Design of Experiments ha creato un enorme valore attraverso l'accelerazione dell'innovazione nello sviluppo di processi e prodotti ... e ha consentito alle aziende di risparmiare miliardi di euro in termini di costo degli esperimenti e di migliorare la qualità.
Ma gli scienziati e gli ingegneri lottano per applicare il DoE quando l'output chiave dei loro esperimenti è una curva o un profilo. Come si mettono in relazione i fattori di input con una risposta di output che si presenta sotto forma di tendenza ... quando è una funzione di qualche altra variabile?
<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-B5ZWZsZzE6OYQBao5qq5UMcgCwa4bEa0w1432h808r144', 'B5ZWZsZzE6OYQBao5qq5UMcgCwa4bEa0', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"1432px","height":"808px"});(visualizza in I miei video)
JMP Pro è l'unico software che consente di collegare direttamente fattori sperimentali a una risposta funzionale.
In questo esempio, abbiamo bisogno di capire, ottimizzare e controllare un processo di microsfere per produrre costantemente dispersioni su scala nanometrica. Quindi abbiamo progettato un esperimento, un progetto di screening definitivo, per variare i fattori che potrebbero essere importanti, tra cui il caricamento delle microsfere e la temperatura. La risposta misurata per ogni corsa di questo esperimento è un profilo della dimensione delle particelle in funzione del tempo. Dobbiamo capire come i fattori si riferiscono alla forma di questa curva, in modo che possiamo capire come ottenere il profilo di fresatura ideale.
Puoi vedere come i fattori influenzano la nostra curva di risposta. E possiamo ottenere questo risultato modellando la nostra progettazione funzionale dei dati degli esperimenti utilizzando il Data explorer funzionale in JMP Pro. In questo modo puoi imparare di più dai tuoi esperimenti, comprendere processi complessi e trovare soluzioni migliori in più situazioni.
