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Big DoE<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Salut,

Un client veut créer une très grande expérience en utilisant une technologie à haut débit et des plaques à 96 puits.

Ils ont 20 facteurs continus et un catégorique à 3 niveaux. Ils aimeraient tester le modèle RSM. Ils aimeraient bloquer plus de 3 assiettes, donc 288 courses au total.

La conception personnalisée peut créer la conception avec quelques minutes de temps de traitement.

Dans l’idéal, le client souhaite également inclure des contraintes telles que, pour l’un des niveaux du facteur catégorique, certains des facteurs continus ne peuvent être qu’à leur valeur la plus basse. Custom Design n'aime pas ça. Même lorsque vous supprimez les interactions entre les facteurs catégoriques et continus.

Je dois demander au client à quel point ces contraintes sont importantes.

Des pensées?

Sinon, il serait utile de donner au client une idée de l'ampleur du défi qu'il présente à Custom Design afin qu'il ne soit pas surpris lorsque JMP se débat.

Merci,

Phil

Re: Big DoESalut chris,

Correct. Les contraintes sont importantes. Par conséquent, la conception personnalisée.

Minimiser le nombre d'essais n'est pas important. Ils peuvent se permettre un grand nombre de pistes.

Merci,
Phil
Re: Big DoEC'est un soulagement! Merci, Jeff TBH, je ne pense pas pouvoir me souvenir du résultat de la piste de support technique.

Cependant, je me souviens que le client a également parlé à Brad et Ryan au cours de deux sommets Discovery. D'après mes souvenirs, il a été reconnu que Custom Design avait du mal à trouver une solution. Encore une fois, je pense que certaines solutions de contournement ont peut-être été suggérées, mais je pense que le défi reste ouvert.

Phil
Re: Big DoE

Phil n'a pas à s'en souvenir. Le système de suivi et son outil de recherche, TESSA , n'oublie jamais.

 

Voici son titre, # 7611649845: La conception personnalisée avec des contraintes ne converge pas pour un modèle RSM .

Re: Big DoE

Trois ans plus tard et grâce à une plus grande familiarité avec les DSD, un DSD aurait-il un sens dans ce cas pour déterminer quels facteurs sont actifs et depuis vous pouvez désormais bloquer sur 14? Je suppose que les contraintes sont la principale raison de faire de la conception personnalisée, n'est-ce pas?

Re: Big DoEBonjour Phil, on se sent comme il y a une décennie;) te souviens-tu encore du soutien que tu avais annoncé à la fin de 2015?Re: Big DoE

Merci Mark.

Oui, j'ai vu un article de Discovery très intéressant décrivant cette approche.

Mais dans ce cas, une randomisation complète est possible. C'est un système de TECAN.

Le support technique m'a fourni une réponse utile que je peux partager une fois de retour au bureau.

Merci,

Phil

Envoyé de mon iPhone

Re: Big DoE

Outre le blocage, vous pouvez envisager une conception en parcelles divisées. Je pense que les lignes et les colonnes sur une plaque entraînent une corrélation d'estimations car les analyses ne sont pas complètement aléatoires. Si le HTT, en fait, permet une randomisation essentiellement complète sans tenir compte des colonnes, des rangées ni des

Re: Big DoE

Salut Martin

Oui je suis complètement d'accord. Et, en fait, c'est l'approche qu'ils auraient adoptée avant de disposer de la technologie HTS.

En leur parlant hier, il semble que leur attitude soit la suivante: pourquoi faire des compromis? Nous pouvons facilement effectuer des centaines de tests, nous devrions donc opter pour le modèle RSM dès le début. Ils veulent donc créer une expérience qui réponde à cet objectif. Et ils s'attendent à ce que Custom Design leur permette de le faire.

Ils étaient satisfaits de ma solution de contournement, qui consistait à utiliser des formules de colonne pour réduire les niveaux de facteur à faible lorsque tampon = phosphate. Mais ils préféreraient toujours ne pas avoir à utiliser de solution de contournement. Des contraintes de ce type dans ces paramètres sont apparemment courantes.

En jouant un peu plus, j'ai constaté que l'inclusion de contraintes et de blocage ne fonctionnait pas. La conception personnalisée semble incapable de gérer les deux en même temps. Donc, nous pouvons le bloquer plus tard. Mon sentiment est que pour un si grand nombre de passages et un petit nombre de blocs, une assignation aléatoire au bloc conviendra. Mais je pourrais envisager de bloquer dans la conception personnalisée avec les autres facteurs comme covariables si nécessaire.

J'ai ajouté une des contraintes et j'ai réussi à créer un design. J'ai augmenté le nombre de démarrages aléatoires et le temps de recherche de conception. Je ne sais pas qui a eu l'effet désiré (facteurs confondus!). Peut-être dois-je créer un DoE pour comprendre les facteurs qui affectent ma capacité à créer ce DoE!

