Im Ernst, ich habe diese Blogserie mit „5 Dinge“ begonnen, aber nachdem ich den Titel vorgeschlagen hatte, fielen mir noch ein paar weitere ein und ich wollte ihn nicht ändern.
Wenn Sie die Serie gerade erst einschalten – ja, ich dürfen zählen. Und ja, wir sind tatsächlich bei Punkt 6 von 5. Außerdem hier eine kurze Zusammenfassung dessen, was Sie verpasst haben:
- Ich verrate Ihnen fünf Dinge, von denen ich wünschte, dass sie mir am ersten Tag jemand erzählt hätte JMP (jetzt sechs, schätze ich).
- Sache 1: Beginnen Sie immer mit einer Grafik .
- Sache 2: Die 4-stufiger JMP-Workflow Jeder sollte es wissen.
- Sache 3: Warum das Analysieren-Menü ist so aufgebaut wie es ist.
- Sache 4: Unterschätze das nicht Vertriebsplattform .
- Sache 5: Speichern. Dein. Verdammt. Arbeiten!
Und nun geht es weiter...
Der JMP DOE-Workflow
If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.Wenn Sie sich an „Die vier M“ erinnern können, können Sie die JMP DOE-Plattform namens Custom Designer schnell beherrschen. Typischerweise ist ein klassisches DOE ( Versuchsplanung ) Der Arbeitsablauf sieht in etwa so aus: Sie legen zunächst das Ziel des Experiments fest, wählen dann die Faktoren und deren Niveaus aus, wählen die geeignete Reaktion und die Art und Weise zu deren Messung aus und wählen das Design aus. Anschließend führen Sie das Experiment durch, sammeln und analysieren die Daten und führen einige Bestätigungsläufe durch, um die Ergebnisse zu überprüfen.
Vieles von diesem Verfahren ist ein Überbleibsel aus der Zeit, als die DOE noch mit Bleistift und Papier durchgeführt wurde. Und um ehrlich zu sein: Es bereitet DOE-Praktikern wirklich nicht auf den Erfolg vor. Es ist ziemlich selten, dass man die Zwänge moderner Experimente mit vorgefertigten Designs von vor 50 Jahren in Einklang bringen kann. Es handelt sich um eine Situation mit quadratischem Stift und rundem Loch.
Das JMP-Entwicklungsteam hat einen Großteil dieser Arbeit auf vier Fragen reduziert und den Rest auf Computeralgorithmen übertragen. Der Einfachheit halber nenne ich diese vier Fragen „Die vier Ms“. Sie sind:
- Was möchtest du messen ?
- Was möchtest du bewegen ?
- Welche Beziehungen möchten Sie? Modell ?
- Was Materialien haben Sie?
Bei der Einbettung des DOE-Workflows in diese Fragen haben die Entwickler die Reihenfolge des klassischen DOE-Workflows dahingehend verschoben, dass sie meiner Meinung nach eher der Art und Weise entspricht, wie moderne Ingenieure und Experimentatoren im Allgemeinen an ein Problem herangehen. Wenn Sie sich an „Die vier M“ erinnern können, können Sie die JMP DOE-Plattform namens Custom Designer schnell beherrschen. Schauen wir uns ein Beispiel mit Cookies an.
1. Was möchten Sie messen?
Der Prozess beginnt damit, dass Sie darüber nachdenken müssen, wie das Ergebnis des DOE-Datensatzes aussehen wird, und darüber hinaus, ob Sie über die Messwerkzeuge verfügen, die Sie benötigen, um die benötigten Daten zu erhalten. Jeder, der Dinge herstellt, wird die Bedeutung dieses ersten Schritts erkennen: Sind Ihre Werkzeuge bereit? Wissen Sie, wo sie alle sind? Sind sie in gutem Zustand? Dieser erste Schritt entspricht dem Mise an Ort und Stelle Konzept, das beim Kochen verwendet wird. Im Fall unserer Kekse tun wir einfach so, als hätten wir eine Möglichkeit zu beurteilen, wie großartig unsere Kekse sind (indem wir jedes einzelne essen ... aus wissenschaftlichen Gründen natürlich). Aber wir könnten die Bröckeligkeit (wie krümelig er ist), die Farbe des Kekses (wie braun er ist), die Dichte (wie geschwollen er ist), seinen Elastizitätsmodul (wie stark er sich biegt, bevor er zerbricht) ersetzen … was auch immer Sie wollen. Der wichtige Punkt hierbei ist, dass wir vor allem darüber nachdenken, welche Daten wir sammeln werden.
2. Was möchten Sie bewegen?
Diese Frage scheint ziemlich einfach zu sein, aber hier steckt eine Falte drin, die wir auspacken müssen. Doch zunächst werden Sie im Workflow aufgefordert, die Dinge zu berücksichtigen, die Sie für wichtig halten. Nehmen wir nun im Fall dieses Beispiels an, dass wir ein sehr altes Rezept für Schokoladenkekse aus der Zeit gefunden haben, als Öfen noch mit Holz befeuert wurden. Das Rezept sollte im Allgemeinen leicht in moderne Einheiten zu übersetzen sein. Aber wichtige Faktoren (Kochtemperatur, Kochzeit, die Form der Schokolade und die Mehlsorte) werden wahrscheinlich fehlen. Dies sind die Faktoren, die wir in unserem DOE ermitteln werden. Im folgenden Beispiel habe ich zwei kontinuierliche Faktoren für die Garzeit und -temperatur sowie zwei kategorische Faktoren hinzugefügt, um zu prüfen, ob wir Allzweckmehl oder Brotmehl verwenden sollten und ob die Schokolade in Häppchen vorliegen sollte (was wir uns vorstellen). „Schokoladenstückchen“) oder einfach nur eine gehackte Tafel Schokolade (meine persönliche Vorliebe – mehr dazu ein anderes Mal).
