프로세스 산업 전반에 걸쳐 반복적으로 발생하는 과제는, 점점 더 복잡해지는 센서의 데이터를 해당 프로세스에서 작동하는 도메인 지식(엄청난 경험에서 얻은 지식)과 통합하는 방법이라는 것입니다.
흥미롭게도, 비슷한 문제가 지구력 스포츠에 직면해 있는데, 이제는 어지러울 정도로 많은 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 안타깝게도 이로 인해 운동선수에게 방대한 데이터가 제공되지만, 그것이 자신의 성과에 대해 무엇을 말하고 있는지 이해할 수 있는 도구는 반드시 제공되지 않는 상황이 되었습니다.
이번 강연에서는 다음 사항에 대해 알아보겠습니다.
- JMP는 훈련 데이터의 준비와 분석을 간소화하고, 오랫동안 효과가 있다고 믿어온 것을 테스트하는 방법을 제공합니다.
- JMP가 시계열 곡선 데이터 탐색을 간소화하여 전체적인 그림을 파악하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
- DOE가 다양한 개선 가능성을 테스트하는 데 편리한 접근 방식을 제공할 수 있는 방법
이러한 지식을 바탕으로 우리는 이제 "이 복잡한 시스템을 가장 잘 운영하는 방법은 무엇인가?"라는 질문에 답할 수 있습니다.
