UNIPASS^TM簡介

UNIPASS^TM是什麼？

或然率整合分析平台(UNIfied Probabilistic Assessment Software System，UNIPASS^TM)是提供決策者整合大量資訊以做出最佳決策的有效工具。

UNIPASS^TM原理

它大量使用統計學法則、數值分析及優化設計方法，不論產品的定值分析(Deterministic Analysis)有多複雜與困難，UNIPASS^TM可非常精準且快速地計算出產品的可靠度(Reliability)及影響此可靠度的設計變數(Design Variables)之敏感度(Sensitivity)，另外它亦可有效率地算出任何區段的產品機率分佈密度曲線(Curve of PDF)，也能作機率穩健設計（Robust Design）及機率優化設計(Optimization Design) 等目前最熱門之設計方法。使用者可不需書寫任何電腦程式，卻可利用UNIPASS^TM的介面(Interface)平台非常輕易地將UNIPASS^TM與其現有的分析軟體結合起來，以之對其產品實施最先進的或然率決策分析。

決策者結合UNIPASS^TM分析技術和對系統流程的深入瞭解不但可解釋系統過去的表現，也可精確預測系統未來的行為。UNIPASS^TM且提供許多已發表和未發表的或然率前瞻分析方法，是目前最精密的決策分析工具。UNIPASS^TM的運作原理如下圖所示：

UNIPASS^TM為一先進之精確預測工具。它不但可獨立運用形成一整合決策分析平台，也可與其他模擬器結合作為其或然率決策分析引擎。

UNIPASS^TM的適用領域

UNIPASS^TM除了在金融、保險領域提供精確的決策風險評估外，在工程設計與新興的生物醫學領域也將提供使用者脫穎而出的創造力。讓使用者提昇競爭力，追求其專業之卓越表現。

UNIPASS^TM客戶群

US Army、Air Force、NASA和GE、Boeing、United Technologies、Pratt & Whitney、Honeywell、BAE等列名財富100大企業及全美工程顧問前200大公司如SGH。

UNIPASS^TM應用簡介

我們以下列幾個工程設計和生物醫學應用以說明UNIPASS^TM的潛在應用價值：

(A)應用在六標準偏差法(Six Sigma Method)

1980初期，Motorola的 CEO， Bob Galvin為了提升該公司電視映像管製造的良率以便能與日本公司競爭，而提出一系列後來被稱為六標準偏差法的品質改進措施。此設計方法之終極目標就是要達到產品之不良率為百萬分之3.4，這種幾近於完美的設計方法，於1995年被GE的CEO， Jack Welch推廣應用於GE全公司之各種產品設計上，尤其是飛機引擎設計，而成為當今最熱門的設計方法。

採用六標準偏差法的公司皆創造出巨大的盈餘，例如從1987到1997，Motorola之銷售成長率為平均每年17﹪(1997年為278億美元)，利潤成長率為平均每年17.2％(1997年為11.8億美元)，每單位之不良產品所花費用減少超過84％，平均每位員工之產質增加率為12.3％，產品之可靠度改進超過五倍。

六標準偏差法之目標就是要找出一組設計參數使得產品發生在原先預定範圍之外的機率為百萬分之3.4，要達此設計目標它應能計算出3.4×10^-6 的失敗機率，換言之，它必須能計算出產品機率分佈曲線的尾端行為。現有的六標準偏差法採用Response Surface Method(RSM)來計算機率，然而RSM有兩大限制，其一為它只適用於計算產品機率分佈曲線中央區段的行為，例如算出產品的平均值(mean)及標準偏差(Standard Deviation)；其二為隨機變數之數目不能太大，否則計算工作量過大，一般而言，隨機變數之數目應在十以下。

上述這兩大限制大大地降低六標準偏差法之準確性與使用的廣泛性。UNIPASS^TM則無這些缺點，它可非常準確地算出微小機率，也沒有隨機變數之數目限制，此外，它還提供變數對產品可靠度之靈敏程度(Sensitivity Measurements)，這些靈敏度資料是產品設計修改的重要參考依據。更而言之，六標準偏差法基本上它是一種「逆算」(Inverse Calculation)的優化問題，因為產品之失敗機率為已知數。UNIPASS^TM有一種特有的「逆算機率」分析法(Inverse Probability Analysis)，它可以非常快速且準確地算出產生此已知失敗機率之條件，此種特有功將可大大提高六標準偏差法之效率。

