Hallo, Und Willkommen, alle, Zu Mein heutigen Präsentation.
Dank Du für Beitritt.
I Wille geben Du a kurz sprechen
um Die Konzept von ALLES, oder selbst- validiert Ensemble Modellieren,
Und Wie Das Konzept dürfen Sei a Weg in Richtung
Tut mit Komplex Modelle Und sehr wenige läuft.
I Hoffnung I dürfen zeigen Du Das An manche verwenden Fälle, Das Das Konzept Ist Genau genommen
Die Lösung in Richtung diese DOEs mit Komplex Modelle Und sehr wenige läuft.
Aber vor I Start gehen hinein Detail von Mein Präsentation,
I wollen Zu geben Du a kurz Präsentation von Die Unternehmen Ich bin Arbeiten für.
Es ist Lohmann.
Lohmann Ist Die Produzent von Klebstoff Bänder,
Also hauptsächlich Druck- empfindlich Klebstoff Bänder, Aber Auch strukturell Klebstoff Bänder.
Der Lohmann Band Gruppe gemacht a Umsatz In 2020 von um 670 Millionen Euro.
Es besteht von zwei Teile.
Es ist Die Lohmann T Affe Gruppe, das ist WHO Ich bin Arbeiten für,
Und Die joint venture, Lohmann & Rauscher .
Der Band Gruppe hatte a Umsatz In 2020 von um 300 € Milliarde,
Und zuletzt Jahr, Wir gefeiert unser 170. Geburtstag.
Grundsätzlich, Die Band Die Gruppe ist unterteilt in zwei wesentlich Teile.
Das ist Die technisch Produkte, Wo Ich bin Arbeiten für.
Wir Angebot hauptsächlich doppelt- doppelseitige Klebebänder,
Haftklebebänder,
Und strukturell Klebstoff Bänder.
Wir Sind nur B2 B Unternehmen.
Und Die andere Teil Ist unser Hygiene Marke.
Neunzig Prozent von unser Produkte Sind individuell Produkte.
Wir Sind aktiv weltweit.
Wir haben 24 Standorte um Die Globus Und um 1.800 Mitarbeiter.
Wer sind wir?
Wir Sind Die Bindung Ingenieure, Und als I erwähnt vor,
90 Prozent von unser Produkte Sind maßgeschneidert,
also unsere hauptsächlich Ziel Ist Zu Angebot unser Kunden Die am besten möglich Lösung,
oder Zu Angebot ihn a individuell Lösung sehr spezifisch für sein Problem
oder Zu lösen sein Problem.
In Befehl Zu Tun Das, Wir haben a ganz groß Werkzeugkasten
um das zu tun, besteht das also aus einem ...
Wir Sind fähig Zu Tun unser eigen Base Polymere für Druck- empfindlich Klebstoff Bänder.
Wir dürfen Tun unser eigen Formulierung
Zu formulieren entweder Druck- empfindlich oder strukturell Klebstoff.
Wir dürfen Tun unser eigen Beschichtung Das Bedürfnisse Zu bilden Die Finale Klebstoff Band.
Aber Wir dürfen Auch Tun alle Die Laminierung, Die Schneiden, Verarbeitung,
tun Spulen, Brötchen, Also Angebot ihn Die Klebstoff Lösung
In Die bilden Er Genau genommen Bedürfnisse oder Er Genau genommen will,
In Befehl Zu lösen oder Zu am besten erfüllen sein Bedürfnisse.
Aber Wir dürfen Auch Tun alle Die Testen
Und Auch helfen Die Kunde In Integration unser Klebstoff Lösung hinein sein Verfahren.
Haben Das ganz groß Werkzeugkasten
oder diese viele Werkzeuge In Befehl Zu erfüllen Die Kunden Bedürfnisse
Auch kommt zusammen mit a viel von Grad von Freiheit In Befehl Zu Tun Das.
Das bedeutet Grad von Freiheit oder Das riesig Menge von Grad von Freiheit,
Die groß Wert ändern welche Wir haben Und Umgang mit Das Komplexität.
