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在高科技制造、化工、医药等行业，产品的研发与工艺优化离不开 DOE（实验设计）的实施，但真正在工作中，作为研发工程师或工艺工程师的你，可能会遇到一些问题：
在特定场景中，到底应该选择哪种实验设计方案？
不同 DOE 方法有什么区别？
如何解读 DOE 的各种结果与图表？
如何在研发阶段就考虑工艺问题，同时实现高效的配方开发和工艺优化？
样本量太小，如何实施实验设计并建立有效模型？
除了经典实验设计方案，有没有一些解决问题的新方法和案例？
2024 年 8 月 20 日（明天下午 14:00），JMP 将开展免费在线直播课为您带来实验设计在高科技、化工、食品 3 大行业领域的应用实例，透过本次课程，您不仅可以回顾不同 DOE 方法的概念与方法，还可以了解经典、最优和现代实验设计 3 种方法的特点和在具体案例中的应用，掌握创新的方法，完成从基础小白到高手的蜕变。
一堂您不容错过的DOE进阶课程
3 大行业实战案例的详细解读与回顾（具体案例介绍请见下文）：DOE 在众多行业都有广泛的应用，看看其他行业的应用是否能给予你更多灵感，帮你打开新的思路
DOE 应用策略与思路的梳理：本次课程将着重工艺研发与优化问题的解决思路
DOE 的图表与结果解读：解决如何真正将 DOE 结果运用于提升产品工艺、优化企业成本的问题，你的 DOE 将不再只是“纸上谈兵”
DOE 方法的选择与评估：基于多年的业务实战与理论研究，老师总结了一套 DOE 方法的选择思路与评估策略。遇事不决，不防来直播课参考下老师的思路~
DOE 的前沿与延伸知识分享：业界前沿的应用分享，拓宽您的知识边界
课程案例介绍
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应用响应曲面设计
优化PCB设计仿真实验参数
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行业背景
随着集成电路输出开关速度提高以及 PCB 板密度增加，信号完整性(Signal Integrity) 已经成为高速数字 PCB 设计必须关心的问题之一，元器件和 PCB 板的参数、元器件在 PCB 板上的布局、高速信号线的布线等因素，都会引起信号完整性的问题。如何在 PCB 板的设计过程中充分考虑信号完整性的因素，并采取有效的控制措施，是 PCB 设计业界中的一个热门话题。
2
分析思路
数字信号的眼图中包含了丰富的信息，可以体现数字信号的整体特征，能够很好的评估数字信号的质量，因而眼图分析是高速互连系统信号完整性分析的关键之一。
量产系统的信号完整性，主要依赖设计阶段的仿真来保证。仿真实验参数众多，仿真计算时间长，通过穷举仿真参数，来预测量产系统的信号完整性是十分低效的。应用实验设计确定眼图仿真实验参数，可显著降低实验次数，并通过建立代理模型加速高速数字 PCB 设计。
3
案例效果
本案例基于 10Gb/s 差分 PCB 接口设计场景，目标为优化发送端端接阻抗、接收端端接阻抗、差分阻抗、线路长度和均衡系数以最大化眼图的眼高和眼宽，通过应用响应曲面设计生成了 28 次的实验方案，基于仿真结果建立了代理模型，识别出了关键影响因子，确定了最优的实验参数范围，同时优化了眼高和眼宽。
2
基于定制设计实现
化工材料配方开发与工艺优化
本案例基于化工行业导电薄膜配方开发和工艺优化场景，目标为优化硫酸铜、亚硫酸钠和乙二醛3种混料成分比例，并优化波长、温度和时间 3 个过程变量参数，实现导电薄膜阻尼最大化和成本最小化。应用定制设计生成了 30 次的实验方案，通过拟合模型确定了最佳配方成分比例和过程变量参数设置，同时优化了阻尼和成本，显著加速了导电薄膜材料研发与量产。
3
结合空间填充设计与机器学习
优化食品配方与工艺
本案例基于食品行业面包配方研发和工艺优化场景，目标为优化3种面粉混料成分的比例和面团醒发时间，实现面包高度最大化和口感评分最大化。
应用空间填充设计生成了 18 次的实验方案，分别应用标准最小二乘模型、SVEM 广义回归模型和 SVEM 神经网络模型，建立了配方成分比例、醒发时间与面包高度、评分之间的预测公式。
在模型未知的情况下，创新性应用快速填充设计这种现代实验设计方法，并基于小样本数据集进行训练并验证了模型的准确性，为实验设计应用打开了新思路。
本次课程适合
任何希望高效完成 DOE（实验设计）的人员，特别适合高科技制造、化工、医药或食品行业的研发、工艺工程师，同时也欢迎任何对 DOE 感兴趣的同学参加~
通过课程学习，您将收获
掌握经典、最优与现代 3 种实验设计方法
掌握不同实验设计方法的区别与特点
全程观摩贴近行业与实战的经典案例，手把手教您完成现实中的 DOE 工作
学习创新的实验设计应用方法，了解前沿的应用方式
课前学习资料
同时，也推荐您在课前观看最受 JMP 粉丝欢迎的《DOE 入门课程：从方法到实践，60 分钟轻松掌握DOE》，了解 DOE 最基本的概念、方法与应用实践。
您可以在本公众号后台回复“20231116”即可获取观看链接~
快来报名吧！
2024 年 8 月 20 日，JMP 在直播间与您共同学习 DOE 的 3 大经典案例，更有资深数据分析顾问在线答疑，欢迎您立即点击文中的邀请函或直接点击阅读原文进行报名~
课程时间：8 月 20 日（周二）下午 14:00-15：00，Zoom 直播
课程费用：免费
报名方式：您可以直接扫描邀请函中的二维码，或直接点击原文报名。
报名成功后，你的注册邮箱将收到注册确认及详细参会信息邮件。请保存此封邮件或留意会议前的提醒邮件，按照相应说明，即可轻松登入会议。
部分课程截图
多个响应的最优参数组合确认
设计空间刻画
实验点分布
多个响应的最优参数组合确认
更多精彩，欢迎您报名体验！点击【阅读原文】立即注册~
关于 JMP
1989 年第一版 JMP 软件问世以来，JMP 一直致力于通过交互式可视化统计分析，发现数据背后的价值，被广泛应用于业务可视化、探索性数据分析(EDA)、数据挖掘、建模预测、实验设计、产品研发、生物统计、医学统计、可靠性分析、市场调研、六西格玛质量管理等领域，裨益半导体和电子、医药、化工、食品、金融和服务、政府和教育等各行各业。
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专为科学家和工程师打造的预测分析软件
JMP Pro 提供一系列丰富的算法，让您能够构建高效的模型，您还可以通过模型筛选，轻松找到最适合您的数据的模型，轻松构建候选模型，然后使用 C、Python、JavaScript、SAS 或 SQL 进行分析、对比和生成评分代码。
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