ブロッキングを使用したカスタム DOE 設計親愛なる JMP コミュニティへ
初めてのカスタム DOE を計画していますが、現時点では解決できない問題に遭遇しました。
ロット 1 にはタイプ A のウェーハが 20 枚あります
ロット 2 にはタイプ B のウェーハが 20 枚あります
それらの区画の構成を変更することはもうできません。
次に、6 つの連続因子 (および 3 つの主な応答) があります。 必要に応じて 5 に減らすことができます。
開始材料を 2 つのレベルを持つカテゴリ変数として追加すると、RSM モデルは 35 回の最小実行を提案します。 すべてのウェーハを使用して、合計で 40 ランまで増やすことができました。
しかし、これを書いているときに、次のことが気になりました。
ブロックごとに 20 回の実行を含むブロックとしてカテゴリカル変数を追加できます...実際にはこれが唯一の解決策です。正しいですか?
ブロッキングはどのように機能するようになりましたか: タイプ A とタイプ B のウェーハ間の影響に関する情報が失われますか? 仕上がりの違いに期待です。
ありがとう！
Re: ブロッキングを使用したカスタム DOE 設計アンドレアとマークの入力に感謝します。
ウェーハは工場にあり、すでに物理的にレーザーマーキングされているため、ロット構成を変更することはできません。 それらを混同すると、碑文を読み取ろうとするさまざまなツールで多数のエラーが発生します。 そのため、残念ながらそのままにしておくことを余儀なくされています。
材料は抵抗率が異なり、大きな影響を期待しています。 両方のロットでまったく同じ方法で処理された比較ウェーハを追加するのに十分なスペースがあります。 これらの結果を共変量因子の入力として使用します、ありがとう!
Re: ブロッキングを使用したカスタム DOE 設計2 つのロットが同じであると予想しますか、それとも異なると予想しますか? それらが同じであると予想される場合は、ランダム化された実験単位として 40 ウェーハを使用するという Andrea の推奨に従うことができます。 それらが異なると予想される場合は、サイズ 20 のブロッキング ファクターとして Lot を追加します。
組成の既知の違いのためにロットが異なると予想される場合は、組成値を使用してデータ テーブルを設定し、これらの変数をブロックする代わりに共変量因子として入力できます。
タイプ A とタイプ B の効果について尋ねると、これらのロットは何らかの方法で意図的に変更されましたか? それは一定の効果を生み出すでしょう。 それ以外の場合、ブロックとして、ロットはランダムな効果になります。
Re: ブロッキングを使用したカスタム DOE 設計完全に無作為化された 40 回の実行を実行してみませんか? また、デザインをブロックで実行する必要がある場合は、40 回の実行を「必要なブロック数」に分割して実行できます。
しかし、ブロックする必要はまったくありません。 なぜブロックを構築する必要があると思いますか?
おっしゃるとおり、実験全体を 2 つのブロックで実行し、ブロック 1 にウェーハ タイプ A でのすべての実行が含まれ、もう一方のブロックがウェーハ タイプ B である場合、A ウェーハと B ウェーハの違いがブロック効果。
アンドレア
