Definitifスクリーニングデザイン<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
DSDかどうか理にかなってそれを使用する最適化 ？というのはそれによって、最適見つかった各パラメータ （ 例えば求めるならに最大の反応 ） ですそれ信頼できるとして最適な設計？
コメントありがとうございます、Valerie
再：Definitifスクリーニングデザインバレリー、
私の尊敬される同僚によってなされたすべての点に同意してください。
私の2セントと簡単な答え
１．）ＤＳＤは、あなたの名前が示すようにスクリーニング用であり、例えば２１回の実行で１０個の因子を評価することができるので、以前に与えられたものよりもはるかに多くの因子を潜在的に調べることができる。6つの要因だけを考慮するためにほぼ同じリソースの支出を必要とした決議IVのデザイン（歴史的な「ゴールドスタンダード」）とそれを比較してください。
2.）効果的な希少性と効果的な遺伝性のせいで、非常に幸運で、DSDを使用して物のプロセスを最適化することができるかもしれません。それ以上の実験は必要ではなく、実験後6ヶ月で3000ガロンのスケールアップとなります。
3.）しかしながら、実験は逐次的であり、システムに対する理解を深めるためには増強を通じたさらなる描写が何度も必要であることを理解する。
4.）私たちが知らないことや、システムが私たちの脳よりも次元的であることを知っていると思うときでさえ、私たちは知りません。
5.）最後に、「最適化」とは、私が自分の動作条件を決めてから、プロセスに時間の経過とともに変動を及ぼすことが予想される入力を混乱させ、自分の動作空間の堅牢性を線引きし理解することです。
再：DefinitifスクリーニングデザインValerie：以前のすべてのコメントに同意します。まだ十分に具体化されていないと思われるもう1つの考えは、当面のプロセスに対する操作性のウィンドウという概念です。そして、多くの活発な因子/相互作用、あるいはおそらくいくつかの因子に対する曲線応答を伴うDonのコメントに沿って、DSDは相互作用で満たされた曲線応答空間の望ましい推定精度/バイアスを提供しないかもしれません。ほとんどの設計または製造エンジニアは、設計空間内の単一の最適点以上のものを望んでいます...彼らは、その最適設定点の周りの操作性のウィンドウを知りたいのです。そのため、DSDの場合、n因子空間内に1つの点が得られます。ただし、相互作用または曲率があると、プロセス因子がその点から離れるため、モデルは望みの精度/バイアスで推定できないことがあります。それで、操作性の窓が重要な問題であるとき…私たちが「これをうまく働かせる」ことができないなら、私が最初の選択として最適化作業のためにDSDを使うことになるかどうかわからない。
再：Definitifスクリーニングデザインバレリー、
DonとMartinによる良いコメント。 私は「顧客にはいくつの要因がありますか」と尋ねます。これは知ることが非常に重要だと思います。 私は彼らが5に至るまで10因子問題を考えたり投票したりするのをやめるでしょう。 彼らは、会議室のホワイトボードに残っている5つの要因について学ぶ機会を残します。 それらが本当に持っているすべてが5つ以下の要素であるならば、RSMデザインに直接行くことはDSDを使うことよりも理にかなっています。 デフォルトの5因子連続変数設計は、21項モデルをサポートするための27のユニークランです。
要因の数が多い場合は、効果の希薄性がより高い可能性があります。 念頭に置くべき数は6つ以上の要因のためのDSDがあらゆる3つの要因のための完全な二次モデルをサポートするために崩壊することができるということです。 18因子以上のDSDは、4因子すべてで2次モデル全体をサポートできます。 22以上の因子を含むDSDは、5つの因子すべてに対して完全2次モデルをサポートできます。
顧客に10の要素がある場合、デフォルトのカスタムDOE RSM設計では、66項モデルをサポートするために72回の一意の実行が必要です。 これはかなりの作業であり、ほとんどの人が追求するものではありません。 10因子DSDは21回のユニークランとなるでしょう - かなり小さいです。 実験者がラッキーで、3つの要素のみが重要である場合、設計は完全二次モデルをサポートします。 しかし、3つ以上の重要な要素がある場合、事は少し巧妙になります。 Stepwise regressionやBradの新しいDSD Analysis Add-inは実際には例えば5つの因子をサポートするモデルとフル2次モデルのサブセットをフィットさせるかもしれませんが、より慎重なアプローチはDSDを増強してフル2次モデルをサポートすることです。5つの重要な要素 DSDが実行されたときと拡張された試験が実行されるときとの間でプロセスがシフトしたかどうかをテストするためにブロック変数を追加し、オリジナルの21 これは、RSMの設計よりもまだ10倍小さいです。 10の代りに15の新しい試験を求めることは36の試験増強設計をもたらします - 72試験の10因子RSM設計の半分のサイズ。
27試験のカスタムDOEと比較して、31試験および36試験の拡張デザインは5つの要素でどの程度優れていますか。フラクションデザインスペース（FDS）プロットの下の青い曲線は、27試行のカスタムDOE I最適設計のものです。 その上の緑色の破線は、31試行の拡張設計用です。 青い曲線の上にある黒い点線の曲線は、36試行の拡張設計です。 ここで見たいのは、曲線が低く平坦であるということです。そのため、FDS測定基準では、36試験の拡張DSDは27試験のカスタムDOEと同程度に優れているように思われます。 31試行の拡張デザインはそれほど悪くないとも思います。
D、G、A効率などのデザイン診断を比較すると、2つの拡張デザインが27試行のカスタムDOEとよく似ていることもわかります。
私の前の話に戻ると、DSDを使用するかどうかの選択は、顧客がいくつの要因を持っているかによって大きく左右されると思います。 5人以下が最適化を行うためにRSMを利用します。 5を超える数（私の例では10）は、DSDを実行することを検討し、次に分析が完全な2次方程式をサポートするのに崩壊するほど十分でない場合、または段階的回帰で適切なモデルを見つけられるほど十分でない場合、重要な要素で二次方程式全体をサポートする。
これは、2番目のステップが必要かどうかについてDSDを分析した後に、インテリジェントな決定を下せる2段階のプロセスと考えてください。 DSD段階の後にモデルをテストするためにいくつかのチェックポイントを実行することも検討します。 チェックポイントの観測値を適切に予測できるのであれば、2段階プロセスの拡張部分を実行しないことを選択した方がより快適になる可能性があります。
トム
再：Definitifスクリーニングデザインバレリー、
これが私の最初の選択ではないことに私はドンに同意します。顧客がカスタムデザインではなくDSDを使用したいのはなぜでしょうか（例）。そこで彼は彼が推定したいモデル用語を正確に追加することができ、そして例えば技術的な制限によって引き起こされる制限があれば彼はこれらを容易に組み入れることもできる。それが典型的なプロセスではないが、例えばある領域にわたって最適化するのであれば、その場合はスペース充填デザインを使用することをお勧めします。
再：Definitifスクリーニングデザインバレリー、
それは状況によっては可能ですが、ほとんどの場合私の最初の選択ではないでしょう。問題は、効果の疎さがない限り、2つの要因の相互作用を推定できないことです。最適化の観点からは、これは問題があります。さらに、2つの因子の相互作用は互いに相関しており、2次効果であるため、それらを推定できたとしても、それらの推定の精度は低い可能性があります。この大部分は、あなたが持っている要因の数と活動している要因の数によって異なります。
ドン
