こんにちは、 そして いらっしゃいませ、 皆様、 に 私の 今日の プレゼンテーション。
感謝 あなた のために 接合。
I 意思 与える あなた a 短い 話す
について その コンセプト の すべて、 または自己 検証済み アンサンブル モデリング、
そして どうやって これ コンセプト できる なれ a パス に向かって
DOEs と 複雑な モデル そして とても 少し 実行されます。
I 希望 I できる 見せる あなた それ の上 いくつかの 使用 ケース、 それ これ コンセプト は 実は
その 解決 に向かって これらのDOE と 複雑な モデル そして とても 少し 実行されます。
しかし 前に I 始める 行く の中へ 詳細 の 私の プレゼンテーション、
I 欲しい に 与える あなた a 短い プレゼンテーション の その 会社 私は 働く のために。
その ローマン。
ローマン は その プロデューサー の 接着剤 テープ、
それで 主に プレッシャー- センシティブ 接着剤 テープ、 しかし また 構造的 接着剤 テープ。
その ローマン テープ グループ 作った a ひっくり返す で 2020 の について 6億7000万ユーロ。
それ 構成 の 二 部品。
その その ローマン T 猿 グループ、 それは 誰が 私は 働く のために、
そして その 合弁会社、ローマン＆ラウッシャー .
その テープ グループ 持っていた a ひっくり返す で 2020 の について 300ユーロ 十億、
そして 最後 年、 私たちは 祝われた 私たちの 170番目 誕生日。
基本的に、 その テープ グループは 二 選考科目 部品。
それは その テクニカル 製品、 どこ 私は 働く のために。
私たちは オファー 主に ダブル- 両面粘着テープ、
感圧接着テープ、
そして 構造的 接着剤 テープ。
私たちは は のみ B2 B 会社。
そして その 他の 一部 は 私たちの 衛生 ブランド。
90パーセント の 私たちの 製品 は カスタマイズ 製品。
私たちは は アクティブ 世界中で。
私たちは 持っている 24 サイト その周り その グローブ そして について 1,800 従業員。
私たちは誰ですか？
私たちは は その ボンディング エンジニア、 そして として I 言及された 前に、
90パーセント の 私たちの 製品 は カスタマイズ、
だから私たちの 主要 ゴール は に オファー 私たちの 顧客 その 最高 可能 解決、
または に オファー 彼 a カスタマイズ 解決 とても 特定の のために 彼の 問題
または に 解決する 彼の 問題。
で 注文 に する それ、 私たちは 持っている a とても 大きい ツールボックス
それを実現するために、それは...
私たちは は できる に する 私たちの 自分の ベース ポリマー のために プレッシャー- センシティブ 接着剤 テープ。
私たちは できる する 私たちの 自分の 処方
に 策定する どちらか プレッシャー- センシティブ または 構造的 接着剤。
私たちは できる する 私たちの 自分の コーティング それ ニーズ に 形状 その ファイナル 接着剤 テープ。
しかし 私たちは できる また する 全て その ラミネート、 その 切断、 処理、
やっている スプール、 ロール、 それで 提供 彼 その 接着剤 解決
で その 形状 彼 実は ニーズ または 彼 実は 望んでいる、
で 注文 に 解決する または に 最高 満足する 彼の ニーズ。
しかし 私たちは できる また する 全て その テスト
そして また ヘルプ その お客様 で 統合する 私たちの 接着剤 解決 の中へ 彼の プロセス。
持つ これ とても 大きい ツールボックス
または これら 多くの ツール で 注文 に 満たす その 顧客の ニーズ
また 来る 一緒に と a 多く の 度 の 自由 で 注文 に する それ。
それ 手段 度 の 自由 または これ 巨大な 額 の 度 の 自由、
その 大きい 価値 変化 どれの 私たちは 持っている そして 取引 と それ 複雑。
1つ の その 解決 に 取引 と これ 複雑 のために 私たち
は に 使用 DOE、 または デザイン の 実験、
のために 私たち で その 発達 部門
主に のために その 重合、 処方、 または コーティング。
