Mi
nombre
es
David
Arriba.
I trabajar para Partido de portería Industrias
en su Recubrimientos Innovación Centro justo afuera de Pittsburgh.
Hoy Soy yendo a ser hablando acerca de alguno de nuestro experiencias
con usando GAMA para novedoso recubrimientos desarrollo,
particularmente enfoque en el importancia de usando auxiliar respuestas.
El orden del día, Enfermo hablar a pequeño poco acerca de investigación metodología,
y en caso estás preguntarse qué I significar por auxiliar respuestas,
Enfermo definir eso en este sección.
Entonces Bueno seguir a dos ejemplos.
El primero uno, a nuevo resina desarrollo para arquitectónico recubrimientos,
y el segundo uno, a protector revestimiento,
entonces Bueno finalizar apagado con a pocos general observaciones.
Allá son varios marcos eso poder ser usado a describir
el nuevo producto desarrollo proceso.
Uno eso I particularmente como es mostrado aquí, DMADV.
Aquí nosotros tener cinco etapas.
El primero escenario es a definir el objetivos de el proyecto.
Qué son nosotros intentando a ¿lograr?
Entonces nosotros conseguir en medición.
Qué son el crítico características nosotros necesidad a medida,
y hacer nosotros tener adecuado procesos en lugar a medida ¿a ellos?
Entonces nosotros pensar acerca de analizar .
Qué factores poder nosotros cambiar a hacer ¿Mejoras?
Entonces sobre el diseño escenario,
dónde nosotros deliberadamente manipular aquellos factores
y el niveles de aquellos factores
a intentar y afectar un mejora y dirigir a óptimo actuación.
Entonces una vez nosotros tener un avanzado prototipo, nosotros conseguir sobre verificación,
pensamiento acerca de voluntad nuestro solución trabajar en el real ¿mundo?
Qué son el importante cosas nosotros necesidad a pensar acerca de
cuando nosotros aplicar este ¿estructura?
Bien, en términos de el definido escenario, el meta necesidades a ser claro
entonces eso el entero organización tiene el mismo comprensión de el objetivos,
y él necesidades a ser impactante.
Si eran exitoso y nosotros entregar a solución,
voluntad él llenar a real insatisfecho necesidad en el mercado
y ser a exitoso ¿producto?
Si nosotros saltar ahora a el fin,
cualquier solución nosotros aplicar necesidades a ser costo- eficaz.
Él necesidades a ser robusto.
Entonces el medio de este proceso,
nosotros desear a conseguir a través de este proceso como rápidamente y como eficientemente como nosotros poder.
Nosotros desear a entregar el producto a el mercado como pronto como nosotros poder,
y nosotros desear a gastar el mínimo cantidad de dinero
y el mínimo cantidad de recurso a hacer eso.
Claramente, Hace y a lote de el herramientas eso son disponible en JMP
son Bueno colocar arriba a hacer a nosotros tener éxito en este área.
Uno de el herramientas eso I como a usar
particularmente temprano en en a proyecto es a proceso mapa.
Este es a muy particular tipo de proceso mapa.
Es en realidad cartografía
el proceso de que lleva afuera el investigación y desarrollo.
Soy demostración aquí a simplificado ejemplo de a proceso mapa
a desarrollar un automotor base abrigo.
Nosotros tener todo el pasos eso son involucrado en nuestro experimento.
Nosotros hacer a resina,
nosotros usar eso resina a hacer a base abrigo pintar,
nosotros pulverización aplicar eso base abrigo sobre a sustrato,
nosotros aplicar a arriba abrigo sobre eso base abrigo,
entonces nosotros curar aquellos recubrimientos juntos,
y entonces nosotros medida el propiedades eso nosotros conseguir de todo de eso.
Todo de estos pasos,
nosotros lista todo de el factores eso podría jugar a role en estos separado pasos.
Este es útil para a número de razones.
Primero de todo,
él da todos en el equipo a unificado comprensión
de qué el proceso es eran relación comercial con y cómo son nosotros yendo a afectar él.
