Configuration des contraintes dans une conception optimaleBonjour,
Je suis un nouvel utilisateur de JMP et j'ai quelques problèmes avec ma première conception optimale.
Le but est d'ajouter 1 additif à un polymère pour faciliter le processus => trouver l'additif le plus efficace et le niveau le plus bas. Donc, j'ai 2 types de moules (catégoriels), 2 grades de polymère (continus) et 6 types d'additifs (catégoriels).
J'ai défini comme valeurs pour le polymère le pourcentage le plus bas et le plus haut d'additif (0,2 - 1,4%).
Maintenant, je dois définir des contraintes linéaires mais je ne sais pas comment les définir.
J'ai déjà lu la partie dédiée dans le guide DOE mais ce n'est pas clair.
Merci d'avance pour votre aide
Olivier
Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleUn grand merci Marc pour votre aide.
Oui, tous les additifs ont une plage de dosage optimale. D'un autre côté, nous avons également certaines restrictions économiques car l'utilisation de l'additif ne doit pas être supérieure à un coût spécifique.
Je vais mettre en œuvre votre processus.
Une fois de plus, merci beaucoup !!!
Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleJe dois dire que l'interface utilisateur du filtre n'est disponible que lorsque vous définissez les contraintes. Il est remplacé par les expressions booléennes réelles écrites dans le langage de script JMP. Je pense que l'image et l'explication ci-dessus devraient rendre les expressions claires. Vous devriez pouvoir les modifier en fonction de votre situation.
Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleVoici le script JMP que vous pouvez exécuter pour reproduire la maquette que j'ai créée afin que vous puissiez voir comment cela se fait et l'ajuster en fonction de vos besoins.
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"M1", "M2"}, "Mould", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0.2, 1.4, "Polymer Grade", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6"}, "Additive", 0 ),
Set Random Seed( 66045 ), Number of Starts( 3834 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 24 ),
Disallowed Combinations(
Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 & Additive == 1 | Polymer Grade
>= 0.2 & Polymer Grade <= 0.4 & Additive == 2 | Polymer Grade >= 0.2 &
Polymer Grade <= 0.5 & Additive == 3 | Polymer Grade >= 1 & Polymer Grade
<= 1.4 & Additive == 4 | Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 &
Additive == 5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleMerci pour les détails de votre expérience. Je pense que vous avez dit que vous avez déjà défini le niveau d'additif de cette façon, mais assurez-vous que la définition couvre toute la gamme des niveaux d'additif. Vous ne pourrez pas utiliser la contrainte linéaire dans ce cas à cause des facteurs catégoriels. Je recommande d'utiliser le filtre de combinaisons non autorisées où vous pouvez spécifier les conditions à exclure avec la même interface utilisateur qu'un filtre de données.
Suivez ces étapes:
- Ouvrez le Définir les contraintes factorielles contour.
- Sélectionnez Utiliser Filtre de combinaisons non autorisées .
- Sélectionner Qualité polymère et Additif .
- Cliquez sur Ajouter .
- Sélectionnez le premier niveau de Additif .
- Met le plage interdite de qualité polymère.
- Cliquez sur OU et répétez les étapes 3 à 7 pour toutes les combinaisons non autorisées.
Ici, j'ai simulé votre expérience où la qualité du polymère doit être limitée à 0,2 à 1,2 pour l'additif 1 (donc interdire 1,2-1,4) et 0,4 à 1,4 pour l'additif 2 (donc interdire 0,2-0,4):
Veillez également à ne pas limiter la portée inutilement . Bien sûr, je ne connais pas votre raisonnement pour ces restrictions, mais il est tentant de deviner la région où les performances sont les meilleures et de restreindre la plage en conséquence. Cette approche présente plusieurs inconvénients. Vous pourriez vous tromper. Votre plage restreinte produira un effet moindre dans la réponse. L'estimation du paramètre aura une variance plus élevée. Le pouvoir de trouver un effet significatif sera plus faible. Vous pourriez même provoquer une singularité où l'ensemble de toutes les régions non autorisées ne permet pas l'estimation de tous les paramètres de votre modèle. Gardez donc toujours des fourchettes aussi larges que possible car, contrairement à un test, le but d'une expérience est de fournir les données les meilleures et les plus puissantes pour soutenir l'estimation du modèle .
Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleEn effet, chaque additif a des taux spécifiques (bas et haut) et ils sont différents pour chaque produit.
Les limites du facteur continu (polymère) correspondent au niveau le plus bas et le plus haut pour tous les additifs.
Donc, avec les contraintes linéaires, je voudrais restreindre davantage le niveau de chaque additif.
J'espère que ma réponse est claire.
Re : Configuration des contraintes dans une conception optimaleQuelles sont les contraintes linéaires que vous souhaitez définir ?
