A volte è difficile convincere i miei figli che ho un lavoro adeguato. Lavoro molto da casa e di recente mi hanno visto costruire e pilotare questi elicotteri di carta:
Com'è questo lavoro? A JMP , cerchiamo sempre di trovare modi per coinvolgere più scienziati e ingegneri nell'analisi dei dati. Una grande passione per me è progettazione di esperimenti (DoE) perché so come aiuta scienziati e ingegneri a trovare rapidamente le migliori soluzioni a problemi difficili.
Uno dei miei colleghi ha avuto l'idea di organizzare un concorso che avrebbe dato alle persone un'esperienza pratica di DoE attraverso un esperimento nel mondo reale. L'esperimento dell'elicottero di carta è un classico esempio in cui puoi sperimentare la sfida di risolvere un problema ingegneristico multifattoriale.
La sfida ingegneristica e come non per risolverlo
L'obiettivo è semplice: trova il design che offre il tempo di volo più lungo.
Prenditi un minuto per pensare a come potresti farlo. Sono sicuro che puoi pensare a molti "fattori" che ti aspetteresti influenzino il tempo di volo:
- il tipo di carta
- quanto sono lunghe le ali
- quanto sono larghe le ali
- e così via…
Ora, con tutte queste cose che potresti cambiare, come farai a capire qual è il miglior design? Come deciderai la migliore combinazione di scelte di fattori?
Sospetto che la maggior parte di voi si tufferebbe subito e realizzerebbe un elicottero che secondo voi funzionerebbe e lo farebbe volare. Quindi potresti costruirne un secondo con una modifica al design, magari allungando un po' le ali, perché ritieni che migliorerà il tempo di volo. Lo provi e scopri che vola ancora per un po'. Quindi, per la build successiva, potresti modificare un fattore diverso.
Continui così finché alla fine non finisci il tempo o l'energia. Tra tutte le cose che hai provato, ne avrai trovata una che funziona meglio. Lavoro fatto!
Ma ti rimangono alcuni dubbi inquietanti:
- Ho davvero esplorato tutte le possibilità?
- Capisco l'effetto di ciascun fattore?
- So davvero perché questo design ha funzionato bene?
- Potrebbe esserci una soluzione migliore che non ho provato?
- Avrei potuto arrivare a una soluzione in meno tempo e con meno problemi?
Parlo per esperienza personale perché questo è più o meno il modo in cui lavoravo in laboratorio quando stavo sviluppando processi di produzione nell'industria chimica, cioè fino a quando non ho saputo del DoE.
Un modo migliore con DoE
Per il concorso dell'elicottero di carta, i partecipanti sono stati guidati a utilizzare la strategia DoE per trovare il miglior design. Sono stati forniti un modello per quattro diversi elicotteri e le istruzioni su come costruirli.
Gli è stato detto di creare un altro set degli stessi quattro elicotteri ma su un diverso peso di carta (o di crearli sulla stessa carta e aggiungere una graffetta) per ottenere otto elicotteri in totale. Costruendo e testando tutti e otto gli elicotteri, avrebbero provato tutte le possibili combinazioni di ali corte/lunghe, ali sottili/grosse e tipi di carta pesante/leggera. Variare tutti i fattori allo stesso tempo probabilmente va contro ciò che ti è stato detto. Ci sono alcuni grandi vantaggi quando sperimenti in questo modo.
Cosa impariamo con DoE
Gran parte del mio lavoro consiste nel visitare i clienti per seminari e workshop per aumentare la consapevolezza di ciò che possono fare con il software. Recentemente abbiamo eseguito lo stesso esperimento con i partecipanti a una di queste visite. Questi sono i risultati di uno dei gruppi. Hanno misurato il tempo di volo di ciascun elicottero tre volte e hanno fatto la media:
Puoi vedere che il miglior tempo di volo (1,98 secondi) è per l'elicottero n. 5, che era fatto di carta con ali lunghe e sottili. Anche se lo stesso ma con ali spesse (n. 6) è quasi altrettanto buono (1,83 secondi). L'elicottero di carte con ali corte e sottili (n. 3) è il peggiore (0,51 secondi). Possiamo usare questi risultati per stimare gli effetti separati di ciascun fattore.