Él también permite a nosotros a captura todo de el variables nosotros poder pensar de
eso podría jugar a role en el varios pasos
entonces nosotros no pasar por alto cualquier cosa.
Entonces es a bien a partir de punto
para pensamiento acerca de cual de estos son nosotros yendo a intentar y manipular,
cual de estos son nosotros yendo a enfocar en a intentar y entregar a exitoso ¿proyecto?
Estos factores son más subdividido y categorizado.
Primero, nosotros tener nuestro Xs.
Estos son el variables eso nosotros poder manipular
a intentar y afectar un mejora en nuestro producto o nuestro proceso.
Entonces nosotros tener nuestro grande Ys.
Estos probablemente aparecer en el especificación de el producto.
Estos son qué eran en realidad intentando a lograr.
Este es qué el cliente en realidad se preocupa acerca de,
qué el cliente voluntad pagar para.
Próximo, nosotros tener nuestro Ns, ruido variables.
Estos podría ser variables eso nosotros puede ser no controlador,
eran no deliberadamente manipulando,
pero cosas eso podría introducir ruido en el proceso,
cualquiera durante el experimentos, durante el nuevo producto desarrollo,
o en el fin solicitud,
en el fabricar de el producto o el fin usar de el producto.
Entonces finalmente, el sujeto de de hoy hablar,
nosotros tener nuestro auxiliar respuestas, cual nosotros etiqueta como pequeño Ys.
Estos podría no aparecer en el especificación,
el cliente podría no incluso ser consciente de estos,
pero ellos son mediciones nosotros poder llevar en varios etapas de el proceso
eso podría decir a nosotros algo acerca de qué yendo en.
I dicho en el anterior deslizar eso uno de nuestro objetivos
es a conseguir a través de este entero proceso rápidamente,
como en eficientemente como nosotros probablemente poder.
Uno pregunta eso aumenta es, por qué no nosotros justo medida nuestro grande ¿Si?
Nosotros tener el capacidad a llevar afuera Qué hacer.
Nosotros podría optimizar para nuestro grandes Ys, nosotros podría construir profético modelos.
¿No es? eso todo nosotros necesidad a ¿hacer?
Por qué debería nosotros gastar ¿tiempo?
Por qué debería nosotros gastar dinero medición alguno de estos Pequeñas Ys
cuando ellos son no el real meta de el ¿resultado?
Bien, I esperanza en el próximo pareja de ejemplos eso I poder espectáculo tú,
alguno casos dónde con cuidado seleccionando estos pequeño Sí
y haciendo alguno bien análisis
poder ser en realidad crítico a el éxito de a proyecto.
Nuestro primero ejemplo aquí,
el desarrollo de a nuevo resina para arquitectónico recubrimientos.
El meta era a venir arriba con a soltero resina eso podría encontrarse
todo de el actuación requisitos
al otro lado de varios producto pauta en varios países.
Nuestro a partir de punto era,
nosotros tenía No soltero resina eso podría encontrarse todo aquellos requisitos.
Nosotros eran usando diferente resinas en diferente productos,
diferente resinas en diferente países, y nosotros necesario a venir arriba con a solución
eso permitido a nosotros a reducir el complejidad allá.
Nuestro temprano prototipo luchó en a número de áreas,
pero uno particular área era tinte fortaleza.
El forma estos blanco base pinturas quería ser usado
es si I ir en a almacenar y pedido
a pintar de a particular color a pintar el paredes de mi casa,
el almacenar voluntad llevar eso blanco base pintar y agregar especificado cantidades
de concentrado color tóners a eso pintar a crear a específico color.
Es en realidad crítico a ser capaz a golpear a tinte objetivo fortaleza,
cual es el medición de cómo rápidamente eso color voluntad cambiar
como nosotros agregar a cierto cantidad de a particular virador.
Nosotros necesidad a ser capaz a control eso y golpear él reproduciblemente
a lograr el ancho espectro de bandera nosotros necesidad a lograr.