それ もたらす 自分 戻る に その トピック の 私の 話す。
以来 私たちは 使用 私たちのDOE に 取り組む これ 問題
または に 取り組む このl 大きい 複雑、 そして いる できる に 使用 全て その ツール
で その 最高 可能 そして ほとんど 効率的 方法 に 満たす 私たちの 顧客の 要求、
私たちは 使用 DOE、 しかし さあ 言う 私たちは 欲しい に 持っている それ として 効率的 として 可能
に 取り組む 複雑な 問題 と その 最低 額 の 実験的な 努力。
そこには、 I 考える、 どこ すべて として a コンセプト 来る で。
として あなた 全て 知る、
その間 その プロセス 発達 または 製品 発達、
あなた 走る 以上 その 同じ ステージ。
私たちは 開始 その 研究室、 やっている 私たちの 実験 の上 a 研究室 規模
そして スイッチ に その パイロット 規模、 それから 最終スケール ステップ
行くとき に その 生産 で 注文 に 生産する その ファイナル 製品。
やっている これ 方法、 さあ 言う、 その 努力 あたり 実験、
かもしれない なれ 時間 または 料金、 劇的に 増加します。
で 注文 に 最小化 これら コスト、
私たちは 使用 DOE で 注文 に 最小化 その 実験的な 努力。
しかし また、 もし あなた 行く その 手順 から その 研究室 以上 その パイロット に その 生産、
その より高い その 努力 あたり 実験 は、
その もっと 致命的 は その 番号 の 実験。
状況 どこ その 番号 の 実験 は 致命的
かもしれない なれ、 さあ 言う のために 私たち、 しかし また さあ 適用する のために 他の 産業、
は もし あなた 持っている に する 実験 の上 a パイロット または a 生産 規模。
または たとえ あなた する 実験 の上 a 研究室 規模、
もし あなた 持っている、 のために 例、 長さ- ランニング 実験 一年を通して、
例えば 分析 の 一つの 実験 かかる とても 長さ、
それ かもしれない なれ a 状況 どこ その 番号 の 実験 は とても 致命的。
しかし また で 組み合わせ と それ、
もし あなた 持っている 複雑な モデル または複雑 問題
どれの あなた 持っている に 住所、
もし あなた、 のために 例、 必要 a 満杯 RSM モデル または もし あなた 欲しい に する 一つの 最適化、
あなた 意思 走る の中へ これ 問題 どこ あなた いつも かもしれない 持っている
a 大きい 額 の 実験 で 注文 に モデル これ 複雑な 問題。
その 最高 状況 だろう なれ それ あなた できる 生成する DOE、
どれの 許可する あなた 追跡する a とても 複雑な 問題
または に 適用する 複雑な モデル、
しかし で その 同じ 時間、 保つ その 番号 の 実験 として 低い として 可能。
ただ に 与える あなた 一つの 例 で 私たちの 場合、 その 生産 の 接着剤 テープ。
もし I する 実験 の上 a 研究室 規模、
I 必要 少ない よりも a キログラム の 接着剤 あたり 実験、
そして I 絶対に しない 必要 もっと よりも 1つ または 二 平方メートル の 接着剤 テープ
で 注文 に する 全て その 満杯 分析 どれの I 欲しい。
もし I それから移動する に その パイロット 規模、 依存する の上 その 実験 私たちは 欲しい に する、
あなた かもしれない 必要 間 10 または 50 キログラム の 接着剤、
そして あなたの費用 多分 25歳～ 100平方メートル の 接着剤 テープ あたり 実験。
I f あなた 行く 平 さらに遠く の中へ その 生産 規模、
あなた かもしれない 必要さえ もっと よりも 100 キログラム あたり 実験 の 接着剤
そして あなた rコスト 多分 1,000 四角 メートル の 接着剤 テープ あたり 実験。
しかし で その 同じ 時間、 I まだ のみ 必要 について 1平方メートル
または 二 四角 メートル に する その 満杯 分析 の 私の 実験。
もし あなた は で 一つの 残念な 状況、
私は持っている に 無駄 99.9パーセントの 私の 製品
