レベル: 上級
職務: アナリスト / 科学者 / エンジニア
Mattia Vallerio 氏、データ サイエンティスト、BASF アントワープ
サルバドール・サンティアゴ、BASF アントワープ、リーン・シックス・シグマ チームリーダー
実験計画法 (DOE) は、限られた時間やリソース内で最大限の情報を得るための強力なツールです。利用可能な DOE 技術のほとんどは、主に、ラボやパイロット環境など、大部分が制御可能な設定での実験計画に重点を置いています。信号対雑音比が非常に低く、一部の入力パラメータを完全に制御できず、パラメータ間の相互作用と相関が標準で、実験コストが法外な世界規模の製造プロセスの場合はどうでしょうか。DOE はまだ選択肢として残っていますか。実験を続けることが理にかなっているかどうかは、どうすればわかりますか。
この講演では、実際の使用例を参考にしながら、世界規模の製造プロセスに対する DOE キャンペーンを定義するための JMP の使用法について検討します。著者はまず、このようなプロセスの DOE で直面する課題に焦点を当て、次に、この問題に取り組むための JMP の方法論を紹介して実演します。これを行うために、このような製造プロセスが通常持つ 1 つの利点、つまり履歴データの存在を活用します。
この貢献の主な目的は、提示された問題について JMP コミュニティ内で建設的な議論を開始し、DOE 技術のさらなる改善を促進することです。