Nosotros también tenía a pocos asuntos en términos de pobre calor edad estabilidad
y pobre resina reproducibilidad.
Nuestro acercarse era a llevar afuera alguno secuencial Qué hacer
a aprender cómo a control tinte fortalezas y alguno de el otro factores.
Soy demostración el progreso en este trama en el abajo mano izquierda lado de este pantalla.
Antes nosotros comenzó el Qué hacer justo alguno de el exploratorio experimentos;
el naranja bar representa el rango de tinte fortalezas nosotros eran capaz a lograr.
Nosotros poder ver eso es lejos abajo
el objetivo rango de tinte fortalezas mostrado por este verde bar en el trama.
Como nosotros transportado afuera el Qué hacer nosotros aprendió cómo a control tinte fortaleza.
Nosotros eran capaz a aumentar él hasta hacia el fin de el proyecto
cuando nosotros eran haciendo nuestro mejoramiento Qué hacer
nosotros eran bien centrado alrededor este objetivo tinte fortaleza.
Nosotros eran capaz a construir profético modelos y usar aquellos
en conjunción con profético modelos para alguno de el otro llave propiedades
a identificar blanco espacio dónde nosotros de todo de el objetivo propiedades en el mismo tiempo.
Pero bastante que hablar acerca de el entero proyecto,
I desear a ahora enfocar en uno particular GAMA eso nosotros transportado afuera.
El meta de este GAMA era a confirmar y cuantificar
algo casarse observado previamente,
eso el partícula tamaño de el resina nosotros eran haciendo
era a grande factor en controlador tinte fortaleza.
Estos resinas son, en efecto,
dispersiones de pequeño partículas de resina en agua,
y él era el tamaño de aquellos partículas eso pareció a ser importante.
Nosotros eran también usando
qué nosotros llamar a co-tensioactivo a ayuda dispersar aquellos partículas,
y nosotros tenía a pocos opciones
acerca de dónde en el proceso nosotros podría agregar eso co-tensioactivo.
Nosotros buscado a mirar en a pareja de candidatos
para el suma punto de eso co-tensioactivo
a ver si él afectado el llave propiedades.
Entonces finalmente, arriba hasta este punto, todo el resinas que hemos elaborado,
nosotros tenemos hecho en el Recubrimientos Innovación Centro.
Nosotros ahora buscado a controlar,
podría nosotros hacer estos resinas reproduciblemente al otro lado de tres diferente ¿Ubicaciones?
El GAMA nosotros transportado afuera es mostrado en el mano derecha lado aquí.
Nosotros tener tres niveles para nuestro objetivo partícula tamaño.
Nosotros tener dos niveles para el suma punto de el co-tensioactivo.
Eso da a nosotros a lleno factorial GAMA con seis corre.
Entonces nosotros replicado eso GAMA al otro lado de tres diferente laboratorios.
Enfermo ir derecho en JMP
y Enfermo espectáculo tú qué el datos mesa aspecto como.
Tú poder ver aquí nosotros tener el original datos mesa, el GAMA,
pero ahora nosotros tener
a entero recopilación de datos eso nosotros reunido durante el GAMA.
El primero cosa Bueno hacer es,
Bueno mirar en qué nosotros aprendió acerca de tinte fortaleza.
Yo tengo ya construido aquí a reducido modelo para tinte fortaleza.
Si nosotros tener a mirar en el efecto resumen a comenzar con,
nosotros poder ver eso el ubicación de suma de el co-tensioactivo
no era a factor en determinar tinte fortaleza.
Eso abandonó afuera de el modelo.
Pero nosotros hacer ver eso el objetivo partícula tamaño
y el reactor ubicación eran factores, como Bueno como el interacción
entre objetivo partícula tamaño y reactor ubicación.
Si nosotros mirar arriba en nuestro actual por predicho trama,
nosotros poder ver él aspecto como a bonito lindo modelo.
