Il design di Esperimenti o piattaforma DOE ci aiuta a design, organizzare ed eseguire controllata esperimenti per migliorare prodotti o procedure. A livello base, il DOE utilizza un approccio a più fattori che considera l'interazione di questi fattori un uno o più risposta S . Risponde a una domanda come, quale combinazione di impostazioni di sistema porterà a un miglioramento di X nel nostro prodotto finale? Ad esempio ora pesa meno ma ha lo stesso volume, è più gustoso o il colore è più attraente. Spesso questo è una misurazione a cui teniamo, nel DOE questa è chiamata la nostra risposta, come la valutazione delle prestazioni di un dipendente, il fatturato, la quantità di nuovi clienti, il tasso di efficacia del farmaco o il conteggio di difetti bassi nella produzione. Praticamente qualsiasi prodotto o processo può beneficiare del DOE. Prima di iniziare qualsiasi passaggio del DOE, accertati di determinare gli obiettivi o le risposte dell'esperimento in modo da poter specificare e generare in modo accurato un progetto coerente con il tuo modello predittivo.
Sono sicuro che lì siamo alcune eccezioni, tuttavia se si considerano tutti i fattori e le loro interazioni reciprocamente ' r e certo limite a superficie identificare alcune aree di miglioramento.
On Screen: (mostra ingegneri, scienziati, ricercatori o progettisti di prodotti) I metodi per determinare come aumentare la produttività e migliorare la qualità si stanno evolvendo. Sono passati da ricerche di tentativi ed errori costosi e dispendiosi in termini di tempo a metodi statistici potenti, eleganti e convenienti.
In JMP, c'è un menu DOE in cui possiamo scegliere e quindi lanciare un esperimento. Noi possiamo raccogliere da diversi disegni classici di libri di testo o personalizzare il nostro design. I design personalizzati tendono ad essere più flessibili e convenienti rispetto ai modelli classici. La piattaforma Custom Design è in grado di costruire molti tipi di design speciali, inclusi screening, mix, superficie di risposta, split-split-plot e molti altri. In breve, ti consente di personalizzare un design per la tua situazione unica in cui controlli il numero di corse.
Non sei sicuro di aggiungere questo aa disclaimer ?? (L'ingegneria del suono e la conoscenza dei processi sono fondamentali per progettare l'esperimento, eseguire gli esperimenti e analizzare i risultati.)
Sullo schermo: la progettazione di esperimenti in JMP è incentrata su fattori, risposte, un modello e corse. JMP ti aiuta a determinare se e come un fattore influenza una risposta.
Se non hai mai usato JMP per progettare un esperimento t lui io raccomandare Ed inizio ing con il designer personalizzato, l'1 st opzione sotto il menu DOE.
Tu fai non non è necessario aprire una tabella dati per avviare e avviare un esperimento nella piattaforma DOE. JMP lo farà essere il tuo guida tu nel creare uno personalizzato .
Dopo aver selezionato Custom Designer, prima verrà chiesta la risposta, i fattori o gli effetti. La risposta è qualcosa che ti interessa e puoi misurare. Ad esempio potrebbe essere una quantità ottimale di bevande in una linea di confezionamento presso un imbottigliatore di bibite. Troppo prodotto, si rovescia, non abbastanza il cliente si lamenterà che non ha ottenuto quello che ha pagato o peggio ancora, non lo acquisteranno mai.
Questo è lo stesso passo Qui bene anche inserire i fattori o gli effetti. Ecco il punto in cui W w Ho davvero bisogno di pensare o di aver pensato a tutto ciò che sospettiamo quello ha variabilità nel l'output o la procedura. Entreremo in quei fattori S Qui.
Quindi aggiungeremo le interazioni, ad esempio come il livello di CO2 interagisce con il tasso di riempimento. Possiamo anche non consentire determinate combinazioni. Durante l'apprendimento, è meglio eseguire alcuni esperimenti per ottenere una comprensione completa e le migliori pratiche che definiscono le tue interazioni.
Nel prossimo passaggio, JMP poi determinerà la quantità di esecuzioni di cui abbiamo bisogno per raccogliere i risultati. Dice che abbiamo bisogno di 12. Abbiamo determinato e noi avere bilancio a per 15 esecuzioni totali. Diamo usa 12 per questo esperimento e salva 3 per il nostro esperimento di conferma. Il DOE può risparmiare una notevole quantità di denaro e tempo, tuttavia il nostro desiderio è di avere il minor numero possibile di corse perché come ogni corsa può essere costosa.
Nel In questo esempio, dobbiamo utilizzare i tempi di produzione sulla nostra linea di imbottigliamento e le ore dei dipendenti.
Lo facciamo e xperimentare in una tabella di dati e quindi programmiamo il nostro esperimento con il responsabile dell'impianto programma condurre le corse nel terzo turno riducendo al minimo la produzione.
On Screen - Illustri che questa non è la tua tabella dati ordinaria. Mostrando con le frecce il modello prefabbricato disponibile nel pannello delle tabelle, così come la finestra di dialogo DOE in cui possiamo tornare indietro e modificare i parametri di progettazione.
Dopo aver raccolto la nostra produzione faremo quindi il backup su JMP e inseriremo questi risultati nella tabella dati.
Quindi eseguiremo l'incluso m odel.
Analizzeremo quindi il rapporto da il modello capire ciò che è significativo, o ciò che non è significativo, guardando prima al riepilogo dell'effetto, quindi interagendo con Profiler. Profiler è uno strumento potente e intuitivo da usare, prova a impostare Massimizza Desraibilità sotto il triangolo rosso o trascinando le linee dei fattori tratteggiati per vedere come i fattori interagiscono collettivamente sulla risposta. Puoi anche inserire valori in.
Dopo aver montato il modello, è il momento di testare il fattore ottimale che hai scoperto conducendo un esperimento di conferma. Abbiamo quindi 3 tiri rimasti nel nostro budget, quindi torneremo alla linea di imbottigliamento adeguando i nostri fattori, le impostazioni della macchina e verificando che il nostro modello montato funzioni effettivamente. Puoi avere quello che sembra essere un modello solido, tuttavia potrebbe esserci qualche varaibility in qualcosa che non hai ancora scoperto. Quindi è assolutamente necessario convalidare i risultati. Se hai bisogno di eseguire un nuovo expermeiment dopo aver appreso, c'è qualcosa che non hai tenuto in considerazione, per poi tornare a JMP con queste nuove informazioni. Questa è solo una parte del processo.
Se tutto va bene, che siamo soddisfatti dei risultati, lo faremo alcuni clienti soddisfatti con spreco minimo di prodotto.
È possibile testare l'unità di progettazione personalizzata JMP con il tutorial che è integrato in JMP sotto Guida e quindi su Esercitazioni o aprire ed esplorare DOE utilizzando i dati di esempio Coffee.
Sarai quindi pronto per afferrare un il tuo collega S e applica DOE al tuo prodotto o procedura per migliorare o ottimizzare ciò che ti interessa.
