten Designfunktion von JMP erstellt wurde. Leider konnten fast 40 % der Durchläufe formuliert, aber nicht verarbeitet werden. Selbst mit diesem verkrüppelten Design waren Vorhersagen verarbeitbarer Optima für sich ändernde Kundenanforderungen mithilfe einer neuen Antwort und der Modellplattform von JMP möglich. Eine notwendige Erweiterung des DoE mithilfe der erweiterten Designfunktion erhöhte die Anzahl der Experimente kontinuierlich, ermöglichte eine Feinabstimmung des Modells und schließlich die Vorhersage eines funktionierenden Prototypbandes und -produkts. Durch die Umstellung von JMP auf JMP Pro im Rahmen eines Folgeprojekts auf Grundlage der ursprünglichen Experimente wurde die Modellierung durch den besseren Schutz vor schlechter Modellierung, wie sie ohne Verwendung von JMP auftritt, erheblich effizienter und zuverlässiger.die Pro-Version. Die zunehmende Anzahl von Durchläufen und die Möglichkeiten von JMP Pro haben den Weg von der klassischen DoE-Analyse hin zur Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens eröffnet. Auf diese Weise wurde die Entwicklungsgeschwindigkeit noch weiter erhöht, fast bis hin zur Vorhersage und Verifizierung, um Kundenanforderungen zu erfüllen, die in die Nähe unserer Formulierung fallen.
Anmerkung des Herausgebers: Die Präsentation, auf die @shs am Anfang seiner Präsentation verweist, lautet „Verwenden der REST-API über HTTP-Anforderungen und JMP-Maps zum Verständnis der deutschen Brauereidichte (2020-EU-EPO-388)“.