Nosotros tenemos consiguió a lindo R-cuadrado,
y todo aspecto a ser en bonito bien forma.
Entonces probablemente el mejor forma
de comprensión qué acontecimiento y qué este modelo es narración a nosotros
es a mirar en el predicción perfilador aquí en el abajo.
Nosotros ver nuestro anticipado efecto de objetivo partícula tamaño en tinte fortaleza.
Como nosotros aumentar objetivo partícula tamaño, nosotros conseguir más alto tinte fortaleza.
Entonces si nosotros mirar al otro lado de en reactor ubicación,
qué nosotros ver es eso Laboratorio A y Laboratorio C son donación en general similar resultados.
Pero si nosotros mirar en Laboratorio B, primero de todo,
nosotros ver eso el tinte fortaleza eso nosotros conseguir de Laboratorio B
es de modo significativo más alto que nosotros eran conseguir de Laboratorio A o Laboratorio C.
Nosotros también ver eso el dependencia en partícula tamaño
es mucho menos de Laboratorio B que nosotros sierra de el otro dos laboratorios.
Este era a problema para a nosotros.
Cuando sea nosotros ver eso diferente laboratorios son productor diferente resultados
con el mismo resina y el mismo proceso,
él poder ser a en realidad largo tarea a trabajar afuera qué yendo en aquí.
Hay entonces muchos potencial candidatos
para el causa de este pobre reproducibilidad.
En este escenario, nosotros eran muy preocupado
eso él era yendo a llevar a nosotros a largo tiempo a resolver este,
que eso es era yendo a hacer descarrilar el proyecto,
y eran yendo a extrañar nuestro objetivo lanzamiento fechas.
Antes nosotros fue en cualquier específico actividad a intentar y DIRECCIÓN este problema,
el obvio primero paso era a mirar
en el datos eso casarse ya reunido en este datos mesa
y ver si allá eran cualquier pistas eso podría tal vez dar a nosotros a pista
como a por qué Laboratorio B era donación diferente propiedades.
Cuando sea I ver a ancho datos mesa como nosotros tenemos consiguió aquí,
uno de el primero herramientas eso I siempre ir a es el columna conmutador.
El forma en este caso eso I voluntad implementar este
es el primero paso es a construir a variabilidad cuadro
eso mejor espectáculos el problema eso eran teniendo.
Yo tengo preconstruido a variabilidad cuadro aquí
dónde Yo tengo consiguió objetivo partícula tamaño y reactor ubicación como mi Eje X
y Yo tengo consiguió el inicial tinte fortaleza como mi Eje Y.
El primero tarea es a conseguir este
en a formato eso el mejor representa el problema eran relación comercial con.
El primero cosa Enfermo hacer
es intercambio encima mi objetivo partícula tamaño y reaccionar o ubicación.
Enfermo también agregar y conectar el celúla medio a agregar alguno pauta aquí.
Ahora Soy bonito feliz con este.
I pensar este bien refleja el problema eso eran relación comercial con.
Nosotros poder ver Laboratorio A y Laboratorio C muy similar resultados,
pero Laboratorio B, más alto tinte fortaleza
y menos dependencia en tinte fortaleza y partícula tamaño.
Ahora I poder usar mi columna conmutador,
y qué este voluntad permitir a mí a hacer es mantener este trama en exactamente este formato,
pero rápidamente cambiar afuera este Eje Y, el inicial tinte fortaleza,
para cualquier otro variable eso Yo tengo consiguió en mi datos mesa.
Enfermo ir en el rehacer plataforma y seleccionar el columna conmutador.
Ahora I poder seleccionar cualquier de el otro factores en mi datos mesa.
Soy justo yendo a seleccionar todo eso Yo tengo consiguió en mi datos mesa.
Entonces cuando I golpear DE ACUERDO,
I ahora tener este columna conmutador a el izquierda de mi trama.
I poder hacer clic en cualquier de estos factores
y él voluntad cambiar este eje pero mantener el trama en exactamente el mismo formato.