PredictionProbe於2007年2月與會員超過十一萬人的美國品質學會(American Society of Quality, ASQ)共同推出機率六標準偏差法(Probabilistic Six Sigma)，共分如下圖所示的七步驟程序，以UNIPASS^TM為主要工具來彌補傳統六標準偏差法之缺點，被視為下一世代的六標準偏差法。

圖五PPI 所擁有的七步驟機率技術示意圖

(B) 建立智慧型光子晶片設計技術平台

實現積體化光子晶片(Integrated Photonic Chip)最主要困難在於光子不易控制。除了反射外光子均以近乎直線進行，在波導元件內光子也無法以大角度偏轉，因此一殷光子元件尺寸遠較電子元件大。如何設計光學性能最佳化之緊緻型光子元件是建構積體化光子晶片之核心問題。

目前光通信產業多採用昂貴之分立元件(Discrete Components)以組成模組(Module)或系統。當光通信網路傳送速度和波長通道數增加時，模組與系統的體積和功率消耗量將以十分驚人的速度增加。而且系統任何功能提昇，都將需要通過複雜的硬體改進方能達成。將IC產業中的「特定應用積體電路」(Application-Specific Integrated Circuit, ASIC)設計觀念應用於光子元件之設計以建立光子晶片ASIPC (Application-Specific Integrated Photonic Circuit)產業可有效解決上述困難。

以波長多工光通信系統所需之光信號塞取濾波元件(Optical Add-Drop Filter)之設計為例(見圖六之元件結構示意圖)，此元件可用以塞入(Add)或取出(Drop)光通信網路內特定波長之光信號。

圖六

光信號塞取濾波元件之光學特性取決於耦合區域的串接數目和耦合係數大小、分離區域之光程差等因素。其光穿透頻譜如圖七(a)所示，具有相當大的旁波帶(side-lope)，並不符波長多工光通信系統之要求。

圖七(a) 圖七(b)

在適當的設計經驗指引下，改變元件結構以微調耦合係數大小和分離區域之光程差可得到如圖七(b)所示之較理想結果。此為以決定論法則(Deterministic Model)為基礎之元件設計流程。此設計流程無法考慮到元件製做誤差和材料特性之不確定因素等影響。我們可結合UNIPASS^TM或然率分析引擎而形成非常有用的光子晶片設計技術平台。此設計平台之架構如圖八所示：

圖八

在此設計環境下，不但製程誤差導致之元件結構參數不準度和材料參數不確定性可用UNIPASS^TM的或然率模型來描述，也可同時產生其他重要的決策資訊例如最佳化設計之條件和其或然率、設計參數變化對元件性能之影響、元件可靠性分析等。此一設計流程甚至可自動化，在許多不確定因素的影響下提供最精確的預測，以實現智慧型設計平台的理想。

(C) 電腦輔助藥物設計

電腦輔助藥物設計(Computer-Aided Drug Design)的成效有賴於生物科技和資訊科技的有效結合。此一想法在十年前仍是不可亟及的夢想。然而近五年來由於網際網路的普及和各類型生物資料庫的建立，建立複雜生物體(Complicated Biological Systems)的疾病電腦模型(Computer-Based Model of Diseases)已是可行的研發策略。

建立疾病之電腦模型可從收集臨床上之量化數據、相關基因組資料、和細胞組織培養與病理數據著手，以建構疾病的全方位描述。再利用適當的數學型式來表現此圖像。常用的數學型式包括如一組非線性聯立微分方程式或電腦程式模擬器等。成功的疾病電腦模型應能產生疾病在免疫學、生理學、生化與細胞生物學等方面之病徵；可預測病人對病原或過敏原之反應；可用以確定產生特定病徵之細胞類型；並可預測藥物作用所產生之臨床表徵。疾病電腦模型的建構程序可總結如圖九所示。

