Christopher Drake, statistico, esercito degli Stati Uniti Douglas Ray, PhD, capo statistico, esercito degli Stati Uniti
L'esercito degli Stati Uniti cerca di migliorare continuamente la dispersione del bersaglio verso il basso delle munizioni da cecchino da 7,62 mm utilizzate nei fucili ad alte prestazioni. Questo case study interattivo illustra l'utilizzo di diverse potenti piattaforme di analisi in JMP per raggiungere questo obiettivo. Questo processo inizia con l'uso della piattaforma DOE personalizzata e delle utilità di confronto dei progetti per selezionare lo scambio ottimale tra il numero di trame intere e la potenza potenziale dati i vincoli di dimensione del campione. I dati di risposta sono la dispersione verso il basso (misurata come variazione nella direzione orizzontale e verticale), che è intrinsecamente rumorosa. Per analizzare i dati di risposta, abbiamo utilizzato Loglinear Variance in JMP, una tecnica di regressione che analizza efficacemente i dati di variazione colpo per colpo. Verranno tracciati confronti tra le previsioni derivate dalla varianza loglineare e il più comune adattamento dei minimi quadrati, utilizzando i dati di dispersione target riassunti. Utilizzando il modello predittivo basato sul DOE, sono state eseguite analisi di sensibilità basate sulla simulazione Monte Carlo per confrontare la configurazione del progetto prevista nel caso migliore, il caso peggiore e altre configurazioni di interesse, in termini di dimensione del gruppo target. Queste configurazioni sono state quindi confrontate con la configurazione del progetto di munizioni esistente in termini di requisiti del cliente utilizzando la piattaforma Graph Builder, consentendo la visualizzazione delle dimensioni del gruppo di downrange rispetto alle dimensioni del bersaglio pertinente e delle probabilità di colpo rispetto alla distanza del bersaglio. L'analisi della frontiera di Pareto consente il supporto decisionale visivo per determinare il compromesso tra il miglioramento della probabilità di hit downrange rispetto al costo di implementazione delle modifiche del processo di produzione associate alla configurazione di progettazione ottimale prevista.