Eins von Die Lösung Zu handeln mit Das Komplexität für uns
Ist Zu verwenden DAMHIRSCHKUH, oder Design von Experimente,
für uns In Die Entwicklung Abteilung
hauptsächlich für Die Polymerisation, Formulierung, oder Beschichtung.
Das bringt Mich zurück Zu Die Thema von Mein sprechen.
Seit Wir verwenden unser DOE Zu angehen Das Problem
oder Zu angehen dieses l groß Komplexität, Und Sein fähig Zu verwenden alle Die Werkzeuge
In Die am besten möglich Und am meisten effizient Weg Zu erfüllen unser Kunden Nachfrage,
Wir verwenden DAMHIRSCHKUH, Aber lasst uns sagen Wir wollen Zu haben Das als effizient als möglich
Zu angehen Komplex Probleme mit Die niedrigste Menge von Experimental- Bemühung.
Dort, I denken, Wo ALLE als a Konzept kommt In.
Als Du alle wissen,
während Die Verfahren Entwicklung oder Produkt Entwicklung,
Du laufen über Die Dasselbe Stufen.
Wir beginnen in Die Labor, tun unser Experiment An a Labor Skala
Und schalten Zu Die Pilot Skala, Dann endgültige Skala von Schritt
wenn man geht Zu Die Produktion In Befehl Zu produzieren Die Finale Produkt.
Tun Das Weg, lasst uns sagen, Die Bemühung pro Experiment,
könnte Sei Zeit oder kosten, dramatisch erhöht.
In Befehl Zu minimieren diese Kosten,
Wir verwenden DAMHIRSCHKUH In Befehl Zu minimieren Die Experimental- Bemühung.
Aber Auch, Wenn Du gehen Die Schritte aus Die Labor über Die Pilot Zu Die Produktion,
Die höher Die Bemühung pro Experiment Ist,
Die mehr kritisch Sind Die Nummer von Experimente.
Situationen Wo Die Nummer von Experimente Ist kritisch
könnte Sei, lasst uns sagen für uns, Aber Auch lasst uns anwenden für andere Branchen,
Ist Wenn Du haben Zu Tun Experimente An a Pilot oder a Produktion Skala.
Oder selbst wenn Du Tun Experimente An a Labor Skala,
Wenn Du haben, für Beispiel, lang- läuft Experimente im Laufe des Jahres,
sagen wir, die Analyse von ein Experiment dauert sehr lang,
Das könnte Sei a Situation Wo Die Nummer von Experimente Ist sehr kritisch.
Aber Auch In Kombination mit Das,
Wenn Du haben Komplex Modelle oder komplex Probleme
welche Du haben Zu Adresse,
Wenn Du, für Beispiel, brauchen a voll RSM Modell oder Wenn Du wollen Zu Tun ein Optimierung,
Du Wille laufen hinein Das Problem Wo Du stets könnte haben
a groß Menge von Experimente In Befehl Zu Modell Das Komplex Problem.
Der am besten Situation würde Sei Das Du dürfen erzeugen Tut,
welche erlaubt Du verfolgen a sehr Komplex Problem
oder Zu anwenden Komplex Modelle,
Aber bei Die Dasselbe Zeit, halten Die Nummer von Experimente als niedrig als möglich.
Nur Zu geben Du ein Beispiel In unser Fall, Die Produktion von Klebstoff Bänder.
Wenn I Tun Experimente An a Labor Skala,
I brauchen weniger als a Kilogramm von Klebstoff pro Experiment,
Und I definitiv nicht brauchen mehr als eins oder zwei Quadratmeter von Klebstoff Band
In Befehl Zu Tun alle Die voll Analyse welche I wollen.
Wenn I dann bewegen Zu Die Pilot Skala, abhängig An Die Experiment Wir wollen Zu Tun,
Du könnte brauchen zwischen 10 oder 50 Kilogramm von Klebstoff,
Und Ihre Kosten Vielleicht 25- 100 Quadratmeter von Klebstoff Band pro Experiment.
I f Du gehen sogar weiter hinein Die Produktion Skala,
Du könnte brauchen sogar mehr als 100 Kilogramm pro Experiment eines Klebstoff
Und Du r Kosten Vielleicht 1.000 Quadrat Meter von Klebstoff Band pro Experiment.
