Existe un desafío recurrente en las industrias de proceso, a saber, cómo integrar los datos de sensores cada vez más complejos con el conocimiento del dominio de lo que funciona en ese proceso, surgido de una vasta experiencia.
Curiosamente, los deportes de resistencia enfrentan un problema similar, donde ahora se puede recopilar fácilmente una cantidad abrumadora de datos. Desafortunadamente, esto ha llevado a una situación en la que el atleta recibe una gran cantidad de datos, pero no necesariamente las herramientas para comprender qué le dicen sobre su rendimiento.
En esta charla, exploramos cómo:
- JMP puede simplificar la preparación y el análisis de datos de entrenamiento, proporcionando una ruta para probar creencias arraigadas sobre lo que funciona.
- Cómo JMP puede agilizar la exploración de datos curvos de series temporales, permitiéndonos ver el panorama completo.
- Cómo el DOE puede proporcionar un enfoque conveniente para probar una variedad de posibles mejoras.
Armados con este conocimiento, ahora podemos responder a la pregunta: "¿Cuál es la mejor manera de operar este complejo sistema?"