Re: Big DoE

Salut phil

Je suis loin d'être un expert, mais juste une pensée qui m'est venue à l'esprit:

Pensent-ils vraiment que tous les facteurs 20 + 1 seront actifs? Ne serait-il pas judicieux de créer d'abord un modèle d'effets principal plus petit afin d'identifier les effets les plus potentiels et de créer ensuite un modèle de RSM? Alors augmentez le premier dessin avec un deuxième?

Comme je le disais, juste une pensée.

Martin.

Re: Big DoE

Oui, je peux imaginer que l'ajustement du modèle pourrait devenir difficile avec tous les 200 effets d'interaction qu'il contient. C'est un bon point, car je n'avais pas pensé à demander comment ils s'attendaient à analyser les résultats. Peut-être choisiront-ils le meilleur. Cependant, ils sont importants pour QbD, il est donc important de comprendre le système.

Merci,

Phil

Re: Big DoE

Phil: Plus j'y pensais, plus il me semblait me souvenir que lorsque vous ajoutez des effets dans la fenêtre Spécification de modèle pour la plate-forme de régression généralisée, la vitesse de réponse ralentit considérablement? Ou peut-être que je me trompe juste? Avec autant d'effets que vous recherchez, le nombre de modèles et les pénalités associées, etc. rend son travail sur ordinateur vraiment très dur et le ralentit? Peut-être que je ne m'en souviens pas correctement, mais cela pourrait être un problème pour ma deuxième pensée ci-dessus? Peut-être que Brady Brady ou quelqu'un d'autre pourrait commenter?

Re: Big DoE

Mon erreur. 40 pour les effets principaux et les effets quadratiques, 190 pour 2 fi's en continu + 20 autres pour les 2 fi catégoriques pour 250 au total. Estimable, mais je serais curieux de savoir le pouvoir.

Envoyé de mon iPhone

Re: Big DoE

Salut Peter,

Cela pourrait marcher. Je pense qu'ils espéraient pouvoir tout couvrir en une seule grande expérience.

L'expérience est un problème de formulation. La catégorie à 3 niveaux représente 3 types de mémoire tampon différents. Ils savent qu'un de ces tampons ne fonctionnera pas avec certains sels. Les tampons phosphates se lient aux sels divalents et forment des sels insolubles, ce qui est une mauvaise chose, je suppose!

Ils veulent donc exclure les combinaisons contenant du phosphate et ces sels. Il existe 4 facteurs représentant la concentration des 4 sels divalents pouvant être présents. Ils auraient besoin que ces facteurs soient à leur plus bas niveau (concentration négligeable) chaque fois que tampon = phosphate.

Je conviens donc qu'il serait peut-être plus judicieux de créer une expérience distincte pour ce tampon.

Ou bien créez simplement le grand modèle sans les contraintes, puis définissez manuellement les concentrations de sel divalent sur faible lorsque tampon = phosphate. Pas une solution élégante!

Re: Big DoE

Mon souvenir est qu’ils peuvent remplir le puits de façon indépendante. Je vais vérifier cela cependant.

Re: Big DoE

Salut don,

Je pense que c'est [k (k-1)] / 2 pour calculer le nombre de 2FI. Donc, pour les 20 facteurs continus = (20 * 19) / 2 = 160. Ensuite, il y a 20 autres 2FI avec le catégorique à 3 niveaux (chacun nécessitant l'estimation de 2 paramètres supplémentaires, je pense). Plus les effets principaux et les effets quadratiques.

Je pense que tout est estimable dans 288 courses. Et JMP semble être d'accord. C'est un grand nombre de paramètres cependant!

Merci,
Phil

Re: Big DoE

Phil: Quelques réflexions:

1. Comme il semble que certains effets sont inestimables en raison de contraintes, le client voudra-t-il diviser la seule expérience en peut-être de plus petites expériences où tous les effets peuvent être estimés dans le contexte de cette expérience? Cela peut-il même être fait avec la nature des contraintes pour les facteurs catégoriels et continus? Juste une pensée.

2 Si vous pouviez faire ce que je suggère ci-dessus, est-il alors possible de fusionner à nouveau toutes les expériences en une seule grande expérience, puis de laisser quelque chose comme la plate-forme de régression généralisée aider à trouver des effets actifs? Essentiellement, la grande expérience unique devient quelque chose de similaire aux résultats empiriques collectés par hasard et vous vous concentrez uniquement sur la recherche d'un modèle utile ou informatif?

Re: Big DoE

20 facteurs continus et un niveau catégoriel sur 3 font 380 fi. 40 autres courses pour les effets principaux et les quadratiques. Comment ça va aller sur 3 assiettes? De plus, les puits ne sont généralement pas indépendants, même s'ils peuvent utiliser une technologie qui les remplit séparément.

Envoyé de mon iPhone