Aber bei Die Dasselbe Zeit, I Trotzdem nur brauchen um ein Quadratmeter
oder zwei Quadrat Meter Zu Tun Die voll Analyse von Mein Experiment.
Wenn Du Sind In ein bedauerlich Situation,
Ich habe Zu Abfall 99,9 Prozent von Mein Produkt
Ist grundsätzlich Abfall.
Das ist a viel von Material gebraucht für eins Experiment,
und es Auch kommt entlang mit ganz ein enorm Menge von kosten pro Experiment.
Nur zu geben Du ein Illustration,
das ist a Bild von unser aktuell Pilot Linie.
T Hut Die Größe von a Tür.
Sogar für a Pilot Linie, es ist ganz groß,
also du dürfen vorstellen Die Menge von Material Du brauchen Ist ganz groß.
Und das ist Zahlen pro Experiment.
Aber sogar An a Labor Skala,
Du könnte laufen hinein Die Situationen wo die Nummer von Läufe Ist kritisch.
Es ist entweder Wenn Du haben Komplex Modelle oder groß Menge von Faktoren,
Und Ich habe gezeigt Du Das In Die zuletzt verwenden Fall.
Weil es ist a chemisch Reaktion, bei der wir wollen Zu variieren Die Zutaten,
Aber Auch Die Verfahren Parameter
Wenn Du haben lang- läuft Experimente Wo Experimente laufen für mehr als eins Tag,
oder Die Analyse von Die Experiment dauert sehr lang,
Und bei Die Dasselbe Zeit, Du haben sehr beschränkt Projekt Zeit oder Projekt Budget.
In alle diese Situationen, Es Ist sehr wünschenswert Zu minimieren
Die Experimental- Bemühung als viel als möglich,
also zu verringern Die Nummer von Läufe als viel als möglich.
In 2021, zuletzt Jahres Entdeckung Gipfel, Ich kam über zwei Präsentationen.
Eins von Ramsey, Gottwalt, Und Lemkus, Und Die andere eins von mit Und Hersch,
reden um Die Konzept von SVEMs oder selbst- validiert Ensemble Modellieren,
Und für Mich Das erzogen Die Frage von, "Dürfen Das Konzept Sei Genau genommen Die Lösung
für Tut mit wenige Experimente, Aber bei Die Dasselbe Zeit,
halten Sie die Komplexität von dein Modell für Die Problem welche Du haben?"
Mit Das sagte, I wollen Zu schalten über Jetzt Zu Mein verwenden Fälle
In Befehl Zu hoffentlich zeigen Du Das Das Konzept Ist Genau genommen
oder könnte Sei Genau genommen a Lösung Zu Das Problem.
Ich möchte zu JMP wechseln.
Der Erste Beispiel I wollen Zu zeigen Du Heute
Ist Wo Wir hatte Zu Tun a Design von Experimente
auf einer tatsächlichen Produktion Skala, An Produktion Ausrüstung.
Der zweite eins Ist Erledigt An a Pilot Anlage, Und Die dritte eins War Erledigt An Die Labor.
Ich habe einige Information für Du wo die Erste zwei Beispiele war Erledigt
oder Die Design War erstellt ohne Wissen Die Konzept von SVEM,
Aber Die Analyse War Erledigt Wissen Dann Die Konzept von ALLES.
Der dritte Beispiel war nicht Genau genommen Erledigt nach I wusste um Die Konzept von ALLES,
Und Dann I angewandt oder I entworfen Die DAMHIRSCHKUH
speziell Wissen um Die Analyse Konzept von ALLES.
Also werde ich gehen Zu Die Erste Beispiel.
In Die Erste Beispiel,
Wir wollen Zu Tun a Produkt Entwicklung von bedeutet von a Verfahren Optimierung.
Wir könnte nur Tun Das Verfahren Optimierung An Die tatsächlich Produktion Ausrüstung,
also hatten wir Zu Tun alle Die Experimente An a Produktion Skala.
Wenn Du vorstellen obwohl, Du stets haben Zu finden Produktion Schlitze,
Und Du haben Zu stets wetteifern mit die tatsächliche Produktion Bestellungen,
also dein Normal täglich Betrieb von Geschäft.
