Viele technische und wissenschaftliche Probleme erfordern die Suche nach optimalen Betriebsbedingungen bei gleichzeitiger Minimierung kostspieliger oder zeitaufwändiger Experimente. In dieser Session wird gezeigt, wie die Bayes'sche Optimierung in JMP Pro Experimente intelligent steuert, indem sie aus vorherigen Ergebnissen lernt und die nächstaussagekräftigsten Versuchsbedingungen empfiehlt. Anhand eines anschaulichen Beispiels zur Pflanzenwachstumsoptimierung wird verdeutlicht, wie die Bayes'sche Optimierung Exploration und Exploitation ausbalanciert, um effizient optimale Bedingungen zu finden, ohne jede mögliche Kombination erschöpfend testen zu müssen. Dieser praxisorientierte Workflow zeigt, wie JMP Pro dazu beiträgt, den experimentellen Aufwand zu reduzieren, Entdeckungen zu beschleunigen, wertvolle Ressourcen zu schonen und fundierte, datenbasierte Entscheidungen in den Bereichen Ingenieurwesen, Fertigung, Landwirtschaft, Produktentwicklung und wissenschaftliche Forschung zu treffen.