Il tempo di volo medio per la carta è di 0,78 secondi. Il tempo di volo medio per la carta è di 1,52 secondi. Ora possiamo capire che l'effetto sul tempo di volo del passaggio dalla carta alla carta è 1,52 - 0,78 = 0,74 secondi. Possiamo fare lo stesso per gli altri fattori.
Meglio ancora, possiamo usare software come JMP per adattare un modello che fornisca tutte queste informazioni insieme. Questo Prediction Profiler è una visualizzazione di un modello adattato agli stessi dati utilizzando JMP:
Fare clic e trascinare le linee rosse tratteggiate nel grafico per vedere cosa succede quando si modificano le impostazioni del fattore. Questa immagine interattiva è stata pubblicata su Pubblico JMP insieme a alcuni più correlati a questo post del blog . Puoi vedere l'effetto di ciascun fattore sul tempo di volo. Il tipo di carta ha l'effetto maggiore. La larghezza dell'ala non è molto importante. DoE ti offre una ricca comprensione del tuo sistema o processo.
Con questo set di dati bilanciato, possiamo anche cercare di comprendere comportamenti più complessi. Esiste un'interazione tra l'effetto del tipo di carta e la lunghezza dell'ala? Cioè, l'effetto del tipo di carta è influenzato dalla lunghezza dell'ala? Questa semplice visualizzazione dei dati suggerisce che non c'è molta interazione:
La differenza nei tempi di volo tra carta e carta è molto simile sia con le ali lunghe che con quelle corte. In altri casi, questi effetti di interazione sono molto importanti. Se modifichi solo un fattore alla volta, non avrai i dati necessari per trovare interazioni importanti.
Questo è un esempio molto semplice per dimostrare come puoi imparare di più e più velocemente con DoE. Nel mondo reale della scienza e dell'ingegneria industriale, gli esperimenti possono diventare più complicati. Ad esempio, spesso avrai più fattori, quindi testare tutte le possibilità non è realistico. Dovresti sapere che il metodo DoE può essere adattato per gestire vincoli pratici come questo. Qualunque sia la sfida sperimentale, puoi imparare di più e più velocemente con DoE.
E il vincitore è…
Domani annuncerò il vincitore nel mio prossimo post sul blog e condividerò alcuni estratti dal loro rapporto. Il concorso è stato promosso attraverso Chemistry World, la rivista della Royal Society of Chemistry. Abbiamo incluso il modello come inserto nella rivista e il team ha creato questo fantastico video:
Costruisci la migliore sfida in elicottero da Mondo della chimica SU Video .
Abbiamo chiesto alle persone che partecipano al concorso di inviarci un breve report del loro lavoro per avere la possibilità di vincere un drone DJI Mavic 2. Abbiamo un sacco di grandi voci. In qualità di giudice, cercavo un lavoro che dimostrasse chiarezza di pensiero, impegno, apprendimento e senso del divertimento. Allora, torna domani per scoprire chi ha vinto.
Per ora, potresti voler saperne di più su DoE, quindi ecco alcune altre risorse:
- Il concorso è chiuso, ma puoi ancora ottenere il modello e le istruzioni per provare tu stesso la sfida dell'elicottero.
- Pilar Gomez-Jimenez, scienziato principale presso Johnson Matthey, ha recentemente parlato di come iniziare con DoE e sviluppare la mentalità in questo webinar con il Mondo della Chimica.
- L'anno scorso, ho deciso di scrivere una serie di post sul blog per demistificare DoE con semplici spiegazioni di alcuni termini e concetti che possono creare confusione per le persone quando iniziano. Puoi trovare la serie completa Qui .
