Robert Anderson , JMP, Senior Statistical Consultant, SAS robert.anderson
Wissenschaftler und Ingenieure müssen häufig die besten Einstellungen oder Betriebsbedingungen für ihre Prozesse oder Produkte finden, um Ertrag, Leistung und Übereinstimmung mit den Spezifikationen zu maximieren. Die meisten Leute sind mit dem Begriff "Maximale Erwünschtheit" im Zusammenhang mit der Prozessoptimierung vertraut, aber das Simulationsexperiment ist im JMP Prediction Profiler wenig bekannt. Überraschenderweise sind die Einstellungen, von denen vorhergesagt wird, dass sie den höchsten Ertrag oder die beste Leistung bringen, nicht immer der beste Ort, um diesen Prozess auf lange Sicht zu betreiben. Die meisten Prozesse und Produkte unterliegen gewissen Abweichungen oder Schwankungen, und die besten Betriebsbedingungen müssen dies berücksichtigen. Simulationsexperimente tun genau dies und gehen über das hinaus, was durch die Suche nach den stabilsten Prozesseinstellungen erreicht werden kann, die die Streuung der Erträge oder der Leistung minimieren. Es stellt auch sicher, dass der Prozess oder das Produkt den Spezifikationen so genau wie möglich entspricht. Anhand einer Fallstudie wird dieses Dokument veranschaulichen, wie das Simulationsexperiment dies erreicht, und es wird gezeigt, wie das Simulationsexperiment unter bestimmten Umständen eine robustere Lösung bieten kann, als wünschenswert ist.