圖九

目前藥物設計常用的模擬方法包括分子模擬(Molecular Modeling)、藥物動力學模擬(Pharmaco-Kinetic Modeling)、和臨床試驗之統計模擬(Clinical Trials Statistical Modeling)等三種。然而此類模擬方法仍存在許多缺點。疾病之電腦模型可包含為數可觀的量化數據。若再結合UNIPASS^TM的或然率分析引擎，可產生如圖十所示極為有效的藥物設計平台。

圖十

在此設計架構下，疾病電腦模型之不準度和藥物參數之不確定性都可一併考量，以找出最佳之藥物結構、安全劑量、和給藥策略等重要決策資料。

(D) 生物資訊的分析、整合與管理(Analysis, Integration, and Management of Bioinformatics)

生物學目前的主要問題在於有遠遠超過可以消納的數據和資訊，這個問題在人類基因計劃(Human Genome Project)完成後，突然間變得很嚴重，特別是在資訊分析和挖掘(Data Mining)的方法上。任何對這個問題能有效率解決的電腦軟體皆可對目前最熱門的三大領域：奈米科技(Nano Technology)，生物探測器(Biosensors)，與生物資訊(Bioinformatics)產生重大的貢獻。

例如生物晶片(Microarray Technology或Biochips)在發現新藥的使用。生物晶片最常見的用途是在基因體表現(Genome-Wide Gene Expression)的比較，例如我們可以用生物晶片來此較癌細胞與正常細胞的不同，經此找出癌細胞特殊基因表現型，這些知識可以提供研究新藥的方向。此外，生物晶片可以用來試新藥的有效性，例如我們可以透過比較病人用新藥後基因表現型的不同來看出藥效的持性，進而篩選出最有效的新藥。

一次生物晶片實驗產生成千上萬的數據點，三、四十次實驗下來，數據點則近百萬。因此，新的更嚴密與精確的數據分析方法有迫切的需要。現有的人類基因體花了數十億美金，經過了十五年才完成。一旦生物晶片科技成熟後，同樣的工作只需一個星期，花費不過五十萬美金。在未來，每個人基因體序列將可以快速、低價的新科技定出，這些無窮的生物數據之分析與儲存將是生物資訊的一大挑戰。

例如生物晶片(Microarray Technology或Biochips)在醫療檢驗(Diagnostics)的使用。剛剛萌芽的以基因表現為基礎的家庭自用醫療檢驗(Gene-Expression-Based Diagnostics)，不需要經過政府衛生機關的核准。這種檢驗(Genetic Tests) 可以預測何人用何種藥最有效、最適合，以此發展出來的基因表現記號(Gene Expression Signatures)漸漸演變成最有效的醫療檢驗工具。要建立基因表現記號最大的困難在於基因數據(Genomics Data)的分析和建立其關連性(Correlations)。

如此多的數據據顯示出變數(Variables)多與模式(Model)複雜(高非線性) ，換言之，有太多的不確定因素(Uncertainty Factors) 。UNIPASS^TM能有效地以統計機率分佈函數(Probability Distribution Function)來表達變數，然後再以優化設計方法來對模式進行精準且快速的分析。UNIPASS^TM提供35種常用的統計機率分佈函數及一種使用者自己定義的統計機率分佈函數(User Defined Distribution) 來表達各種變數，此外UNIPASS^TM提供11種優化設計方法及多種模擬方法(Simulation Methods)來對模式進行三種分析: 機率分析(Probability Analysis), 逆機率分析(Inverse Probability Analysis), 及CDF/PDF分析(CDF/PDF Analysis)。

UNIPASS^TM是處理不確定因素之最先進電腦軟體, 它是一個對基因資料分析非常有效且容易使用的工具。在愈多的科學家與工程師使用後，將可加速“家庭自用醫療檢驗”的建立和新藥的發現。

(E) 在新藥開發後藥物發展和藥物生產的使用(Drug Development and Pharmaceutical Manufacturing)