は 基本的に 無駄。
それは a 多く の 材料 使用済み のために 1つ 実験、
そしてそれは また 来る 平行 と とても 一つの 巨大な 額 の 料金 あたり 実験。
ただ 与える あなた 一つの 図、
それは a 写真 の 私たちの 現在 パイロット ライン。
T 帽子の その サイズ の a ドア。
平 のために a パイロット ライン、 その とても 大きい、
だからあなたは できる 想像する その 額 の 材料 あなた 必要 は とても 大きい。
そして それは 数字 あたり 実験。
しかし 平 の上 a 研究室 規模、
あなた かもしれない 走る の中へ その 状況 ここで 番号 の 走る は 致命的。
その どちらか もし あなた 持っている 複雑な モデル または 大きい 額 の 要因、
そして 私は 表示されている あなた それ で その 最後 使用 場合。
なぜなら その a 化学薬品 反応は 私たちは欲しい に 変化する その 材料、
しかし また その プロセス パラメータ
もし あなた 持っている 長さ- ランニング 実験 どこ 実験 走る のために もっと よりも 1つ 日、
または その 分析 の その 実験 かかる とても 長さ、
そして で その 同じ 時間、 あなた 持っている とても 限定 プロジェクト 時間 または プロジェクト 予算。
で 全て これら 状況、 それ は とても 望ましい に 最小化
その 実験的な 努力 として 多くの として 可能、
そうして 減少 その 番号 の 走る として 多くの として 可能。
で 2021年、 最後 年 発見 サミット、 私は来た 横切って 二 プレゼンテーション。
一つずつ ラムジー、 ゴットヴァルト、 そして レムカス、 そして その 他の 1つ による と そして ハーシュ、
話している について その コンセプト の SVEM または 自己- 検証済み アンサンブル モデリング、
そして のために 自分 それ 育てられた その の質問、 "できる それ コンセプト なれ 実は その 解決
のために DOEs と 少し 実験、 しかし で その 同じ 時間、
維持する 複雑 の あなたの モデル のために その 問題 どれの あなた 持っている？"
と それ 言った、 I 欲しい に スイッチ 以上 今 に 私の 使用 症例
で 注文 に うまくいけば 見せる あなた それ これ コンセプト は 実は
または かもしれない なれ 実は a 解決 に それ 問題。
JMPに切り替えたいです。
その 初め 例 I 欲しい に 見せる あなた 今日
は どこ 私たちは 持っていた に する a デザイン の 実験
実際の 生産 規模、 の上 生産 装置。
その 2番 1つ は 終わり の上 a パイロット 植物、 そして その 三番目 1つ だった 終わり の上 その 研究室。
私はいくつか持っています 情報 のために あなた ここで 初め 二 例 だった 終わり
または その デザイン だった 作成された それなし 知っている その SVEMの概念、
しかし その 分析 だった 終わり 知っている それから その コンセプト の すべて。
その 三番目 例 なかった 実は 終わり 後 I 知っていた について その コンセプト の すべて、
そして それから I 適用済み または I 設計された その DOE
具体的には 知っている について その 分析 コンセプト の すべて。
それで行きます に その 初め 例。
で その 初め 例、
私たちは 欲しい に する a 製品 発達 による 手段 の a プロセス 最適化。
私たちは できた のみ する それ プロセス 最適化 の上 その 実際の 生産 装置、
だから私たちは に する 全て その 実験 の上 a 生産 規模。
もし あなた 想像する けれど、 あなた いつも 持っている に 探す 生産 スロット、
そして あなた 持っている に いつも 競争する と 実際の 生産 注文、
だからあなたの 普通 毎日 の操作 仕事。
それで その 番号 の 走る どれの あなた できる する の上 実際の 生産 装置
は いつも とても 限定的で その いつも とても 高価な、
そして あなた いつも 持っている に フィット で その 普通 生産。
