レベル：中級
【発表者】
PATRICK GIULIANO, Senior Quality Engineer, Abbott
Charles Chen, Continuous Improvement Expert, Statistics-Aided Engineering (SAE), Applied Materials
Mason Chen, High School Student, Stanford Online High School
【発表概要】（自動翻訳を利用）
餃子などの調理済み食品は、通常、調理パラメータを正確にプロセス制御せずに調理されます。この作業の目的は、さまざまな餃子製品の種類に基づいて餃子の調理プロセスをカスタマイズすることです。餃子の調理過程では、水温と調理時間は餃子の調理の程度（出来具合）を決める最も重要な要素です。餃子の重量、餃子の種類、バッチサイズも調理プロセスに影響を与える変数です。調理時間の予測モデルを構築するために、特別なプロパティを備えた構造化されたJMPDSDプラットフォームを構築しました。国際的に認められたISO22000食品安全管理および危害分析重要管理点（HACCP）スキーマが採用されました。最新のデータマイニングアルゴリズムを使用したJMPニューラルフィット手法をRSMと比較しました。結果は、沸騰温度、製品タイプ、餃子のサイズ/バッチ、および餃子組成物で使用される混合物によって制約された相互作用効果などの要因からのより大きな主効果の有病率を示しました。この設計/分析アプローチでは、JMPの堅牢な設計最適化、モンテカルロシミュレーション、およびHACCP管理限界を採用して、結果として生じる調理時間に対する餃子の調理要素の感度を理解および特性評価しました。全体論的アプローチは、異なる射影特性を持つモデルを組み合わせるという相乗効果を示しました。再帰的パーティションベースのAIモデルは、分類スキーマを使用して交互作用効果を推定し、古典的な（ステップワイズ）回帰モデリングは、可能性を含む2次以上の交互作用を解釈する機能を提供します二次項での曲率。このホワイトペーパーでは、プロセス全体を改善し、エネルギーコストを削減し、人件費を削減できる（AIスキーマを使用）新しい自動餃子調理プロセスと分析フレームワークについて説明しました。この新しい方法論は、外食産業におけるビジネスコストの見積もりと利益のモデル化に関する考え方を変える可能性を秘めています。
本発表を視聴するには、こちらをクリックしてください。
Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。
（SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）