DOE 연속 계수는 혼합물 특성에 영향을 미칩니다재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침안녕하세요,
특정 성분 "A"와 특정 성분 "B"의 농도가 제형의 특성에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기위한 실험을 설정하려고합니다.
관심있는 것은 :
제제 중 A의 농도 (예 : 리터당 A의 그램)
제제 중 A 함량 대 B 함량의 비.
A와 B는 구매 한 혼합물에서 나오는 성분입니다. 혼합물 1은 약간의 농도로 A를 공급한다. 혼합물 2는 약간의 농도로 B를 공급한다. 따라서 우리의 공식은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
x % 혼합물 1 + y % 혼합물 2 + z % 충전제, 여기서 x + y + z = 100 %.
우리의 목표는 이러한 구매 한 혼합물의 A 및 B 농도가 완성 된 제형에 어떻게 영향을 미치는지를 이해하는 것입니다. 우리는 A 값과 A / B 비율을 연속 변수로 취급하여 목표 A 값과 A / B 비율을 맞추기 위해 사용하는 A와 B의 양을 인위적으로 부 풀리는 연구를 설정하려고 생각했습니다. 예를 들어 혼합물 1에 2g / ml의 A가 포함되어 있고 더 많은 A가 제형에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 혼합물 1에 혼합물 1을 더 추가합니다 (혼합 1의 양을 두 배로 늘리면 A의 양을 두 배로). A / B 비율을 조정하려면 사용 된 A의 양을 팽창시킨 다음 목표 비율에 도달해야하는 혼합물 2의 양을 알아 내야합니다. 문제는이 모든 것이 궁극적으로 혼합물에 영향을 미친다는 것입니다. 혼합물 1과 2를 더 첨가하면 필러의 양이 줄어 듭니다.
따라서 필러 농도 조정과 A 및 B 농도 조작의 효과를 분리 할 수 있도록 모델을 어떻게 설정할 수 있는지 잘 모르겠습니다. JMP 커뮤니티가 이에 대한 지침을 제공 할 수 있습니까? 고맙습니다!
재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침안녕하세요,
이것은 혼합 디자인 문제처럼 들립니다. 이 주제를 소개하는 비디오에 대해서는 "Mastering JMP Mixture Experiment"를 검색하는 것이 좋습니다. (이 비디오는 주기적으로 업데이트되지만 현재 여기에 있습니다. https://www.jmp.com/en_in/events/ondemand/mastering-jmp/mixture-designs.html )
올바르게 이해하면 A, B 및 필러가 혼합 요인입니다. 이러한 성분의 상대적 비율을 변경하면 공식 재료의 특성에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 싶습니다. 한 성분의 양을 늘리려면 다른 성분의 양을 더 줄여야합니다.
이게 도움이 되길 바란다.
필재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침안녕 필,
신속한 답변 감사합니다! 내 요구 사항에 대한 귀하의 요약은 대부분 정확합니다.
내 공식은 기본적으로 다음과 같습니다.
x % 혼합물 1 + y % 혼합물 2 + z % 필러
혼합물 1 및 2는 상품을 구매하고, 이들 혼합물에서 각각 중요한 성분 A 및 B가있다. 우리가 실제로 관심을 가지는 것은 A와 B의 농도 효과입니다. 완벽한 세계에서 우리는 실험 목적으로 A와 B의 농도를 조정할 수 있습니다. 그것이 의미하는 바와 같이, 우리는 최종 제형에서 혼합물의 농도를 조정하여 효과를 시뮬레이션함으로써 "치트"할 수 있다고 생각합니다. 다른 말로:
A의 농도를 더 추가하려면-> 혼합물 1의 양을 늘려야합니다.
더 많은 농도의 B를 추가하려면-> 혼합물 2의 양을 늘려야합니다.
이것이 더 명확하기를 바랍니다!
재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침JMP의 예측 프로파일 러에 익숙하십니까? 그렇다면이 작업이 끝날 때 생성하려는 프로파일 러를 상상하십시오. x 축의 3 가지 요소로 % A, % B 및 % filler를 갖기를 원하는 것처럼 들립니다. 그러나 % A와 % B는 혼합물로 제공되므로 직접 조정할 수 없습니다. A와 B 혼합물에는 무엇이 더 있습니까? 최종 제제를 만들기 위해 첨가하는 것과 동일한 충전제입니까?재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침필이 바른 길을 가고 있다고 생각하지만 다른 접근 방식을 찌르도록하겠습니다. 먼저 문제를 올바르게 해결했는지 확인하십시오.