何 あなた 欲しい に する で それ ポイント、 のために その 初め 例、
私たちは 持っていた 五 連続 プロセス 要因、 私たちは 知る 私たちは 期待される a 非線形 行動、
それで 私たちは 知っていた 私たちは 持っていた に 使用
その 満杯 二次関数 モデル そして その 期待される 相互作用、
そして 私たちは また 知る それ 私たちは 持っていた a 最大 の 50 走る
期限 に 限定 生産 時間、時間、 そして お金。
私たちが 来た 上？
また、 として 私は 言った 前に、
それ だった 終わり 前に I 知っていた について その コンセプト の すべて。
いつ 私たちは 作成された その デザイン、 私たちは 置く 全て その リニア そして 二次関数 効果
それ 私たちは 必要 必要 で その カスタム デザイン プラットフォーム
そして 私たちは セット その 相互作用 に オプション、 そして それは その 15 走る どれの 私たちは 終了 上。
そして それから 私たちは 開始 と その 実験。
残念ながら、 のみ 12 走る できた なれ 達成された
なぜなら 私たちは 持っていた 限定 時間 そして 容量、 そして 私たちは だった ランニング 外 の 時間
で 注文 に する その 最後 三つ 残り 実行されます。
12回の走行後、 私たちは 基本的に 持っていた に 停止 そして それから する その 分析、
しかし 幸いなことに のために 私たち、 私たちは できた する その 残り 三つ 実験
後 その 分析 だった 終わり。
それ 持ってくる 私たち の中へ その 位置 どこ これら 余分な 三つ 実験
どれの だった 実施した 後 その 分析
だった 一つの 実は テスト セット どこ 私たちは できた チェック その 有効 の 私たちの モデル、
どれの 私たちは 作成された 使用して その コンセプト の すべて。
その 実際の データ 分析、
その 表示されている で これら 二 プレゼンテーション から 最後 年 発見 サミット、
そして I 置く で その コード それで あなた できる 見つける とても 簡単に の上 その コミュニティ ページ。
その データ だった 分析された 使用して すべて、
だから私は した 100 反復。
I 使用済み a 満杯 二次関数 モデル、
使用済み 全て その 相互作用 可能 と これら 連続 プロセス 要因、
そして I 使用済み その ラッソ として その 推定 方法。
I ただ 置く で のために その スクリプト どうやって その 終わり これ 分析 使用して すべて、
しかし また、 I だろう 欲しい に 参照する に これら 二 プレゼンテーション
どこ その 全て 書かれた 下 または 説明 で 素晴らしい 詳細。
来る に その 結果、 I 欲しい に 見せる あなた その プロファイラー、
そしてあなたが できる 実は 見る それ 私たちは 実は 必要。
2番 注文 条項、 それで 私たちは 持っている a 二次関数 依存。
しかし 私たちは また 持っていた 相互作用。
それで すべて 何 私たちは 期待される だった 基本的に 現在。
しかし さあ 行く 先に そして チェック のために その 有効。
あなた かもしれない 言う、 "わかった、 あなた ただ 以上 フィット その モデル。
あなた ただ 使用済み あまりにも 多くの モデル 条項。 その あまりにも 複雑な。
それは なぜ あなた 持っている 2番 注文 条項。 それは なぜ あなた 持っている 「相互作用」
良い、 さあ 見て で その 予測された 対 実際の プロット。
のために それ 例、
私たちは良い状態です 位置 どこ 私たちは 持っていた 実は a テスト セット、
だからこれら 三つ 残り 実験 どれの その モデル もっている 一度もない 見た、
そして 12 , さあ 言う、 それは その 赤 ドット。
A s あなた できる 見る ここ けれど、 もし あなた 時計 それ、
その 予測された 対 実際の プロット、 それは ない あまりにも 悪い。
T 彼 予測 の これら 三つ 残り もの は かわいい 良い。
もし I チェック そして 見る もし、 のために 例、 別の 応答、
その 予測 は とても、とても 正確な。
