Parfois, il est difficile de convaincre mes enfants que j'ai un bon travail. Je travaille beaucoup à domicile, et récemment, ils m'ont vu construire et piloter ces hélicoptères en papier :
Comment est ce travail ? À JMP , nous essayons toujours de trouver des moyens d'impliquer davantage de scientifiques et d'ingénieurs dans l'analyse de données. Une grande passion pour moi est conception d'expériences (DoE) parce que je sais comment cela aide les scientifiques et les ingénieurs à trouver rapidement les meilleures solutions à des problèmes difficiles.
Un de mes collègues a eu l'idée d'organiser un concours qui donnerait aux gens une expérience pratique du DoE à travers une expérience du monde réel. L'expérience de l'hélicoptère en papier est un exemple classique où vous pouvez relever le défi de résoudre un problème d'ingénierie multifactoriel.
Le défi de l'ingénierie et comment pas pour le résoudre
L'objectif est simple : trouver le design qui donne le temps de vol le plus long.
Prenez une minute pour réfléchir à la façon dont vous pourriez le faire. Je suis sûr que vous pouvez penser à de nombreux "facteurs" dont vous vous attendriez à ce qu'ils affectent le temps de vol :
- le type de papier
- combien de temps les ailes sont
- quelle est la largeur des ailes
- et ainsi de suite…
Maintenant, avec toutes ces choses que vous pourriez changer, comment allez-vous déterminer quel est le meilleur design ? Comment déciderez-vous de la meilleure combinaison de choix de facteurs ?
Je soupçonne que la plupart d'entre vous plongeraient dedans et fabriqueraient un hélicoptère qui, selon vous, fonctionnerait et le piloterait. Ensuite, vous pouvez en construire un deuxième avec une modification de la conception - peut-être que vous rallongez un peu les ailes - parce que vous pensez que cela améliorera le temps de vol. Vous essayez celui-là et trouvez qu'il vole un peu plus longtemps. Ensuite, pour la prochaine version, vous pouvez modifier un facteur différent.
Vous continuez ainsi jusqu'à ce que vous manquiez de temps ou d'énergie. De toutes les choses que vous avez essayées, vous en aurez trouvé une qui fonctionne le mieux. Travail accompli!
Mais vous vous retrouvez avec quelques doutes troublants :
- Ai-je vraiment exploré toutes les possibilités ?
- Est-ce que je comprends l'effet de chaque facteur ?
- Est-ce que je sais vraiment pourquoi cette conception a bien fonctionné ?
- Pourrait-il y avoir une meilleure solution que je n'ai pas essayée?
- Aurais-je trouvé une solution en moins de temps et avec moins de tracas ?
Je parle d'expérience personnelle car c'est à peu près ainsi que je travaillais en laboratoire lorsque je développais des procédés de fabrication dans l'industrie chimique - c'est-à-dire jusqu'à ce que j'apprenne le DoE.
Une meilleure façon avec DoE
Pour le concours d'hélicoptères en papier, les participants ont été guidés pour utiliser la stratégie DoE afin de trouver la meilleure conception. Ils ont reçu un modèle pour quatre hélicoptères différents et des instructions sur la façon de les construire.
On leur a dit de créer un autre ensemble des mêmes quatre hélicoptères mais sur un poids de papier différent (ou de les créer sur le même papier et d'ajouter un trombone) pour donner huit hélicoptères au total. En construisant et en testant les huit hélicoptères, ils auraient essayé toutes les combinaisons possibles d'ailes courtes/longues, d'ailes fines/grosses et de types de papier lourds/légers. Varier tous les facteurs en même temps va probablement à l'encontre de ce qu'on vous a dit. Il y a de gros avantages à expérimenter de cette manière.
Ce que nous apprenons avec DoE
Une grande partie de mon travail consiste à rendre visite aux clients pour des séminaires et des ateliers afin de les sensibiliser à ce qu'ils peuvent faire avec le logiciel. Nous avons mené cette même expérience avec des participants à l'une de ces visites récemment. Ce sont les résultats d'un des groupes. Ils ont mesuré trois fois le temps de vol de chaque hélicoptère et ont pris la moyenne :
Vous pouvez voir que le meilleur temps de vol (1,98 seconde) est celui de l'hélicoptère n°5, qui était en papier avec de longues ailes fines. Bien que le même mais avec des ailes épaisses (#6) est presque aussi bon (1,83 seconde). L'hélicoptère de la carte avec des ailes courtes et fines (#3) est le pire (0,51 seconde). Nous pouvons utiliser ces résultats pour estimer les effets distincts de chaque facteur.