任何一種藥皆必須通過下列的程序(Regulatory Processes)：第一、新藥發現(Drug Discovery) ，第二、新藥篩選(Drug Screen)，第三、配方發展(Formulation Development)，第四、生產程序發展(Manufacturing Process Development)，第五、生產程序驗証(Manufacturing Process Validation) ，第六、藥物執照申請(Regulatory Filing)。每一程序UNIPASS^TM皆可作最有效的實驗設計、結果分析和品質保証。

例如在配方發展(Formulation Development)中，在主藥的份量（Active Pharmaceutical Ingredients)決定後，其它配方的成份(Recipients)要用那些、每種要用多少才能維持藥物的有效性及穩定性(Stability) ，而成為可行的配方（Viable Formula) 。這需要對實驗數據(Empirical Data)進行有效分析才可達成，而UNIPASS^TM可用其機率分析所得的最可能發生點（Most Probable Point, MPP)及靈敏度資料(Sensitivity Measurements)來設計以最少次數的實驗，在最短的時間內得到最有用的數據。同理，在生產程序發展(Manufacturing Process Development)方面，UNIPASS^TM可依據每個配方的特質(Characteristics) ，設計包括流程及單元操作(Units of Operations)的劃分與歸屬等的最精簡、最有效生產程序。

生產程序驗証(Manufacturing Process Validation)是藥物發展不可或缺的一環，它保証每次生產藥物的有效性(efficiency)、安全度(Safety) 、品質(Quality) ，以及此藥物比用在臨床實驗(Clinical Trials)時一樣或更好(Equivalent or Superior)。在生產程序驗証中，會產生許許多多GMP(Good Manufacturing Practice) 數據，包括最少一年的穩定數據(Stability Data Points) ，這些數據是用來註冊此藥物的最後規格(Final Specifications)和有效期限(Expiration Dating)。目前這些數據都儲存在LIMS (Laboratory Information Management Systems) 電腦軟體內，UNIPASS^TM可在這方面作出極大的貢獻，尤其將數據推演出最後規格(Final Specifications)將是製藥工業的領航者。

附件：

Kuper’s letter 、SGH等推薦函

UNIPASS^TM PredictionProbe, Inc.：http://www.predictionprobe.com/index.htm

行政，安全與任務保證
Bryan D. O'Connor 布賴恩D.奧康納 http://www.nasa.gov/about/highlights/oconnor_bio.html

Image left: Bryan O'Connor is NASA's Chief of Safety and Mission Assurance. 圖片左：布賴恩奧康納是美國航天局的首席安全與任務保證。 Photo credit: Bill Ingalls. 攝影：比爾英格斯。

PERSONAL DATA: Born September 6, 1946, in Orange, California, but considers Twentynine Palms, California to be his hometown.個人資料：出生於1946年9月6日，奧蘭治，加利福尼亞州，但認為二十九棕櫚，加利福尼亞州是他的家鄉。 Bryan and his wife Susan have two married sons, Thomas, and Kevin, and a granddaughter, Ella Renee.布賴恩和他的妻子蘇珊有兩個兒子結婚，托馬斯和凱文，和一個孫女，艾拉芮妮。 The O'Connor family enjoys hiking, photography, music, and gardening.奧康納家族擁有的遠足，攝影，音樂和園藝。

EDUCATION: Graduated from Twentynine Palms High School, Twentynine Palms, California, in 1964; received a Bachelor of Science degree in Engineering from the United States Naval Academy in 1968 and a Master of Science degree in Aeronautical Systems from the University of West Florida in 1970.教育：畢業於二十九棕櫚高中，二十九棕櫚，加利福尼亞州，在1964年獲得了理學學士學位工程從美國海軍學院於1968年和理學碩士學位，在航空系統從西佛羅里達大學在1970年。 He graduated from the Naval Safety School at the Naval Postgraduate School, Monterey, California in 1972 and from the Naval Test Pilot School, Naval Air Test Center, Patuxent River, Maryland in 1976.他畢業於海軍學校安全的海軍研究生院，在加利福尼亞州蒙特雷1972年從海軍試飛員學校，海軍航空試驗中心，帕塔克森特河於1976年。