A s I 言及された 前に、 これら 実行、 その モデル もっている 一度もない 見られました。
のために 私たち、 それは 何ですか とても すばらしい。
に 持っている のみ 12 実行には 不自由な この種類の の 実験
なぜなら 三つ の その 走る だった ない、
そして まだ 持つ これ とても 良い 予測的な 能力 の それ 方法 すべて。
だから 一般的な、 予測 だった とても 良い。
私たちは できた 予測する その 残り 三つ 走る とても 正確に を除外する 1つ 応答。
すべて フィットを除く 1つ 応答、 それ しなかった フィット で 全て。
私たちは 考え、 「そんなはずはない。
私たちは できない ただ 予測する 10 の その 11 回答 ほとんど 完璧に、
そして その 11日 1つ しない フィット。"
そして私たちは「よし、 何か もっている に なれ 間違っている。
私たちの モデル は 良い なぜなら フィット 10回、
それで それ もっている に フィット また その 11日 時間。"
そして私たちは 「わかった、 何か と その 測定 もっている に なれ 間違っている、
なぜなら その 実験 できない なれ、 なぜなら その 他の 回答、 彼らは フィット。
私たちの 予測 だった とても 良い。"
私たちは 言った に 専門家、 「S 何か で その 測定 持っていた に なれ 間違っている。"
だから私たちの 専門家 掘った a 少し 少し もっと深く の中へ その 測定 装置、
そして 彼らは 実は 見つかった 逸脱 で その 測定。
T 彼 測定値 の上 それ 最後 応答
だった 少し 少し 違う よりも その 初め 12ラン .
A その後 その 逸脱 だった 修正しました。 その 予測 だった また とても 良い。
それ 手段 それ これ 分析 または その 予測 だった それで 良い
それ 私たちは 平 見つかった 逸脱 で その 測定値。
から それ 初め 例、 I だろう 自分に言い聞かせる 作品 完璧に、
そして 与える あなた とても 素晴らしい 洞察力 で a とても 良い そして とても 正確な モデル
と a とても 限定 額 の 実験的な 努力。
しかし あなた できた 言う , 「さて、あなたは できたかもしれない また 使用済み a 違う スクリーニング デザイン
そして あなた だろう 持っている、 のために 例、 11 実行、
そして あなた だろう 持っている 得た その通り その 同じ 結果 の それ。"
かもしれない なれ 真実。
しかし それから I 参照する に その 三番目 例。
2番 例 は とても 似ている。
私たちは 望んでいた に する DOE の上 a パイロット 植物、 そして 私たちは 持っていた 4つ 連続 要因。
二 の それらの 要因 必須 その 生産
o f 特別に 生産された 材料 なぜなら それらの 二、
彼らは 代表される a プロセス 変化 の 私たちの ウィンドウ に 操作する
のために 私たちの 現在 プロセス。
私たちも 期待される 非線形 行動、 そして 私たちは だった 言った ない に 超える 10 実行されます。
しかし そうだった 強く 推奨 に 私たち それ 少ない 走る
だろう なれ もっと よりも いらっしゃいませ なぜなら の 容量 問題。
だから私たちは 終わり 上 と a ハイブリッド 生産/ 研究室 アプローチ、
私たちが 終了 上 と のみ 持つ 六 実行、
または 私たちは のみ 必要 六 走る の上 その パイロット 規模 または その 生産 規模、
それ 彼らは ブースト に 10 走る で その 研究室。
それは 基本的に その デザイン どれの 私たちは 終了 上。
それは その 方法 I 作成された その デザイン。
I セット その リニア そして いくつかの 交流 条項 に "必要"
で それ カスタム デザイン プラットフォーム、
そして その 残り 交流 そして 二次関数 学期、
私たちは セット 彼ら に 「オプション」
また、 それ だった 終わり、 その 創造 の その デザイン、 前に I 知っていた について
その コンセプト の すべて、 しかし で エッセンス だった それから 終わり 使用して すべて。
のために 私たち、 で それ 特定の 場合、 その ゴール だった に...