Le temps de vol moyen pour la carte est de 0,78 seconde. Le temps de vol moyen du papier est de 1,52 seconde. Nous pouvons maintenant déterminer que l'effet sur le temps de vol du passage de la carte au papier est de 1,52 - 0,78 = 0,74 seconde. On peut faire de même pour les autres facteurs.
Mieux encore, on peut utiliser des logiciels comme JMP pour ajuster un modèle qui donne toutes ces informations ensemble. Ce Prediction Profiler est une visualisation d'un modèle ajusté aux mêmes données à l'aide de JMP :
Cliquez et faites glisser les lignes rouges discontinues dans le tracé pour voir ce qui se passe lorsque vous modifiez les paramètres de facteur. Ce visuel interactif a été publié sur Publique JMP avec d'autres liés à cet article de blog . Vous pouvez voir l'effet de chaque facteur sur le temps de vol. Le type de papier a le plus grand effet. La largeur des ailes n'est pas très importante. DoE vous donne une compréhension approfondie de votre système ou processus.
Avec cet ensemble de données équilibré, nous pouvons également chercher à comprendre des comportements plus complexes. Y a-t-il une interaction entre l'effet du type de papier et la longueur de l'aile ? Autrement dit, l'effet du type de papier est-il affecté par la longueur de l'aile ? Ce simple visuel des données suggère qu'il n'y a pas beaucoup d'interaction :
La différence de temps de vol entre la carte et le papier est très similaire avec les ailes longues et courtes. Dans d'autres cas, ces effets d'interaction sont très importants. Si vous ne faites varier qu'un seul facteur à la fois, vous n'aurez pas les données dont vous avez besoin pour trouver des interactions importantes.
Ceci est un exemple très simple pour montrer comment vous pouvez apprendre plus et plus rapidement avec DoE. Dans le monde réel de la science et de l'ingénierie industrielles, les expériences peuvent devenir plus compliquées. Par exemple, vous aurez souvent plus de facteurs, donc tester toutes les possibilités n'est pas réaliste. Vous devez savoir que la méthode DoE peut être adaptée pour gérer des contraintes pratiques comme celle-ci. Quel que soit le défi expérimental, vous pouvez apprendre plus et plus rapidement avec DoE.
Et le gagnant est…
J'annoncerai le gagnant demain dans mon prochain article de blog et partagerai quelques extraits de son rapport. Le concours a été promu par Chemistry World, le magazine de la Royal Society of Chemistry. Nous avons inclus le modèle sous forme d'encart dans le magazine et l'équipe a créé cette superbe vidéo :
Construisez le meilleur défi d'hélicoptère depuis Monde de la chimie sur Viméo .
Nous avons demandé aux personnes participant au concours de nous envoyer un bref rapport de leur travail pour avoir une chance de gagner un drone DJI Mavic 2. Nous avons eu beaucoup de belles entrées. En tant que juge, je cherchais un travail qui démontrait une réflexion claire, des efforts, un apprentissage et un sens du plaisir. Alors, revenez demain pour savoir qui a gagné.
Pour l'instant, vous voudrez peut-être en savoir plus sur le DoE, alors voici quelques ressources supplémentaires :
- Le concours est terminé, mais vous pouvez toujours obtenir le modèle et les instructions pour essayer le défi de l'hélicoptère par vous-même.
- Pilar Gomez-Jimenez, scientifique principale chez Johnson Matthey, a récemment expliqué comment démarrer avec le DoE et développer l'état d'esprit dans ce webinaire avec le Monde de la Chimie.
- L'année dernière, j'ai entrepris d'écrire une série d'articles de blog pour démystifier le DoE avec des explications simples de certains termes et concepts qui peuvent être déroutants pour les gens lorsqu'ils débutent. Vous pouvez trouver la série complète ici .
