Design of Experiments hat durch die Beschleunigung von Innovationen in der Prozess- und Produktentwicklung einen enormen Wert geschaffen … und Unternehmen Milliarden an Kosten für Experimente und durch verbesserte Qualität eingespart.
Wissenschaftler und Ingenieure haben jedoch Schwierigkeiten, DoE anzuwenden, wenn das wichtigste Ergebnis ihrer Experimente eine Kurve oder ein Profil ist. Wie setzen Sie die Input-Faktoren in Beziehung zu einer Output-Reaktion in Form eines Trends … wenn sie eine Funktion einer anderen Variablen ist?
JMP Pro ist die einzige Software, mit der Sie experimentelle Faktoren direkt mit einer funktionellen Reaktion in Beziehung setzen können.
In diesem Beispiel müssen wir einen Perlmahlprozess verstehen, optimieren und steuern, um konsistent nanoskalige Dispersionen herzustellen. Daher haben wir ein Experiment – ein Definitive Screening Design – entworfen, um Faktoren zu variieren, die wahrscheinlich wichtig sind, einschließlich Bead-Beladung und Temperatur. Die gemessene Antwort für jeden Durchlauf dieses Experiments ist ein Profil der Partikelgröße gegen die Zeit. Wir müssen verstehen, wie die Faktoren mit der Form dieser Kurve zusammenhängen, damit wir verstehen können, wie wir das ideale Fräsprofil erreichen.
Sie können sehen, wie sich die Faktoren auf unsere Antwortkurve auswirken. Und wir können dies erreichen, indem wir die Daten unserer funktionalen Versuchsplanung mit dem Funktionsdaten-Explorer in JMP Pro modellieren. So können Sie mehr aus Ihren Experimenten lernen, komplexe Prozesse verstehen und in mehr Situationen bessere Lösungen finden.