Also Die Nummer von Läufe welche Du dürfen Tun An tatsächlich Produktion Ausrüstung
Ist stets sehr begrenzt und es ist stets sehr teuer,
Und Du stets haben Zu fit In Die Normal Produktion.
Was Du wollen Zu Tun bei Das Punkt, für Die Erste Beispiel,
Wir hatte fünf kontinuierlich Verfahren Faktoren, Wir wissen Wir erwartet a nichtlinear Verhalten,
Also Wir wusste Wir hatte Zu verwenden
Die voll quadratisch Modelle Und Die erwartet Interaktionen,
Und Wir Auch wissen Das Wir hatte a maximal von 50 laufen
fällig Zu beschränkt Produktion Zeit, Zeit, Und Geld.
Was wir kam hoch?
Wieder, als Ich habe erzählt vor,
Das War Erledigt vor I wusste um Die Konzept von ALLES.
Wann Wir erstellt Die Design, Wir setzen alle Die linear Und quadratisch Effekte
Das Wir brauchen notwendig In Die Brauch Design Plattform
Und Wir Satz Die Interaktionen Zu optional, Und das ist Die 15 Läufe welche Wir beendet hoch.
Und Dann Wir gestartet mit Die Experimente.
Bedauerlicherweise, nur 12 Läufe könnte Sei vollendet
Weil Wir hatte beschränkt Zeit Und Kapazität, Und Wir war läuft aus von Zeit
In Befehl Zu Tun Die zuletzt drei übrig läuft.
Nach 12 Läufen Wir grundsätzlich hatte Zu stoppen Und Dann Tun Die Analyse,
Aber glücklicherweise für uns, Wir könnte Tun Die übrig drei Experimente
nach Die Analyse War Erledigt.
Das gebracht uns hinein Die Position Wo diese Extra drei Experimente
welche war durchgeführt nach Die Analyse
War ein Genau genommen prüfen Satz Wo Wir könnte überprüfen Die Gültigkeit von unser Modell,
welche Wir erstellt mit Die Konzept von ALLES.
Der tatsächlich Daten Analyse,
es ist gezeigt In diese zwei Präsentationen aus zuletzt Jahres Entdeckung Gipfel,
Und I setzen In Die Code Also Du dürfen finde es sehr leicht An Die Gemeinschaft Seite.
Der Daten War analysiert mit ALLES,
also ich tat 100 Iterationen.
I gebraucht a voll quadratisch Modell,
gebraucht alle Die Wechselwirkungen möglich mit diese kontinuierlich Verfahren Faktoren,
Und I gebraucht Die LASSO als Die Schätzung Verfahren.
I Nur setzen In für Die Skript Wie es ist Erledigt Das Analyse mit ALLES,
Aber Auch, I würde wollen Zu verweisen Zu diese zwei Präsentationen
Wo es ist alle geschrieben runter oder erklärt In Großartig Detail.
Kommen Zu Die Ergebnisse, I wollen Zu zeigen Du Die Profiler,
und was du dürfen Genau genommen sehen Das Wir Genau genommen brauchen.
Zweite Befehl Bedingungen, Also Wir haben a quadratisch Abhängigkeit.
Aber Wir Auch hatte Interaktionen.
Also alles Was Wir erwartet War grundsätzlich gegenwärtig.
Aber lasst uns gehen voraus Und überprüfen für Die Gültigkeit.
Du könnte sagen, "Okay, Du Nur über tailliert Die Modell.
Du Nur gebraucht zu viel Modell Bedingungen. Es ist zu Komplex.
Das ist Warum Du haben zweite Befehl Bedingungen. Das ist Warum Du haben Interaktionen."
Also, lasst uns sehen bei Die vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung.
Für Das Beispiel,
wir sind im Guten Position Wo Wir hatte Genau genommen a prüfen Satz,
also diese drei übrig Experiment welche Die Modell hat niemals gesehen,
Und die 12 , lasst uns sagen, das ist Die Rot Punkte.
A s Du dürfen sehen Hier obwohl, Wenn Du betrachten Es,
Die vorhergesagt gegen tatsächlich Handlung, das ist nicht zu schlecht.
T Er Vorhersage von diese drei übrig diejenigen Ist hübsch Gut.