SPECIAL HONORS: Naval Safety School Top Graduate; Naval Test Pilot School Distinguished Graduate Award; Defense Superior Service Medal (2); Distinguished Flying Cross; Navy Meritorious Service Medal; NASA Distinguished Service Medal; NASA Outstanding Leadership Medal (2); NASA Exceptional Service Medal (2); NASA Exceptional Achievement Medal; NASA Silver Snoopy Award; AIAA System Effectiveness and Safety Award; Aviation Week and Space Technology Laureate (Space and Missiles).特殊榮譽：海軍安全全校第一名畢業，海軍試飛員學校傑出研究生獎;國防部高級服務獎章（2）;傑出飛行十字勳章，海軍榮譽獎章;美國宇航局傑出服務獎章;美國宇航局傑出領袖獎（2）;美國宇航局特殊服務獎章（2）;航空航天局優異成就獎章;美國宇航局銀史努比獎; AIAA系統的有效性和安全性獎;航空周刊和空間技術獎獲得者（太空和導彈）。

EXPERIENCE: O'Connor began active duty with the United States Marine Corps in June 1968.經驗：奧康納開始現役與美國海軍陸戰隊在1968年6月。 He received his Naval Aviator's wings in June 1970, and served as an attack pilot flying the A-4 Skyhawk and the AV-8A Harrier on land and sea assignments in the United States, Europe and the Western Pacific.他先後獲得海軍飛行員的翅膀在1970年6月，並擔任攻擊飛行員飛行的A - 4天鷹和影音- 8A型鷂陸地和海上作業，在美國，歐洲和西太平洋。

From 1975 through 1979 O'Connor served as a test pilot with the Naval Air Test Center at Patuxent River, Maryland.從1975年至1979年，奧康納曾擔任試飛員的海軍航空試驗中心在帕塔克森特河。 During this assignment, he participated in evaluations of various conventional and Vertical/Short Takeoff and Landing (VSTOL) aircraft, including the A-4, OV-10, AV-8, and X-22 research aircraft.在這個任務，他參加了評估各種常規和垂直/短距起落（垂直短距起落）飛機，包括A - 4，過壓- 10，影音- 8，和X - 22飛機的研究。 Following this assignment he served as the Deputy Program Manager (Acquisition) for the AV-8 program at the Naval Air Systems Command in Washington, DC.根據這一任務，他曾擔任項目經理（收購）的的AV - 8計劃在海軍航空系統司令部在華盛頓特區。

O'Connor was selected for the astronaut program in May 1980.奧康納被選定為宇航員計劃1980年5月。 After a one-year initial training program at NASA's Johnson Space Center in Houston, Texas, O'Connor served in a variety of functions in support of the first test flights of the Space Shuttle, including simulator test pilot for STS-1 and 2, safety/photo chase pilot for STS-3, and support crew for STS-4.經過一年的初步訓練計劃在美國宇航局約翰遜航天中心位於得克薩斯州休斯敦，奧康納擔任過多種功能，支持的首次試驗飛行的航天飛機，包括模擬試飛員了STS - 1和2，安全/照片追逐試驗了STS - 3，並支持船員號STS - 4。 He was CAPCOM (spacecraft communicator) for STS-5 through STS-9.他是卡普空（飛船通信）了STS - 5通過的STS - 9。 He also served as Aviation Safety Officer for the Astronaut Corps.他還擔任航空安全主任的宇航員隊伍。

