El factor continuo del DOE afecta la propiedad de la mezclaRe: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezclaHola,
Estoy tratando de establecer un experimento para comprender cómo la concentración de un ingrediente particular "A" y un ingrediente particular "B" afectan las propiedades de una formulación.
De interés es el:
Concentración de A en la formulación (p. Ej. Gramos de A por litro)
Relación de contenido A a contenido B en la formulación.
A y B son ingredientes que provienen de mezclas compradas. La mezcla 1 suministra A en alguna concentración. La mezcla 2 suministra B en cierta concentración. Entonces nuestra formulación se puede representar como:
x% Mezcla 1 + y% mezcla 2 + z% de relleno, donde x + y + z = 100%.
Nuestro objetivo es comprender cómo las concentraciones de A y B de estas mezclas compradas afectan la formulación final. Pensamos establecer un estudio donde inflar artificialmente la cantidad de A y B que usamos para alcanzar el valor A objetivo y la relación A / B al tratar el valor A y la relación A / B como variables continuas. Por ejemplo, si la Mezcla 1 contiene 2 gramos / ml de A, y queremos entender cómo una mayor cantidad de A afecta nuestra formulación, simplemente agregaríamos más de la Mezcla 1 a la fórmula (si duplicamos la cantidad de la Mezcla 1, deberíamos duplicar la cantidad de A). Para ajustar la relación A / B, deberíamos inflar la cantidad de A utilizada, luego resolver para encontrar la cantidad de Mezcla 2 que necesitamos para alcanzar la relación objetivo. El problema es que todo esto finalmente está afectando la mezcla; agregar más de las mezclas 1 y 2 reduce la cantidad de relleno que usamos.
Por lo tanto, no estoy seguro de cómo se puede configurar el modelo para poder separar el efecto de manipular la concentración de A y B del ajuste de la concentración de relleno. ¿Puede la comunidad JMP dar orientación negativa sobre esto? ¡Gracias!
Re: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezclaHola,
Esto suena como un problema de diseño de mezcla. Le sugiero que busque "Mastering JMP Mixture Experiment" para obtener un video que le presente este tema. (Estos videos se actualizan periódicamente, pero actualmente hay uno aquí: https://www.jmp.com/en_in/events/ondemand/mastering-jmp/mixture-designs.html )
Si entiendo correctamente, A, B y Relleno son factores de mezcla: desea explorar cómo cambiar las proporciones relativas de estos ingredientes afecta las propiedades del material formulado. Y está limitado a que un aumento en la cantidad de un ingrediente requiera una reducción en la cantidad de uno más de los otros ingredientes.
Espero que esto ayude.
PhilRe: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezclaHola Phil
Gracias por una pronta respuesta! Su resumen de mi requerimiento es mayormente correcto.
Mi formulación es básicamente:
x% Mezcla 1 + y% Mezcla 2 + z% relleno
Las mezclas 1 y 2 son productos comprados, y en esas mezclas son ingredientes cruciales A y B, respectivamente. Lo que realmente nos interesa son los efectos de la concentración de A y B. En un mundo perfecto, podríamos ajustar la concentración de A y B con fines experimentales. Tal como está, creemos que podemos "engañarlo" ajustando la concentración de las mezclas en la formulación final para simular el efecto. En otras palabras:
Si deseamos agregar más concentración de A -> Necesitamos aumentar la cantidad de Mezcla 1
Si deseamos agregar más concentración de B -> Necesitamos aumentar la cantidad de Mezcla 2.
¡Espero que esto sea más claro!
Re: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezcla¿Está familiarizado con el Perfil de predicción en JMP? Si es así, imagine el generador de perfiles que desea producir al final de este trabajo. Parece que desearía que tuviera% A,% B y% relleno como 3 factores en los ejes x. Pero no puede ajustar directamente% A y% B porque se suministran como mezclas. ¿Qué más hay en las mezclas A y B? ¿Es el mismo relleno que agregarías para hacer la formulación final?Re: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezclaCreo que Phil estaba en el camino correcto, pero déjame apuñalar con un enfoque diferente. Primero, veamos si reformulé el problema correctamente:
Tienes mezcla 1. Supongamos que se compone de 3 ingredientes: A1, A2 y A3. Usted está principalmente interesado en A1. No puede controlar las proporciones dentro de la mezcla 1.
Tienes mezcla 2. Supongamos que se compone de 3 ingredientes: B1, B2 y B3. Usted está principalmente interesado en B1. No puedes controlar las proporciones dentro de la mezcla 2.
Vas a mezclar la mezcla 1 y la mezcla 2 juntas, junto con un relleno. Desea ver cómo las cantidades de A1 y B1 influyen en su producto final.