因数分解してみましょう 1 そして 2 代表する その プロセス 変動性。
何 私たちは 望んでいた に 成し遂げる は 私たちは 望んでいた に 最小化 a ある 応答、
で それ 場合 応答 7番、 に 最小化 その 変動性
それなし 変化 要素 1 そして 2、 なぜなら 変化 その プロセス 変動性
どれの 私たちは [聞き取れない 00:17:56] 持っている、 だからそれは とても 難しい。
しかし 私たちは 持っていた 二 追加 要因 それ だった パラメータ エイターズ
から その コーティング 装置 どれの 私たちは できた 変化 とても 簡単に。
その ゴール だった に 最小化 応答 番号 7
しかし 保つ 全て その 休む 基本的に で その ウィンドウ どれの 私たちは 欲しかった。
また、 分析 だった 終わり かわいい 多くの その 同じ 方法 のように 前に。
私たちは 使用済み すべていいね 私たちは 提示された で その 最後 年 プレゼンテーション。
私たちは した 100 反復。
私たちは また 使用 その 満杯 二次関数 モデル と 全て その 相互作用、
そして 私たちは LASSOを次のように使用 その 推定 方法。
ただ 表示中 あなた それ の上 その プロフィール また、 私たちは 持っていた 2番 注文 条項、
私たちは 持っていた 相互作用 として あなた できる 見る ここ、 のために 例。
彼らは だった 出席者全員、 すべて 私たちは 期待される に なれ そこには
のように 2番 二次関数 依存関係 そして 相互作用 実は だった そこには。
のために 私たちの ゴール だった に 最小化 これ 応答 そして それなし 変化 これら 要素 1 そして2、
なぜなら それは その プロセス 窓 どれの だった 現在 オペレーティング で。
その間 その プロセス 範囲、
もしあなたが 見て で それ 応答 ここ、 それ 変更 とても a 少し。
やっている 全て その 最適化 そして 持つ これ モデル 完全に 運用、
私たちは 見つかった 外 もし あなた ただ 変化 要素、 のために 例、 番号 3、
変動性 基本的に消える 完全に それなし 変化 その 休む の その 要素。
だから私たちは 探す と のみ 六 走る の上 a 生産 規模、
最適 設定 [聞き取れない 00:19:36] に 強化する または 最適化する
a プロセス とても かなり。
あなた かもしれない また 言う、 "わかった、 4つ 要因。
あなた できた のみ また 5月 持っている 使用済み a 明確な 画面 デザイン。"
または さあ 言う、 「10 走る は ない あまりにも 少し 走る で 注文 に する それ。"
しかし それ もたらす 自分 に 私の 最後 そして ファイナル 例。
私たちは だった やっている a デザイン の 実験 の上 その 研究室 規模、
そして 私たちは 望んでいた に 最適化する または 理解する で もっと 詳細 a 重合 プロセス。
私たちは 望んでいた に する 全て 要因 そして バリエーション 内で 1つ シングル デザイン 実験。
私たちは 終了 上 と 持つ 15 要因、
八 材料、 そして セブン プロセス パラメータ。
私たちは しなかった 持っている a 混合 デザイン。
私たちは 使用済み これら 八 材料、 いじった その周り a 少し 少し
それで 私たちは しなかった 終わり 上 と a 混合 デザイン。
しかし として その 実験 自体 だった とても 時間- 消費する、
その 番号 の 実験 すべき なれ 低い、 理想的には 下に 30.