2 (Fortsetzung). Wohin können wir nicht gehen?
Nun zu dieser Falte. Wie oft geraten wir in eine Situation, in der ein klassisches Energieministerium ein Experiment vorschlägt, von dem wir wissen, dass es eine schlechte Idee ist? Entweder wissen wir, dass das Experiment auf nicht aussagekräftige Weise scheitern wird oder dass es zu einer Explosion oder einem anderen schlimmen Ereignis kommen könnte. In solchen Fällen werden die Experimentatoren entweder den Designraum verkleinern (wodurch die Größe des potenziellen Signals um diesen Faktor reduziert wird) oder das problematische Experiment weglassen. Jede „Lösung“ gefährdet die Integrität des DOE. Der Bereich unten (mit der Bezeichnung „Faktoreinschränkungen definieren“), in dem wir die Faktoren definieren, ermöglicht es uns, diese potenziellen Probleme zu berücksichtigen und eine Reihe von Experimenten zu entwerfen, die diese umgehen, ohne das Design durch die Verwendung eingeschränkter DOEs zu beeinträchtigen. Hierzu gibt es viele Informationen im Dokumentation . 
In unserem Fall wissen wir, dass ein zu kurzes Backen unserer Kekse bei niedriger Temperatur zu einer teigigen Masse führt und ein zu langes Backen bei hoher Temperatur zu Hockey-Pucks führt. Grafisch sieht die Situation so aus:
Wir können lineare Einschränkungen definieren (ein Webinar darüber, wie ich die Berechnungen durchgeführt habe, finden Sie hier). Hier ), um diese Regionen auszuschließen. Das Setup hierfür sieht wie im Bild unten aus. 
Und das resultierende DOE würde so aussehen:
3. Welche Beziehungen möchten Sie modellieren?
Beim klassischen DOE hatten Sie nicht die Möglichkeit auszuwählen, welche Beziehungen Sie testen wollten. Im Custom Designer tun wir das. Wenn Sie nur eine bestimmte Interaktion wünschen, warum sollten Sie dann alle testen? Eine andere Möglichkeit, darüber nachzudenken, besteht darin, dass Sie im Abschnitt „Modell“ Ihre experimentellen Hypothesen in mathematische Beziehungen übersetzen können, mit denen die Algorithmen herausfinden können, wie sie am besten getestet werden können. Da wir also für unsere Kekse ein altes Rezept haben, das die Herstellung des Teigs beschreibt, aber keine Informationen darüber enthält, wie man den Ofen zum Backen einrichtet, konzentrieren wir uns auf diese Punkte. Sie wissen, dass Zeit und Temperatur wichtige Faktoren für die beobachteten Eigenschaften des Kekses sind. In Ihrem Kopf könnten Sie das in einige Hypothesen umwandeln:
- Die Backtemperatur ist wichtig.
- Die Backzeit ist wichtig.
- Die Backzeit bei einer bestimmten Temperatur ist wichtig.
- Die Backzeit könnte irgendwo in dem von mir in Betracht gezogenen Bereich einen „Sweet Spot“ haben.
- Die Backtemperatur könnte irgendwo in dem von mir in Betracht gezogenen Bereich einen „Sweet Spot“ haben.
Im Custom Designer würden Sie die folgenden Begriffe in das Dialogfeld „Modell“ einfügen (in derselben Reihenfolge wie in der ersten Liste):
- Backtemperatur
- Backzeit
- Backzeit * Backtemperatur
- Backzeit * Backzeit
- Backtemperatur * Backtemperatur
Im Dialog würde es so aussehen: 
4. Welche Materialien haben Sie?
DOE ist ein Balanceakt zwischen experimentellen Bedürfnissen und realen Einschränkungen (hauptsächlich Geld). Der JMP DOE-Workflow ermöglicht es Experimentatoren, mit ihren Stakeholdern und Entscheidungsträgern zusammenzuarbeiten, um einen Kompromiss zwischen diesen gegensätzlichen Kräften zu entwickeln und die Kompromisse zu verstehen. Der letzte Abschnitt des Custom Design-Workflows zeigt die Kompromisse zwischen dem von Ihnen angeforderten Modell und der Menge an Material, die Sie für das Experiment benötigen. Wenn Sie mehr Hypothesen haben, benötigen Sie mehr Material und die Anzahl der durchzuführenden Experimente ist begrenzt. 
Und jetzt haben wir den eigentlich vorletzten Teil der Serie fertiggestellt. Der nächste ist es. Das verspreche ich. Und meiner Meinung nach habe ich das Beste zum Schluss aufgehoben.