Ahora una pregunta importante: ¿será la CANTIDAD de A1 lo que influirá en el producto o la PROPORCIÓN RELATIVA de A1 y B1 lo que influirá en el producto? Si son las CANTIDADES, eso lo cambiará todo. Trabajaré a partir de las proporciones, ya que creo que eso es lo que estás buscando.
El hecho de que la mezcla 1 y la mezcla 2 existan es de poca utilidad ya que no puede ajustarlas. Tiene una mezcla de tres componentes: Mixture1, Mixture2 y Filler. Entonces, en JMP, solo especifica tres componentes de mezcla de Mixture1, Mixture2 y Filler. Sabes que cuando aumentas la Mezcla1 estás aumentando la cantidad de A1 (tu ingrediente de interés principal), pero recuerda mi suposición mencionada anteriormente: las proporciones son lo único que importa, no la cantidad.
Espero haber resumido todo correctamente y esto ayude. Si no, ¡házmelo saber!
Re: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezcla@Dan_Obermiller
Tu preguntaste: " Ahora una pregunta importante: ¿será la CANTIDAD de A1 lo que influirá en el producto o la PROPORCIÓN RELATIVA de A1 y B1 lo que influirá en el producto? Si son las CANTIDADES, eso lo cambiará todo. Trabajaré a partir de las proporciones, ya que creo que eso es lo que estás buscando ".
Responder: es la CANTIDAD de A1 en la formulación total que importa y La relación de la cantidad de A1 / B1. Sin duda, es una proporción solo en la medida en que nos interese la cantidad de A1 y B1 por tamaño del lote.
Es correcto que se compren las mezclas 1 y 2, y para todos los propósitos intensivos, no podemos cambiarlas; obtenemos lo que obtenemos y los proveedores tienen variaciones. Cuando los proveedores nos envían las mezclas 1 y 2, informan el contenido de A1 y B1 respectivamente.
Tenemos algunos lotes adicionales de Mezcla 1 con diferentes niveles de A1 en nuestro laboratorio. Al principio pensé que esto podría permitirme configurar un diseño de mezcla con% x Mezcla 1 +% y Mezcla 2 +% z Filler como variables donde x + y + z = 1, luego agregar variables categóricas para el contenido A1. Por ejemplo, tenemos 3 lotes de Mezcla en el laboratorio con niveles de A1 en 4, 6, 8. Este sería un número discreto con 3 niveles en 4, 6 y 8.
Este enfoque me parece sencillo. El problema es que estos diversos lotes provienen de más de un proveedor, y realmente me gustaría probar para ver si la Mezcla 1 funciona de manera diferente para una cantidad dada de A1 en la formulación, dependiendo del proveedor que usemos. Es por eso que pensé que podría "engañarme" para ajustar el contenido absoluto de A1 y B1 usando el material de cada proveedor, luego tratar al proveedor de la Mezcla 1 como una variable categórica. De esa manera podríamos ver si el modelo subyacente tiene algún cambio cuando usamos la Mezcla 1 del otro proveedor. Pero luego me meto en el problema que comenzó mi publicación: ajustar la cantidad de A1 requiere que agreguemos más mezcla 1, lo que significa que usamos menos relleno, por lo que parece que estaría confundiendo el efecto del contenido de relleno frente al contenido de A1.
Re: el factor continuo DOE afecta la propiedad de la mezclaEl proveedor es otro factor. ¿Se confunde el proveedor con los niveles 4, 6 y 8 de A1? Si es así, no podrá separar esos dos sin varios niveles A1 de cada proveedor.
Creo que la cantidad de A1 y la relación A1 / B1 causará algunos problemas, y el problema es la relación. Supongamos que A1 es 4 y A1 / B1 = 1. Esto implica que B1 es 4. Recopila algunos datos aquí y obtiene una buena respuesta (digamos Y = 14). Ahora aumenta A1 a 8 y A1 / B1 = 1 y obtiene una mejor respuesta (digamos Y = 18). Debe ser debido al aumento en A1, ¿verdad? No, tal vez se deba al aumento de B1. Yendo más lejos, supongamos que ejecuta estas cuatro pruebas:
A1 A1 / B1 Y
4 1 14
8 1 18
4 0.5 12
8 0.5 14
Observe que el efecto de A1 se ve exactamente como el efecto de A1 / B1.
cuando en realidad, Y = 10 + B1 es el modelo que generó los datos.
Quizás esto podría simplificarse con otro pensamiento: ¿podría el relleno considerarse inerte? Si es así, simplemente basa tus experimentos en diferentes A1 y B1. El relleno solo se ajusta para mantener el tamaño de lote adecuado y se ignora porque es inerte.
