레벨: 고급
직무 기능: 분석가 / 과학자 / 엔지니어
Mattia Vallerio, 데이터 과학자, BASF 앤트워프
Salvador Santiago, Lean Six Sigma 팀 리더, BASF Antwerp
실험 계획(DOE)은 제한된 시간 또는 리소스 내에서 최대한 많은 정보를 얻는 강력한 도구입니다. 사용 가능한 DOE 기술의 대부분은 주로 실험실이나 파일럿 환경과 같이 크게 제어할 수 있는 설정에 대한 실험을 설계하는 데 중점을 둡니다. 신호 대 잡음 비율이 매우 낮고, 일부 입력 매개변수를 완전히 제어할 수 없으며, 매개변수 간의 상호 작용과 상관 관계가 표준이며 실험 비용이 엄청난 세계적 규모의 제조 공정은 어떨까요? DOE가 여전히 옵션일까요? 실험을 계속하는 것이 합리적인지 어떻게 알 수 있을까요?
이 강연에서는 실제 사용 사례의 도움을 받아 세계적 규모의 제조 공정에 대한 DOE 캠페인을 정의하기 위해 JMP를 사용하는 방법을 살펴봅니다. 저자는 먼저 이러한 공정에 대한 DOE의 과제를 강조한 다음 이 문제를 해결하기 위한 JMP 방법론을 제시하고 시연합니다. 이를 위해 이러한 제조 공정이 일반적으로 가지고 있는 한 가지 장점인 과거 데이터의 존재를 활용합니다.
본 논문의 주된 목적은 JMP 커뮤니티 내에서 제시된 문제에 대한 건설적인 논의를 시작하고, DOE 기술을 더욱 개선하기 위한 개발을 촉발하는 것입니다.