When the Challenger and its crew were lost in January, 1986 O'Connor was given a number of safety and management assignments over the next three years as the Space Agency recovered from the disaster.當挑戰者及其船員失去了1986年1月奧康納是都有一個編號的安全和管理的任務，在未來3年，作為航天局從災難中恢復。 In the first days after the accident, he organized the initial wreckage reassembley activities at Cape Canaveral.在第一天的事故發生後，他組織了最初的殘骸reassembley卡納維拉爾角的活動。 Then he established and managed the operation of the NASA Headquarters Action Center, the link between NASA and the Presidential Blue Ribbon Accident Investigation Panel (The Rogers Commission).然後，他建立和管理的運作美國宇航局總部的行動中心，美國航天局之間的聯繫和總統藍絲帶事故調查小組（羅傑斯委員會）。 In March 1986 he was assigned duties as Assistant (Operations) to the Space Shuttle Program Manager, as well as first Chairman of NASA's new Space Flight Safety Panel: jobs he held until February 1988 and 1989 respectively. 1986年3月，他被分配職務助理（行動）的航天飛機項目經理，以及首任主席NASA的新的空間飛行安全小組：他的工作，直到1988年2月舉行的1989年分別。 He concurrently served as the astronaut representative on the Space Shuttle System Safety Review Panel during its extensive return to flight activities.他兼任代表的宇航員在航天飛機系統的安全審查小組在廣泛返回飛行活動。 He subsequently served as Deputy Director of Flight Crew Operations from February 1988 until August 1991.隨後，他任副總航班的機組人員行動從1988年2月至1991年8月。

O'Connor left NASA in August 1991 to become commanding officer of the Marine Aviation Detachment, Naval Air Test Center, Patuxent River.奧康納在離開美國航天局1991年8月成為指揮官海洋航空部隊，海軍航空試驗中心，帕塔克森特河。 Within a year he returned to NASA Headquarters in Washington, retiring from the Marine Corps to become the Deputy Associate Administrator for Space Flight.一年之內，他回到華盛頓的美國宇航局總部，退休的海軍陸戰隊，成為副協理署長太空飛行。 He was immediately assigned the task of developing a comprehensive flight safety improvement plan for the Space Shuttle, working closely with Congress and the Administration for funding of the major upgrade program.他立即指派任務制訂一項全面計劃，改善飛行安全的航天飛機，與國會密切合作和政府資助的主要升級程序。 Then in late summer 1992, he was assigned as leader of the negotiating team that traveled to Moscow to establish the framework for what subsequently became the Shuttle/MIR program.然後在1992年夏末，他被指定為領袖的談判團隊，前往莫斯科建立框架後來成為航天飛機/ MIR計劃。

In March 1993 O'Connor was assigned as Director, Space Station Redesign.奧康納1993年3月被指定為總監，空間站的重新設計。 He and his 50 person team of engineers, managers, and International Partners developed, then recommended substantial vehicle and program restructure strategies which led to the International Space Station Program.他和他的50人小組的工程師，經理和國際合作夥伴開發，然後建議大量車輛和程序調整戰略，導致國際空間站計劃。 In September, he was named Acting Space Station Program Director, and in April 1994, he was assigned as Director, Space Shuttle Program. 9月，他被任命為代理空間站項目主任，並於1994年4月，他被分配擔任董事，航天飛機計劃。

O'Connor left NASA in February 1996 to become an aerospace consultant.奧康納離開美國航天局1996年2月成為航天顧問。 He also served on several advisory boards, and consulted for several government and industry organizations on matters dealing with aerospace safety.他還擔任過幾個諮詢委員會，並徵詢了一些政府和行業組織處理的事項航空安全。 From 1999 through 2002 he served as Director of Engineering for Futron Corporation, a Bethesda Maryland based company providing safety and risk management consulting to DOD, DOE, the FAA, NASA and industry.從1999年到2002年，他擔任工程總監的福特隆公司是馬里蘭州貝塞斯達的公司，提供安全和風險管理諮詢，國防部，能源部，美國聯邦航空局，美國航天局和工業。

FLIGHT EXPERIENCE: O'Connor has flown over 5,000 hours in over 40 types of aircraft.飛行體驗：奧康納已經飛行5000多個小時的40種飛機。 O'Connor was pilot on STS-61B in 1985.奧康納是飛行員在STS - 61B條於1985年。 At the time, this flight carried the heaviest payload weight to orbit by the Space Shuttle and was the first to deploy four satellites.當時，這次飛行進行的最重的有效載荷送入軌道的航天飛機，也是第4顆衛星的部署。 Then in 1991, O'Connor commanded STS-40, the first Space shuttle mission dedicated totally to life science studies.然後在1991年，奧康納指揮的STS - 40航天飛機的第一個任務完全致力於生命科學的研究。 With these two missions, he has 386 hours in space covering nearly six million miles in 253 orbits of the earth.隨著這兩項任務，他有386小時的太空覆蓋近600萬英里的253軌道地球。

