Die Bayesianische Optimierung beschleunigt die industrielle Forschung und Entwicklung und senkt die Markteintrittsbarrieren. Sie spart Zeit und Ressourcen, indem sie aus beobachteten Antwortwerten lernt und gleichzeitig die Projektziele nutzt, um die als nächstes zu testenden Einstellungen zu empfehlen.
Erfahren Sie, wie Sie mit den Bayes-Optimierungstools von JMP Pro die Einschränkungen des herkömmlichen DOE überwinden, bei dem die Erweiterung ausschließlich auf der vorherigen Positionierung experimenteller Punkte und den Optimalitätskriterien des Entwurfsraums basiert.
Mehrere Fallstudien zeigen, wie man:
- Beginnen Sie mit einigen Daten.
- Definieren Sie Ziele.
- Modell erhalten.
- Führen Sie eine Suche durch, um die nächsten experimentellen Datenpunkte zu finden.
- Generieren Sie eine Antwort für neue Daten, aktualisieren Sie das Modell und wiederholen Sie den Vorgang, bis Sie zufrieden sind.
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