なぜなら 私たちは 持っていた 限定 プロジェクト 回、
そして 30 は 何か どれの 私たちは かもしれない なれ できる に 余裕ある。
しかし で それ 一瞬、 I すでに 知っていた について その コンセプト の すべて
それで I した その デザイン の その 実験 具体的には 知っている について
または 適用する その コンセプト の すべて。
だから何 I した、 I 選んだ ベイズI最適 デザイン。
私たちは 知っていた そこには 意思 なれ 非 リニア 行動、
それで 全て その 2番 注文 条項 そして 相互作用 だった で そこには。
何 私たちは 終了 上 だった a デザイン それ あなた できる 見る ここ、 持つ のみ 23 実行、
そして 持つ 15 要因 材料の プラス プロセス パラメータ、
基本的に a 満杯 RSM モデル そして のみ 好き 23 実行されます。
のために 自分、 それ だった かわいい すばらしい に なれ できる に する それ。
さあ 見る その 結果 もし それ 実は した 仕事、
なぜなら 私たちは なかった それで もちろん それ それ 実は 働いた。
しかし 私たちは だった 確信している それ それ 意思 なれ 知られている で その 時間
それ それ 実は する 仕事。
分析 だった、 また、 終わり その 同じ 方法。
その のみ 違い、 I しません 見せる あなた a プロファイラー のために それ 例
なぜなら 持つ 15 要因、 とても 複雑な モデル、
そして 持つ に 埋め込む それ で 日本語 作る それ とても、とても 遅い。
しかし I だった 言った それ その 行く に なれ 実装された で ジャンプ 17,
どれの それから 意思 なれ 多くの もっと早く
それで 私は 本当に 期待して に 得る JMP 17 として 速い として 可能。
何 私たちは 見つかった 外 は それ 非 直線性 だった 現在。
私たちは 持っていた また 相互作用、 そして 私たちは 持っていた 2番 注文 条項 どれの だった 重要な。
もう一度言いますが、 私たちは 必要 その 満杯 モデル。
その 実験的な 検証 は 現在 進行中。
最初の結果 見て とても 有望な。
I まだ 置く 彼ら で。
ただ で 対比 に a クラシック アプローチ、
私たちは だろう 持っている 必須 多くの もっと 実験 よりも ただ 23.
そしてまた、 に 見せる あなた それ 私たちは 持っていた とても 良い 予測 能力、
に ただ プロット いくつかの 予測された 対 実際の。
それは ただ のために 1つ 応答、 その とても 良い。
ただ に 与える あなた 別の 1つ、
その ない として 良い として その 初め 1つ、 しかし、それでも、 のために 私たち、 その 十分です。
それで その 予測はこちら は とても 良い。
のために その 初め 実験、
のために その 検証 実行、 それ 見た目 とても 有望な。
ただ に 見せる あなた いくつかの 画像 の その プロファイラー。
その 残念な 非 相互の作用。
2番 注文 条項 だった 現在、 相互作用 だった 現在、
それで 全て それ 何 私たちは 期待される だった 基本的に で その モデル。
と それは、私は で その 終わり の その 使用 ケース。
I 欲しい に スイッチ 戻る。
ただ に 与える あなた 短い まとめ。
と そして ハーシュ、 彼らは 置く で 彼らの 最後 年のD 発見 サミット
その タイトル 「再考 その デザイン 分析 の 実験
そして 置く で a 質問 マーク。
から 私の ポイント の ビュー、 あなた しない 必要 その 質問 マーク。
その のように それ。
私は 確信している それ すべて 意思 変化 その 方法 DOは 使用済み、
特に もし あなた 行く のために どちらか とても 複雑な デザイン、
または 大きい 番号 の 要因、 または もし あなた 持っている に 行く を通して とても 高価な 実験。
で 少しでも、 それは 私の 意見。
それ 開く a 新しい 方法 に向かって DOEs
と ミニマル 実験的な 走る または 努力、
そして で その 同じ 時間、 あなた できる 集める その 最大 額 の 情報
そして 洞察力 外 の それ それなし 持つ に 犠牲 多分 番号 の 走る
または 番号 の 要因 または その 複雑 の あなたの モデル。
私は SVEMを確信した 意思 変化 その 方法 で 少しでも I 使用 DOE、
そして のために 自分、 それ だった かわいい すばらしい に 見る それ で アクション。
と それ、 感謝 あなた とても 多くの のために 見ている、
そして I 希望 I できた 見せる あなた それ これ コンセプト は 価値 試しています。
感謝 あなた とても 多くの。