Wenn I überprüfen Und sehen Wenn, für Beispiel, ein anderer Antwort,
Die Vorhersage Ist sehr, sehr genau.
A s I erwähnt vor, diese läuft, Die Modell hat niemals gesehen.
Für uns, das ist was ist ganz toll.
Zu haben nur 12 Läufe können verkrüppelt diese Art von Experiment
Weil drei von Die Läufe war fehlen,
Und Trotzdem haben Das sehr Gut prädiktiv Fähigkeit von Das Verfahren ALLES.
Also in allgemein, Vorhersage War sehr Gut.
Wir könnte vorhersagen Die übrig drei Läufe sehr genau außer eins Antwort.
Alles ausgestattet, außer eins Antwort, Es nicht fit bei alle.
Wir Gedanke, „Das kann nicht sein.
Wir kippen Nur vorhersagen 10 von Die 11 Antworten fast perfekt,
Und Die 11. eins nicht fit."
Und wir dachten: „Okay, etwas hat Zu Sei falsch.
Unser Modell Ist Gut weil es tailliert 10 mal,
Also Es hat Zu fit Auch Die 11. Zeit."
Und wir dachte: „Okay, etwas mit Die Messung hat Zu Sei falsch,
Weil Die Experiment kippen Sei, Weil Die andere Antworten, Sie fit.
Unser Vorhersage War sehr Gut."
Wir sagte zum Experte, "S etwas In Die Messung hatte Zu Sei falsch."
Also unsere Experte gegraben a wenig bisschen Tiefer hinein Die Messung Ausrüstung,
Und Sie Genau genommen gefunden Abweichungen In Die Messung.
T Er Messungen An Das zuletzt Antwort
War ein wenig bisschen anders als Die Erste 12 Läufe .
A nach Die Abweichungen war korrigiert, Die Vorhersage War wieder sehr Gut.
Das bedeutet Das Das Analyse oder Die Vorhersage War Also Gut
Das Wir sogar gefunden Abweichungen In Die Messungen.
Aus Das Erste Beispiel, I würde Sag dir selbst Werke perfekt,
Und gibt Du sehr Großartig Einblick In a sehr Gut Und sehr genau Modell
mit a sehr beschränkt Menge von Experimental- Bemühung.
Aber Du könnte sagen , „Okay, du hätte Auch gebraucht a anders Screening Design
Und Du würde haben, für Beispiel, 11 läuft,
Und Du würde haben bekommen genau Die Dasselbe Ergebnis von Das."
Könnte Sei WAHR.
Aber Dann I verweisen Zu Die dritte Beispiel.
Zweite Beispiel Ist sehr ähnlich.
Wir gesucht Zu Tun DAMHIRSCHKUH An a Pilot Anlage, Und Wir hatte vier kontinuierlich Faktoren.
Zwei von diese Faktoren erforderlich Die Produktion
o f speziell produziert Zutaten Weil diese zwei,
Sie vertreten a Verfahren Variation von unser Fenster Zu arbeiten
für unser aktuell Verfahren.
wir auch erwartet eine nichtlinear Verhalten, Und Wir war erzählt nicht Zu überschreiten 10 läuft.
Aber es war stark empfohlen Zu uns Das weniger Läufe
würde Sei mehr als Willkommen Weil von Kapazität Probleme.
Also wir Ende hoch mit a Hybrid Produktion/ Labor Ansatz,
wo wir beendet hoch mit nur haben sechs läuft,
oder Wir nur benötigt sechs Läufe An Die Pilot Skala oder Die Produktion Skala,
Das Sie verstärkt Zu 10 Läufe In Die Labor.
Das ist grundsätzlich Die Design welche Wir beendet hoch.
Das ist Die Weg I erstellt Die Design.
I Satz Die linear Und manche Interaktion Bedingungen Zu "notwendig"
In Das Brauch Design Plattform,
Und Die übrig Interaktion Und quadratisch Begriff,
Wir Satz ihnen Zu "optional."
Wieder, Das War Erledigt, Die Schaffung von Die Design, vor I wusste um
Die Konzept von ALLES, Aber In Wesen War Dann Erledigt mit ALLES.