Si I seleccionar partícula tamaño,
I poder ver ahora Soy conspirando mi actual mesurado partícula tamaño
contra objetivo partícula tamaño y reactor ubicación,
exactamente el mismo formato.
Él aspecto como en este caso,
todo tres laboratorios son donación bonito similar resultados.
Soy no vidente cualquier cosa eso da a mí a clave como a qué yendo en,
pero I poder rápidamente justo voluta a través de este entero datos colocar.
Soy vidente principalmente ruido bien ahora.
Soy no vidente cualquier patrones eso parecer a ser particularmente útil,
pero Enfermo mantener yendo.
Cuando I conseguir a este trama aquí, entonces ahora Soy conspirando conductividad,
I ver Curiosamente eso Laboratorio B es haciendo resinas
con mucho más alto conductividad que Laboratorio A y Laboratorio C.
Eso es uno útil observación.
Enfermo mantener yendo.
Este próximo uno,
este es de hecho otro medición de conductividad
después el resina tiene estado en a caliente habitación para a semana,
demostración el mismo cosa,
aún confirmando eso Laboratorio B es donación más alto conductividad.
Enfermo mantener yendo.
Principalmente ruido, tal vez a pequeño poco de un indicación
eso el molecular peso de Laboratorio B es levemente más bajo.
Enfermo mantener yendo.
De nuevo, aún no vidente cualquier cosa eso interesante, principalmente ruido.
Pero entonces I conseguir a este trama aquí, y de nuevo,
ahora eran conspirando el pH de el resinas uno hora en el proceso,
entonces temprano en el proceso, el acidez o pH de el resina.
Laboratorio B, de nuevo, es diferente de Laboratorio A y Laboratorio C.
Es donación a mí mucho más alto pH.
Mantener yendo justo a controlar si Hay cualquier cosa demás.
Este era el inicial trama nosotros comenzó con de inicial tinte fortaleza,
y entonces el último uno es el pintar viscosidad,
dónde todo aspecto bonito similar.
En realidad rápidamente usando columna conmutador,
I encontró afuera eso no solo es Laboratorio B haciendo resinas con más alto tinte fortaleza,
es haciendo resinas con más alto conductividad
y más alto acidez, más alto pH.
Qué podría eso ser narración ¿a nosotros?
Qué podría ser causando más alto pH y más alto ¿conductividad?
Bien, estos resinas, I dicho,
eran a dispersión de a polímero partícula en agua.
Cualquier cosa eso es cambio el conductividad, el pH es yendo a ser en el agua fase.
Es no yendo a ser en el resina fase.
Qué nosotros hizo era nosotros precipitado por centrífugo,
nosotros precipitado afuera el resina y justo analizado el agua fase.
Nosotros transportado afuera a lote de análisis, pero uno de el cosas nosotros trabajó en,
Soy demostración en este trama en el mano derecha lado de PPM,
de regiones por millón de fósforo y azufre
en eso agua fase.
Si I mirar en el naranja verja a comenzar con, el azufre,
I poder ver todo de el resina s de todo tres laboratorios son muy similar,
pero el azul verja, el nivel de fósforo,
Laboratorio B es haciendo resinas con acerca de cuatro veces como mucho fósforo
como ellos eran haciendo de Laboratorio A y Laboratorio C.
Cuando nosotros miró en el receta para haciendo estos resinas,
Hay solo uno crudo material eso trae en fósforo.
En a poco de más investigación,
qué nosotros encontró afuera era el proveedor eso era entregando este material a Laboratorio B
era erróneamente abastecimiento algo
eso era cuatro veces como concentrado como él debería tener estado,
y cuatro veces como concentrado como ellos eran siempre que a Laboratorio A y Laboratorio C.
El auxiliar datos eso nosotros miró en en este GAMA usando el columna conmutador,
nosotros eran capaz a en realidad rápidamente determinar con precisión el causa de eso problema.
Nosotros no tener a gastar tiempo a conseguir allá.
