Evénement en présentiel
Accélérez l’innovation grâce aux plans d’expériences et à l'optimisation bayésienne
Et si vous pouviez obtenir des résultats fiables plus rapidement, avec moins d’essais?
10 juin | 9:30 – 15:00 | Paris La Défense
Les approches traditionnelles, basées sur la variation d’un seul facteur à la fois (OFAT), conduisent souvent à des expérimentations longues, coûteuses et difficiles à interpréter. Lorsque plusieurs facteurs interagissent, il devient difficile d’identifier ceux qui influencent réellement le système.
Des approches plus avancées permettent d’aller plus loin : les plans d'expériences (DOE) pour comprendre les effets des facteurs et leurs interactions, et l’optimisation bayésienne pour guider les essais vers les conditions les plus prometteuses.
Accélérez vos développements avec les plans d'expériences et l’optimisation bayésienne
Ce séminaire s’adresse aux scientifiques et aux ingénieurs travaillant sur des données de recherche ou de production.
Vous verrez comment :
- structurer vos essais pour obtenir des résultats fiables et exploitables avec moins d’expériences
- orienter vos expérimentations afin de converger plus rapidement vers des conditions optimales
En combinant ces approches, vous prenez des décisions plus rapidement, réduisez les essais inutiles et exploitez pleinement vos données expérimentales.
Découvrez ces méthodes de manière concrète, posez vos questions lors des sessions de questions-réponses et échangez en tête-à-tête avec les experts JMP lors de la session « Meet the Experts ».
Les places sont limitées.
Innover plus rapidement grâce aux plans d'expériences (DOE) modernes
Découvrez comment une démarche expérimentale structurée permet d’identifier les facteurs influents du procédé ainsi que leurs interactions, tout en limitant le nombre d’essais.
Différents cas d'étude seront abordés (plan de process, plan de formulation, ajout de contraintes et blocking, réponses fonctionnelles)
Elodie Delclaux
Stéphane Georges
JMP
Réinventer l’expérimentation : l'optimisation bayésienne
Atteignez plus rapidement les conditions optimales grâce à une approche pas à pas où chaque nouvel essai s’appuie sur l’apprentissage tiré des expériences précédentes.