透過實驗設計增強產品開發（2019-EU-EPO-109）等級：中級
職位職能：分析師/科學家/工程師
塔塔鋼鐵公司首席研究員 Bernard Ennis
塔塔鋼鐵公司科學研究員 David Neal Hanlon
Patricia Gobernado Hernandez，塔塔鋼鐵公司研究科學家
最佳電子海報獎得主
優化新產品開發的開發週期是鋼鐵業研發面臨的挑戰。鋼鐵的生產需要經過一連串相互依賴的製程步驟。因此，需要進行大量的實驗來充分探索製程特性關係。這對於新型、高度差異化的產品來說尤其重要，因為對這些產品的底層物理冶金學理解不完整，因此無法先驗地排除一些因素。在此背景下，利用統計實驗設計來縮短開發時間、最大限度地提高實驗能力的產出並最大限度地減少材料消耗至關重要。本文對複雜鋼產品對退火製程的反應進行了評估。對經典的全因子（FF）、兩個水平的六因子設計和新穎的確定性篩選設計（DSD）進行了比較。根據每種設計篩選重要變數的能力來評估和討論結果。雖然兩種設計都能夠識別最相關的因素，但 DSD 會顯著減少實驗次數。對於 DSD，實驗負擔比 FF 設計小四倍。