In June 2002, Mr. O'Connor rejoined NASA as Associate Administrator, Office of Safety and Mission Assurance (OSMA), at the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Headquarters in Washington DC. 2002年6月，奧康納先生，美國航天局重新加入協理署長辦公室的安全與任務保證（奧斯馬）在美國國家航空和航天局（NASA）總部在華盛頓。 In August 2004, Mr. O'Connor's title changed to Chief, Safety and Mission Assurance. 2004年8月，奧康納先生的標題改為行政，安全與任務保證。 His office has functional responsibility for the safety, reliability, maintainability and quality assurance of all NASA programs.他的辦公室有責任功能的安全性，可靠性，可維護性和質量保證所有美國宇航局計劃。

June 2007 2007年6月

PredictionProbe is the Best in Class software
Bryan D. O'Connor美國陸軍 ARDEC 羅伯特庫珀

親愛的博士Khalessi，
我想讚揚 PredictionProbe，公司及其負責人，博士林宏容自己的出色貢獻，大家都曾經在技術領域的概率。在15年我認識你和林博士，我有幸看到你成長的技術從研究級的世界一流的。事實上，評價由陸軍，後來被國防部得出的結論是概率軟件產品所提供的PredictionProbe是當仁不讓的最佳。
沒有任何其他軟件臨近 UNIPASS和PredictionProbe的其他軟件產品的分析和控制的不確定性。在評估了他們，我們評為 PredictionProbe“最佳等級。”不僅是其最強大的產品與最能力，他們也非常靈活和用戶友好。此外，PredictionProbe的優秀的技術支持，培訓和諮詢服務，使我們能夠解決問題似乎無法解決的，並大大提高我們的精實6δ流程和工具。
為了您的信息，並使用，我重視的結果，軍隊的評價。雖然許多產品提出債權有關概率的能力，沒有接近PredictionProbe的旗艦產品，UNIPASS。這些其他產品可能使用概率科技流行用語和眩目的小冊子，甚至會出漂亮的圖片，但是都沒有能力和權力 PredictionProbe的UNIPASS，ModelProbe，DistributionProbe和Uniface軟件。
我是一個董事會成員的審查在國防部級別審查美國的同類最佳工具，安全性，可靠性和風險評估的方向的國防部長。我們研究了幾十個產品，公司和獨立得出的結論是，PredictionProbe和UNIPASS提供的號碼＃1能力為這種類型的工作。
我之所以寫這封信是PredictionProbe應該知道，陸軍許多成就表示讚賞，我們享受到了結果 PredictionProbe的軟件，培訓和服務。考慮到你的角色作為顧問，我一直印象深刻的速度和準確性，你能夠使用的軟件和概率技術來解決我們的設計，可靠性，有限元分析，和其他工程的問題。使您的培訓課程
概率技術可以理解的，同樣重要的是，使用。因此，訓練有素的軍隊工程師們現在可以經常使用概率PredictionProbe軟件技術和解決我們的工程問題。
隨著軍隊逐漸發展實施精實6δ，我們有信心PredictionProbe的產品有能力整合兩個物理基礎和規則為基礎的模式到我們的精實6δ過程中同時考慮到所有在這一過程中的不確定性和輸入變量。我們的目標是為所有的決定，無論是技術，科學或業務有關將運用概率技術。 PredictionProbe目前提供的不僅僅是產品，讓我們的能力。
因此，簡言之，請接受我的感謝工作（或作出大量的就業機會），做得很好。如果您是此意，你可以使用我作為參考。事實上，隨時分享本信（或摘錄）與潛在和現有客戶，外國或國內，甚至包括它的一部分，您的營銷材料。本人明確建議 PredictionProbe。
此致，
羅伯特庫珀
行政，可靠性管理處
院長，可靠性工程能力
美國陸軍 ARDEC