Recherche et développement

Nos solutions vous guident directement vers les outils les plus utilisés par les professionnels de la recherche et du développement. Grâce au module Recherche et développement, vous serez en mesure de décrire vos données, de comparer des échantillons pour déterminer si les résultats scientifiques sont statistiquement différents ou statistiquement équivalents, de comprendre les relations à l’aide de la modélisation prédictive, de concevoir et d’analyser des expériences et d’évaluer la fiabilité future d’un produit.

Dans tout nouveau projet, la planification, l'analyse et la mise en œuvre sont essentielles. Pour la recherche et le développement, Minitab Workspace dispose d'un modèle de projet CDOV (Concevoir, Définir, Optimiser, Vérifier) exclusif, conçu tout spécialement pour les personnes travaillant sur le terrain. Avec seize outils pertinents, vous disposez de toute l’efficacité nécessaire pour lancer, gérer et exécuter avec succès votre prochain grand projet.

Les plans d’expériences (DOE), idéalement situés dans le logiciel statistique Minitab, peuvent vous aider à identifier les paramètres optimaux des facteurs et à améliorer la fiabilité et les performances globales de votre produit. Découvrez les facteurs et les interactions les plus influents afin d’économiser du temps et des ressources.

Analyser efficacement les données de défaillance pour évaluer la fiabilité des produits, effectuer des analyses des modes de défaillance et créer et analyser des essais de durée de vie accélérés. Si vous travaillez avec des personnes, et non des produits, utilisez l’analyse de survie de Minitab pour comparer les chances de survie des différentes cohortes de patients.

Lorsque vous développez un produit ou que vous vous préparez à le fabriquer, il est important de connaître les éventuels défauts qui pourraient retarder ou compliquer le processus de fabrication. La régression est peut-être votre outil favori, mais elle n'est pas toujours la meilleure solution. La brève démonstration ci-dessous montre comment l'analyse prédictive a permis de résoudre le problème rencontré par une grande entreprise pharmaceutique, ce que la régression seule n'aurait pu faire.