Für uns, In Das besondere Fall, Die Ziel War Zu...
Sagen wir Faktor 1 Und 2 darstellen Die Verfahren Variabilität.
Was Wir gesucht Zu erreichen Ist Wir gesucht Zu minimieren a bestimmt Antwort,
In Das Fall Antwort Nummer 7, Zu minimieren es ist Variabilität
ohne Ändern Faktor 1 Und 2, Weil Ändern Die Verfahren Variabilität
welche Wir [unverständlich 00:17:56] haben, also ist es sehr schwierig.
Aber Wir hatte zwei zusätzlich Faktoren Das war Parameter eters
aus Die Beschichtung Ausrüstung welche Wir könnte ändern sehr leicht.
Der Ziel War Zu minimieren Antwort Nummer 7
Aber halten alle Die ausruhen grundsätzlich In Die Fenster welche Wir gesucht.
Wieder, Analyse War Erledigt hübsch viel Die Dasselbe Weg wie vor.
Wir gebraucht ALLE Likes Wir präsentiert In Die zuletzt Jahres Präsentationen.
Wir tat 100 Iterationen.
Wir wieder verwenden Die voll quadratisch Modelle mit alle Die Interaktionen,
Und Wir verwendet LASSO als Die Schätzung Verfahren.
Nur zeigt Du Das An Die Profil wieder, Wir hatte zweite Befehl Bedingungen,
Wir hatte Interaktionen als Du dürfen sehen Hier, für Beispiel.
Sie war alle Anwesenden, alles was Wir erwartet Zu Sei Dort
wie zweite quadratisch Abhängigkeiten Und Wechselwirkungen Genau genommen war Dort.
Für unser Ziel War Zu minimieren Das Antwort Und ohne Ändern diese Faktor 1 und 2,
Weil das ist Die Verfahren Fenster welche war momentan Betriebs In.
Während Die Verfahren Reichweite,
wenn du sehen bei Das Antwort Hier, Es Änderungen ganz a bisschen.
Tun alle Die Optimierung Und haben Das Modell voll betriebsbereit,
Wir gefunden aus Wenn Du Nur ändern Faktor, für Beispiel, Nummer 3,
Variabilität verschwindet im Grunde vollständig ohne Ändern Die ausruhen von Die Faktor.
Also wir finden mit nur sechs Läufe An a Produktion Skala,
optimal Einstellungen [unverständlich 00:19:36] Zu erweitern oder optimieren
a Verfahren ganz wesentlich.
Du könnte wieder sagen, "Okay, vier Faktoren.
Du könnte nur wieder Mai haben gebraucht a definitiv Bildschirm Design."
Oder lasst uns sagen, "Zehn Läufe Ist nicht zu wenige Läufe In Befehl Zu Tun Das."
Aber Das bringt Mich Zu Mein zuletzt Und Finale Beispiel.
Wir war tun a Design von Experimente An Die Labor Skala,
Und Wir gesucht Zu optimieren oder verstehen In mehr Detail a Polymerisation Verfahren.
Wir gesucht Zu Tun alle Faktoren Und Variationen innerhalb eins einzel Design Experiment.
Wir beendet hoch mit haben 15 Faktoren,
acht Zutaten, Und Sieben Verfahren Parameter.
Wir nicht haben a gemischt Design.
Wir gebraucht diese acht Zutaten, gefummelt um a wenig bisschen
Also Wir nicht Ende hoch mit a gemischt Design.
Aber als Die Experiment selbst War sehr Zeit- konsumierend,
Die Nummer von Experimente sollen Sei niedrig, ideal unten 30.
Weil Wir hatte beschränkt Projekt mal,
Und 30 Ist etwas welche Wir könnte Sei fähig Zu leisten.
Aber bei Das Moment, I bereits wusste um Die Konzept von ALLES
Also I tat Die Design von Die Experiment speziell Wissen um
oder Bewerbung Die Konzept von ALLES.
Na und I tat, I wählte das Bayessche I-Optimum Design.
Wir wusste Dort Wille Sei nicht- linear Verhalten,
Also alle Die zweite Befehl Bedingungen Und Interaktionen war In Dort.
