複数の性能特性のバランスを取りながら実験の手間を最小限に抑えることは、産業界の研究開発における共通の課題です。ベイズ最適化は、複雑な非線形応答空間における適応的かつ逐次的な実験のための強力なフレームワークを提供します。本発表では、PPG社のSigma Logic™実験計画トレーニングプログラム向けに開発された現実的な配合シミュレーションを用いて、JMP Proのベイズ最適化プラットフォームを評価します。
1998年に設立されたSigma Logicは、JMPをベースとした初心者向けおよび上級者向けコースを通じて、毎年約130名のグローバルな研究員を育成しています。上級者向けコースの特徴は、シミュレーションシステムを用いたチーム対抗戦であり、今回評価したシミュレーションは、3つのコースにわたる16チームの課題として用いられました。今回の課題は、12の制御可能な要素と4つの重要なパフォーマンス指標を含み、限られた実験予算内で、シックスシグマ品質と最小限のコストでパフォーマンス目標を達成することを目的としています。
JMP Proで複数の最適化キャンペーンを実施しました。各キャンペーンは標準的なスクリーニング設計で開始し、その後、ベイズ法で推奨される実験実行を連続して行いました。最適化の進捗状況はキャンペーン全体にわたって追跡し、コース参加者が採用した従来の逐次的なDOE戦略と比較しました。結果として、ベイズ最適化は非線形応答曲面を効率的にナビゲートし、大幅に少ない実行回数で許容可能な解を特定できることが示されました。本発表の最後には、JMPをベースとした実験ワークフローにベイズ最適化を統合し、産業研究における製剤開発を加速するための実践的な知見を紹介します。