El proyecto permaneció en pista, y allá era incluso a prima.
Nosotros aprendió eso creciente el nivel de este material con el fósforo
era otro herramienta nosotros tenía a aumentar el tinte fortaleza.
Nosotros quería tener probablemente nunca estado consciente de eso
si nosotros no había transportado afuera este análisis y tenía este feliz y accidente.
Eso es el primero ejemplo.
Nosotros ir en a el segundo ejemplo ahora.
En este caso, eran relación comercial con a protector revestimiento,
a revestimiento eso es diseñado a ir encima metal sustratos como hierro y acero
y proteger de corrosión .
Nosotros tener cinco experimental resinas eso nosotros desear a mirar en,
a resina eso es diseñado a dar bien corrosión,
y entonces cuatro resinas
eso son diseñado a mejorar el flexibilidad de el revestimiento.
El primero tres de estos resinas
son agregado en el primero escenario de el revestimiento preparación,
y entonces el último dos conseguir agregado en a separado más tarde paso.
Nosotros tener dos preguntas aquí eran intentando a respuesta.
Cómo hacer el resinas afectar corrosión y afectar flexibilidad,
y que es el mejor combinación de el niveles de estos resinas
a dar a nosotros el mejor combinación de corrosión y ¿flexibilidad?
De nuevo, nosotros usar GAMA, nosotros eran capaz a construir profético modelos,
y aquí nosotros eran usando el mezcla perfilador
a identificar alguno blanco espacio eso nosotros poder trabajar en.
Este GAMA es a pequeño poco más complicado que el primero uno,
entonces Soy intentando a representar gráficamente qué nosotros eran relación comercial con aquí.
Si nosotros mirar en nuestro primero escenario de nuestro revestimiento fabricar,
en suma a nuestro tres experimental resinas,
nosotros tener a principal resina en a fijado nivel.
En efecto, nuestro tres experimental resinas son tres mezcla variables aquí
porque ellos forma el descansar de este 100 %.
Ellos agregar arriba a a constante suma de 57,77 %.
Tres mezcla variables relación comercial con allá.
Entonces en escenario dos,
nosotros poder trato con nuestro otro dos resinas como independiente variables
porque ellos son no parte de eso mezcla.
Nosotros tener tres mezcla variables, dos independiente variables.
Nosotros también tener alguno niveles
eso el formuladores eran capaz a decidir ellos buscado a trabajar en
basado en previo experiencia para todo de estos resinas.
Entonces nosotros tener alguno restricciones en el combinaciones eran relación comercial con.
Para ejemplo, en el comenzar aquí,
nosotros desear el suma de Flex2 y Flex3 a ser más que 10% pero menos que 30%.
Allá son alguno otro restricciones como Bueno.
A equitativamente complicado GAMA, pero usando costumbre diseño,
es relativamente directo a construir este GAMA.
Definitivamente alguno consejos y engaños en términos de cómo a construir el GAMA,
qué modelo a usar, y cómo a analizar eso datos.
I no tener tiempo a ir a través de eso hoy,
pero Identificación ser perfectamente feliz
a hablar acerca de eso desconectado si de cualquiera interesado.
Pero Vamos ir derecho en JMP y Bueno mirar en este ejemplo.
Aquí nosotros tener el GAMA eso nosotros transportado afuera.
Él era a 16 carreras GAMA.
Si nosotros ir bien al otro lado de a el mano izquierda lado,
nosotros tener nuestro tres mezclado variables y nuestro dos proceso variables.
Nosotros tenemos mesurado nuestro flexibilidad y corrosión
y entonces nosotros tener a lote de otro auxiliar respuestas nosotros tenemos mesurado.
I era capaz a construir bien profético modelos para flexibilidad y corrosión.
Qué Soy yendo a hacer es justo espectáculo tú aquellos modelos en el perfilador
justo a ayuda a nosotros entender qué eran aprendiendo y qué yendo en.
Enfermo agregar aquellos dos profético modelos eso I construido a mi perfilador,
y entonces I conseguir mi perfilador aquí.
