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Functional Data Explorerを使用した実験の詳細 - 3分間のケーススタディ

実験計画法は、プロセスおよび製品開発における革新を加速することによって大きな価値を生み出しました…そして、実験費用を数十億ドル節約し、品質を向上させることによって、企業を救いました。

しかし、科学者やエンジニアは、彼らの実験の重要なアウトプットが曲線やプロファイルであるときにDoEを適用するのに苦労しています。他の変数の関数である場合、入力因子をトレンドの形の出力応答にどのように関連付けますか。

 

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JMP Proは、実験的要因を機能的反応に直接関連付けることを可能にする唯一のソフトウェアです。

この例では、ナノスケールの分散液を一貫して製造するためのビーズミリングプロセスを理解、最適化、制御する必要があります。そのため、ビーズの装填量や温度など、重要になる可能性がある要因を変えるために、実験（最終的なスクリーニング設計）を設計しました。この実験の各実行について測定された応答は、粒径対時間のプロファイルである。理想的なミリングプロファイルをどのように達成するかを理解できるように、要因がこの曲線の形状にどのように関連するかを理解する必要があります。

あなたは要因が私たちの応答曲線にどのように影響するかを見ることができます。そして、JMP Proの機能的データエクスプローラを使用して実験データの機能的設計をモデル化することによってこれを達成することができます。実験からより多くを学び、複雑なプロセスを理解し、より多くの状況でより良い解決策を見つけることができます。

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.実験計画法はイノベーションを加速することで大きな価値を生み出しましたが、実験の重要な成果が曲線やプロファイルである場合、科学者やエンジニアはDoEを適用しようと努力しています。