DOE en pruebas consecutivasHola,
Me pregunto si el DOE también puede aplicarse en procesos consecutivos. Por ejemplo, el primer paso es la granulación (se toma el factor "cantidad de H2O"), el segundo paso es la esferonización (factores "velocidad" y "tiempo") y el tercer paso es la compresión (factor "presión principal"). Luego, está viendo las respuestas en la tableta (ganadas por la compresión), por ejemplo, las respuestas 1, 2 y 3 y la respuesta en las partículas esferonizadas (obtenidas después de la esferonización).
No veo ninguna razón por la que no utilice el DOE en un proceso consecutivo, pero, por supuesto, tiene muchos efectos de interacción, que probablemente son muy grandes, por lo que debe tener en cuenta al seleccionar un diseño adecuado (yo elegiría un diseño con resolución V).
¿Qué piensas? ¿Hay algún problema u otra cosa que me deba preocupar?
Gracias de antemano,
Danijel
Re: DOE en pruebas consecutivasDado que estos procesos se ejecutan en serie, debe considerar la definición de los factores de granulación como muy difícil de cambiar , los factores de esferonización como difícil de cambiar , y los factores de compresión como fácil de cambiar (configuración predeterminada) en Diseño personalizado.
La naturaleza en serie significa que no puede aleatorizar completamente el experimento. Si lo diseña como si fuera completamente aleatorio y lo analiza como si fuera completamente aleatorio, pero si lo ejecuta en serie, aumentará la tasa de error de tipo I para los factores de granulación y los factores de esferonización y aumentará la tasa de error de tipo II para Los factores de compresión.
Re: DOE en pruebas consecutivasGracias.Re: DOE en pruebas consecutivasHola,
Absolutamente DOE se puede aplicar a procesos consecutivos. Si la cantidad de experimentos y el costo de las pruebas no son un problema, un diseño clásico con resolución V sería ciertamente un enfoque razonable. También puede considerar utilizar un diseño d-óptimo personalizado, especialmente si tiene restricciones, etc. también. Si sospecha una cierta curvatura en su respuesta, entonces los diseños de cribado definitivo son un enfoque muy atractivo y eficiente. En cualquier caso, JMP le permite generar una variedad de diseños para su problema y también tiene la capacidad de comparación de diseños para que pueda evaluar los distintos diseños candidatos.