I poder ver, primero de todo,
Soy conspirando flexibilidad y corrosión aquí.
Más bajo números son mejor para ambos de estos respuestas.
Más bajo números para flexibilidad,
más bajo números para corrosión son qué eran segmentación.
I poder ver como I agregar mi corrosión resina, si I aumentar el nivel,
I conseguir mejor corrosión actuación,
pero desafortunadamente, I conseguir peor flexibilidad.
El opuesto es verdadero para mayoría de estos flexibilizado resinas.
Como I agregar más de estos,
Soy conseguir mejor flexibilidad, pero peor corrosión.
Este es algo eso es muy común
en recubrimientos desarrollo y lotes de otro áreas.
Parece como Hay siempre a par de propiedades
dónde si nosotros mejorar uno de a ellos, nosotros siempre hacer el otro uno peor.
Pero si I venir al otro lado de a mi Flexabilizador 4 resina,
algo en realidad interesante aquí,
como I agregar más de este resina, I conseguir mejor flexibilidad,
pero I no sufrir en todo en términos de corrosión.
Este es yendo a ser a en realidad útil herramienta
para a nosotros a optimizar el combinación de flexibilidad y corrosión.
Pero Identificación como a entender a poco más acerca de el ciencia detrás este.
Qué ¿acontecimiento?
Qué inusual acerca de Flex4
eso permite a nosotros a mejorar nuestro flexibilidad sin degradante ¿corrosión?
De nuevo, I desear a usar todo de este auxiliar datos
eso Yo tengo reunido en mi datos mesa a ayuda a mí entender eso.
Qué I hizo es, I desear a mirar a través de este mesa,
y Soy yendo a usar a diferente herramienta este tiempo.
Soy yendo a usar multivariante.
Si I seleccionar eso,
este permite a mí a básicamente mirar en el correlación
entre todo el combinación de factores eso son en mi datos mesa.
Enfermo seleccionar todo eso I mesurado
y Enfermo agregar él en el Y columnas y justo golpear DE ACUERDO.
Este genera mi multivariante.
El primero cosa I ver es este mesa aquí dónde Yo tengo consiguió todo el correlaciones
para todo el pares de combinaciones de el factores eso son poner en mi mesa.
I poder ver allá son alguno bonito lindo correlaciones aquí.
Soy vidente alguno equitativamente fuerte correlaciones,
pero es a pequeño poco difícil a ir a través de todo este,
a poco abrumador a ir a través de todo este y elegir afuera cualquier interesante patrones.
Yo tengo también consiguió mi dispersión trama aquí,
y si I agregar a adaptar línea a estos dispersión parcelas,
de nuevo, Soy vidente alguno equitativamente fuerte correlaciones,
pero aún I pensar este es a poco abrumador a bucear derecho en.
El herramienta eso I como a usar a comenzar con aquí es por pares correlaciones.
Si I seleccionar eso, este genera a nuevo mesa dónde Yo tengo consiguió
todo el posible pares de variables y es donación a mí el correlación.
I poder clasificar este mesa basado en cualquier columna.
Soy yendo a clasificar por el significativo probabilidad
y Enfermo hacer él a ascendiendo porque I desear
mi bajo significativo probabilidades a ser en el arriba de mi mesa.
Entonces si I golpear DE ACUERDO, I poder ver el primero y el más fuerte correlación I conseguir,
en hecho, implica este Flexibilizador Resina 4
eso era donación a nosotros este interesante comportamiento.
I poder ver a fuerte correlación con el secundario o TG2.
Este es a vaso transición temperatura.
El vaso transición temperatura es a temperatura en cual a revestimiento cambios
de ser a vidrioso duro material a a suave gomoso flexible material.
Mi Flex4 nivel es correlacionando con aquí
a secundario vaso transición temperatura eso Soy medición.
Y I poder ver también si I ir a pequeño poco más abajo,
mi primario vaso transición temperatura,
el principal vaso transición correlaciona fuertemente con el corrosión.
