研究開発の仕事を実世界での性能に変換する
研究開発チームは、設計が実験室だけではなく実際の使用条件でも信頼性高く動作することを保証する必要があります。
効果的な実験を計画し、ばらつきを理解し、スケールアップ前、スケールアップ中の性能を予測します。試行錯誤から抜け出し、研究開発のあらゆる段階で自信のあるデータ駆動型の意思決定へと移行し、量産準備の整った製品を提供します。
研究開発志向の設計
研究開発の仕事は不確実性の中にあります。
製品が大量生産でどのような性能を発揮するか知るずっと前に、設計の試作を行い、トレードオフを管理し、意思決定をしています。うまく行かなかったときのコストは、多くの場合、ばらつき、故障、開発または移管の遅れといった形で後になって表面化します。
お客様の仕事では、不確実性、実験、現実世界での検証の下でも有効な意思決定が求められます。
お客様には、以下の場合に役に立つように作られたソリューションが必要です。
性能とばらつきの原因は明確ではありません。
Minitabは、実験計画法と高度な分析を使用して、原因と結果を明らかにし、ばらつきを数値化し、入力が実世界での性能にどう影響するかを示します。
開発に着手する前は、実現可能性は不確かです。
Minitabは、DOEとモデリングを使用して、シナリオをテストし、トレードオフを理解し、部品と工程が想定される条件の下で性能目標を満たしそうかどうかを予測します。
開発のリスクが表面化するのは遅すぎて、対処に費用がかかります。
Minitabは、シミュレーション、統計分析、予測分析を使用して、変更がまだ実現可能で費用対効果が高いうちに、ばらつきと潜在的な故障点を明らかにします。
研究開発で学んだことは生産に引き継がれません。
Minitabは、断片化したスプレッドシートを置き換え、データ、実験、意思決定を段階をまたいでつなぐことで、研究からの洞察が、開発、スケールアップ、生産を方向付けます。
実際の研究開発の仕事でDOEとモンテカルロシミュレーションを適用する方法を学ぶ。
研究開発チームが、学び、改善し、より良い意思決定を行う上で頼りにしている当社の無料リソースをご覧ください。
- 1. 開発データを統合する
- 2. 実際に性能を引き出す要因を明らかにする実験を計画する
- 3. スケールアップの前に性能を予測する
- 4. 生産で成り立つ意思決定をする
1. 開発データを統合する
実験、ラボテスト、試運転、これまでの研究開発の仕事まで、各段階で何も失うことがないよう。
2. 実際に性能を引き出す要因を明らかにする実験を計画する
DOEとモデリングを使用して、要因がどのように相互に作用するかを理解し、ばらつきを数値化し、性能を本当に引き出す要因を特定します。
3. スケールアップの前に性能を予測する
製造に踏み切る前に、目標とする要件と想定されるばらつきに対して設計がどのように動作するかを理解します。
4. 生産で成り立つ意思決定をする
実験室の枠を超えた統計的な証拠に裏付けられ、自信を持って前に進みます。
次に来るものを構築している研究開発チームに信頼されています。
お客様の声
「DOEを使用することで、複数の配合や工程のばらつきを一度に評価し、実験回数を大幅に減らすことができました。」
研究開発科学者
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「市場には多くの統計ソフトウェアが存在しますが、Minitabは、エンジニア用として特別に設計されています。実験のプラン作成と分析において高度な機能を備えています。」
研究の専門家
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「Minitabは、製造および工程データの統計的分析用の強力で信頼できるソリューションです。」
シニア・マテリアル・エンジニア、R&D
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世界がエンジニアの肩にかかっているとき、Minitabにお任せください。
余計な複雑さを省きながら、専門家レベルの分析を提供します。
Minitabを信頼する何千もの研究開発の専門家に加わり、問題を解決し、工程を最適化し、市場に成功した製品を届けることができるようにします。
データで何が実現できるかをご覧ください。