82777_ko-KR

liliconcom

Functional Data Explorer로 실험을 통해 더 많은 것을 배우십시오 - 3 분 사례 연구

Experiments of Design은 프로세스 및 제품 개발의 혁신을 가속화하여 막대한 가치를 창출했으며 실험 비용과 품질 향상을 통해 수십억 달러의 비용을 절감했습니다.

그러나 과학자와 엔지니어는 실험의 핵심 출력이 커브 또는 프로파일 일 때 DoE를 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 입력 요소를 추세의 형태 인 출력 응답과 어떻게 관련 짓습니까? 다른 변수의 함수 일 때?

 

<script>LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-B5ZWZsZzE6OYQBao5qq5UMcgCwa4bEa0w1432h808r144', 'B5ZWZsZzE6OYQBao5qq5UMcgCwa4bEa0', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"1432px","height":"808px"});(내 비디오에서보기)

 

JMP Pro는 실험적 요인을 기능적 반응과 직접 관련시킬 수있는 유일한 소프트웨어입니다.

이 예에서는 비드 밀링 공정을 이해하고, 최적화하고, 제어하여 나노 스케일 분산을 일관되게 생성해야합니다. 따라서 우리는 비드 적재 및 온도를 포함하여 중요 할 수있는 요소를 다양 화하기위한 실험적 설계 인 "Definitive Screening Design"을 설계했습니다. 이 실험의 각 실행에 대해 측정 된 반응은 시간 대 입자 크기의 프로파일입니다. 우리는 이상적인 밀링 프로파일을 달성하는 방법을 이해할 수 있도록 요인이이 곡선의 형태와 어떤 관련이 있는지 이해해야합니다.

요인이 우리의 반응 곡선에 어떻게 영향을 주는지 볼 수 있습니다. 또한 JMP Pro의 기능 데이터 탐색기를 사용하여 실험 데이터의 기능 설계를 모델링하여이를 수행 할 수 있습니다. 따라서 실험을 통해 더 많은 것을 배우고 복잡한 프로세스를 이해하며 더 많은 상황에서 더 나은 솔루션을 찾을 수 있습니다.

Design of Experiments has created huge value through accelerating innovation but scientists and engineers struggle to apply DoE when the key output of their experiments is a curve or a profile.Design of Experiments has created huge value through accelerating innovation but scientists and engineers struggle to apply DoE when the key output of their experiments is a curve or a profile.Design of Experiments has created huge value through accelerating innovation but scientists and engineers struggle to apply DoE when the key output of their experiments is a curve or a profile.Experiments Design은 혁신을 가속화함으로써 막대한 가치를 창출했지만 과학자와 엔지니어는 실험의 핵심 출력이 커브 또는 프로파일 일 때 DoE를 적용하는 데 어려움을 겪습니다.