S científicamente, I pensar ellos son interesante observaciones.
Qué I hizo basado en eso es I también construido profético modelos
para mi primario TG y para mi secundario TG.
Ahora I poder mirar en mi perfilador,
pero I poder incluir todo de mi cuatro profético modelos.
Ahora Enfermo incluir el dos I hizo antes, flexibilidad y corrosión,
pero también mi primario TG y secundario TG.
Ahora qué I poder ver es eso el primero dos filas
son exactamente qué nosotros eran mirando en antes.
Si I mirar en mi primario TG,
I poder ver lo que I hacer en términos de añadiendo nuevo resina.
Para ejemplo, si I agregar más de mi corrosión resina,
Soy creciente mi primario TG,
y eso es correlacionando con un mejora en corrosión.
El flexibilización resinas, si I agregar más de aquellos,
Soy decreciente mi primario TG y haciendo mi corrosión peor.
Eso primario TG hace parecer a correlación, como el multivariante es demostración,
correlación muy Bueno con corrosión.
Si I mirar en mi Flex4 resina, él era teniendo No efecto en corrosión
y es teniendo No efecto en mi primario TG,
entonces es diferente de mi otro flexivización resinas,
pero I poder ver para mi secundario TG,
como I agregar más de mi Flex4, es rápidamente decreciente el secundario TG.
El otro resinas en realidad no tener mucho efecto en secundario TG.
Qué hace eso ¿significar?
Qué poder I aprender de ¿eso?
Bien, cualquier material eso tiene múltiple TGs, vaso transición temperaturas,
es generalmente a firmar eso es a multifásico crudo material.
Es no a homogéneo material.
Eso era el caso aquí cuando nosotros hizo alguno microscopía.
Qué nosotros sierra era nuestro revestimiento tenía
a continuo fase mostrado por este gris material aquí,
pero él tenía disperso en eso a secundario fase.
El primario vaso transición temperatura
era correlacionando con eso primario continuo fase
y el secundario más bajo vaso transición temperatura
era correlacionando a este secundario fase eso nosotros tener aquí.
Nosotros tenía a duro vidrioso primario fase y entonces a suave gomoso secundario fase.
Por qué eso es importante es
generalmente alto vaso transición temperatura hace dirigir a mejor corrosión
porque él inhibe el difusión de cualquier cosa a través de este capa
y paradas material conseguir a el sustrato,
el metal sustrato, y causando corrosión.
Generalmente, si I desear a hacer flexibilidad mejor,
I tener a hacer este continuo capa más suave
y eso se degrada corrosión.
Pero con este tipo de morfología,
I era capaz a mantener mi duro continuo fase
y ganar flexibilidad a través de a separado disperso gomoso fase.
Este quiso decir eso cualquier cosa eso buscado a difuso a través de el revestimiento
y causa corrosión era siempre teniendo a difuso a través de este alto TG área.
Es dado a mí el combinación
de bien corrosión y bien flexibilidad juntos.
El auxiliar datos eso I reunido era en realidad responsable...
El análisis a eso era responsable
para el aprendiendo de qué era yendo en en este sistema.
En conclusión,
es definitivamente posible a llevar afuera exitoso Hace
dónde nosotros solo medida el crítico respuestas, el grandes Ys.
Pero I esperanza Yo tengo mostrado eso incluido con cuidado seleccionado auxiliar respuestas,
Pequeñas Ys poder a menudo ser en realidad valioso, poder traer claridad a inesperado resultados,
y él poder ayuda a nosotros a construir científico conocimiento.
I esperanza Yo tengo también mostrado eso JMP proporciona alguno herramientas eso en realidad ayuda a nosotros con este.
Yo tengo mostrado a pareja, pero allá son muchos más eso son disponible.
Identificación finalmente como a finalizar apagado por agradeciendo el muchos asociados
en PPG Recubrimientos y Innovación Centro OMS contribuido a este trabajar.