Was Wir beendet hoch War a Design Das Du dürfen sehen Hier, haben nur 23 läuft,
Und haben 15 Faktoren Zutaten Plus Verfahren Parameter,
grundsätzlich a voll RSM Modell Und nur habe wie 23 läuft.
Für Mich, Es War hübsch toll Zu Sei fähig Zu Tun Das.
Lasst uns sehen Die Ergebnis Wenn Es Genau genommen tat arbeiten,
Weil Wir waren nicht Also Sicher Das Es Genau genommen hat funktioniert.
Aber Wir war überzeugt Das Es Wille Sei bekannt bei Die Zeit
Das Es Genau genommen tut arbeiten.
Analyse War, wieder, Erledigt Die Dasselbe Weg.
Der nur Unterschied, I Gewohnheit zeigen Du a Profiler für Das Beispiel
Weil haben 15 Faktoren, ganz Komplex Modelle,
Und haben Zu implementieren Es In JSL macht Es sehr, sehr langsam.
Aber I War erzählt Das es ist gehen Zu Sei umgesetzt In JMP 17,
welche Dann Wille Sei viel Schneller
Also Ich bin Wirklich hoffend Zu erhalten JMP 17 als schnell als möglich.
Was Wir gefunden aus Ist Das nicht- Linearität War gegenwärtig.
Wir hatte wieder Interaktionen, Und Wir hatte zweite Befehl Bedingungen welche war bedeutsam.
Also nochmal, Wir benötigt Die voll Modell.
Der Experimental- Überprüfung Ist momentan laufend.
Erste Ergebnisse sehen sehr vielversprechend.
I nicht setzen ihnen In.
Nur In Kontrast Zu a Klassiker Ansatz,
Wir würde haben erforderlich viel mehr Experimente als Nur 23.
Und wieder, Zu zeigen Du Das Wir hatte sehr Gut Vorhersage Fähigkeit,
Zu Nur Handlung manche vorhergesagt gegen tatsächlich.
Das ist Nur für eins Antwort, es ist sehr Gut.
Nur Zu geben Du ein anderer eins,
es ist nicht als Gut als Die Erste eins, aber trotzdem, für uns, es ist gut genug.
Also Die Vorhersagen hier Sind sehr Gut.
Für Die Erste Experiment,
für Die Überprüfung läuft, Es Aussehen sehr vielversprechend.
Nur Zu zeigen Du manche Bild von Die Profiler.
Es ist bedauerlich nicht- interaktiv.
Zweite Befehl Bedingungen war gegenwärtig, Interaktionen war gegenwärtig,
Also alle Das Was Wir erwartet War grundsätzlich In Die Modell.
Mit das bin ich bei Die Ende von Die verwenden Fällen.
I wollen Zu schalten zurück.
Nur Zu geben Du kurz Zusammenfassung.
mit Und Hersch, Sie setzen In ihre zuletzt Jahres D iscovery Gipfel
Die Titel „Umdenken Die Design und Analyse von Experimente"
Und setzen In a Frage markieren.
Aus Mein Punkt von Sicht, Du nicht brauchen Die Frage markieren.
Es ist wie Das.
Ich bin überzeugt Das ALLES Wille ändern Die Weg DO ist gebraucht,
besonders Wenn Du gehen für entweder sehr Komplex Entwürfe,
oder groß Nummer von Faktoren, oder Wenn Du haben Zu gehen durch sehr teuer Experimente.
Bei am wenigsten, das ist Mein Meinung.
Es öffnet a neu Weg in Richtung Tut
mit minimalistisch Experimental- Läufe oder Bemühung,
Und bei Die Dasselbe Zeit, Du dürfen versammeln Die maximal Menge von Information
Und Einblick aus von Das ohne haben Zu opfern Vielleicht Nummer von Läufe
oder Nummer von Faktoren oder Die Komplexität von dein Modelle.
Ich bin überzeugte SVEM Wille ändern Die Weg bei am wenigsten I verwenden DAMHIRSCHKUH,
Und für Mich, Es War hübsch toll Zu sehen Das In Aktion.
Mit Das, Dank Du sehr viel für Aufpassen,
Und I Hoffnung I könnte zeigen Du Das Das Konzept Ist Wert versuchen.
Dank Du sehr viel.
