DOE (Design of Experiments)

A DOE modul a hagyományos statisztikai kísérlettervezés elvén működik: előre definiált paraméterkombinációkat vizsgál, majd ezek hatását elemzi a termék minőségére és a folyamat stabilitására. Az új interaktív, valós idejű predikciós támogatás lehetővé teszi, hogy a felhasználó gyorsan lássa, mely beállítások vezetnek a legjobb eredményhez, anélkül, hogy minden variációt külön szimulálni kellene. Ez adatvezérelt, átlátható és megbízható módszer, amely különösen hasznos komplex folyamatok optimalizálásánál.

AI Optimalizálás

Az AI Optimization Wizard mesterséges intelligenciát alkalmaz, amely a korábbi szimulációs adatokból tanul, és intelligens javaslatokat ad a paraméterek és kapuhelyek beállítására. Az AI képes mintázatokat felismerni és prediktív módon ajánlani a legjobb konfigurációt, így jelentősen csökkenti a próbálgatásra fordított időt. A MoldiBot asszisztens interaktív támogatást nyújt, ami gyors és felhasználóbarát döntéshozatalt biztosít.

Fő különbség

• DOE: statisztikai alapú, strukturált kísérletezés, nagy kontroll és átláthatóság, diszkrét adat alapú a vizsgálat
• AI Optimalizálás: gépi tanulás alapú, adaptív és gyors, minimális manuális beavatkozással, a paraméterek változtatása folyamatos

Mindkét megoldás célja a gyártási hibák csökkentése és a minőség javítása, de az AI inkább automatizált és prediktív, míg a DOE inkább analitikus és szabályozott.