혼합물 1이 있습니다. A1, A2 및 A3의 3 가지 성분으로 구성되어 있다고 가정합니다. A1에 주로 관심이 있습니다. 혼합물 1 내에서 비율을 제어 할 수 없습니다.
혼합물 2가 있습니다. B1, B2 및 B3의 3 가지 성분으로 구성되어 있다고 가정합니다. 당신은 주로 B1에 관심이 있습니다. 혼합물 2 내에서 비율을 제어 할 수 없습니다.
필러와 함께 혼합물 1과 혼합물 2를 함께 혼합 할 것입니다. A1과 B1의 양이 최종 제품에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶습니다.
중요한 질문 : 제품에 영향을 미치는 것은 A1의 AMOUNT입니까, 아니면 제품에 영향을주는 A1과 B1의 상대적 비율입니까? 그것이 AMOUNTS라면 모든 것이 바뀔 것입니다. 나는 그것이 당신이 찾고있는 것이라고 믿기 때문에 비율에서 일할 것입니다.
혼합물 1과 혼합물 2가 존재한다는 사실은 조정할 수 없기 때문에 거의 쓸모가 없습니다. 혼합물 1, 혼합 2 및 충전재의 3 가지 성분 혼합물이 있습니다. JMP에서는 Mixture1, Mixture2 및 Filler의 세 가지 혼합 구성 요소 만 지정하면됩니다. Mixture1을 늘리면 A1 (주요 관심 성분)의 양이 증가한다는 것을 알고 있지만 위에서 언급 한 가정을 기억하십시오.
모든 것을 올바르게 요약하고 도움이되기를 바랍니다. 그렇지 않은 경우 알려주세요!
재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침D
당신은 물었다 : " 중요한 질문 : 제품에 영향을 미치는 것은 A1의 AMOUNT입니까, 아니면 제품에 영향을주는 A1과 B1의 상대적 비율입니까? 그것이 AMOUNTS라면 모든 것이 바뀔 것입니다. 나는 그것이 당신이 찾고있는 것이라고 믿기 때문에 비율에서 일할 것입니다. "
대답: 중요한 전체 배합에서 A1의 AMOUNT 과 A1 / B1 양의 비율. 확실히, 그것은 우리가 A1과 B1의 양에 관심이있는 정도의 비율입니다 당 배치 크기.
혼합물의 1과 2를 구매하는 것이 정확하며 모든 집중적 인 목적으로 우리는 그것들을 변경할 수 없습니다. 우리는 우리가 얻는 것을 얻고 공급 업체는 변화를 가지고 있습니다. 공급 업체가 혼합물 1과 2를 운송 할 때 A1과 B1의 함량을 각각보고합니다.
실험실에는 A1 레벨이 다른 몇 가지 추가 혼합물 1이 있습니다. 처음에는 이것이 xxy + z = 1 인 변수로 % x Mixture 1 + % y Mixture 2 + % z Filler를 사용하여 혼합물 디자인을 설정 한 다음 A1 내용에 범주 형 변수를 추가 할 수 있다고 생각했습니다. 예를 들어 실험실에는 4, 6, 8의 A1 레벨을 가진 3 개의 혼합물이 있습니다. 이것은 4, 6 및 8에서 3 레벨의 이산 숫자입니다.
이 접근법은 나에게 똑바로 보인다. 문제는 이러한 다양한 로트가 둘 이상의 공급 업체에서 비롯된 것으로, 실제로 사용하는 공급 업체에 따라 배합물에서 주어진 양의 A1에 대해 혼합물 1이 다르게 수행되는지 테스트하고 싶습니다. 그렇기 때문에 각 공급 업체의 재료를 사용하여 절대 A1 및 B1 내용을 조정하는 방법을 "속임수"한 다음 혼합물 1 공급 업체를 범주 형 변수로 취급 할 수 있다고 생각했습니다. 이렇게하면 다른 공급 업체의 혼합물 1을 사용할 때 기본 모델에 변화가 있는지 확인할 수 있습니다. 그러나 나는 내 게시물을 시작한 문제에 들어갔다 .A1의 양을 조정하려면 더 많은 혼합물 1을 추가해야하므로 필러를 적게 사용하므로 필러 내용과 A1 내용의 효과를 혼란스럽게하는 것처럼 보입니다.
재 : DOE 연속 계수가 혼합물 특성에 영향을 미침공급자는 또 다른 요소입니다. 공급 업체가 A1의 수준 4, 6 및 8과 혼동됩니까? 그렇다면 각 공급 업체에서 다양한 A1 수준이없는 두 가지를 분리 할 수 없습니다.
A1과 A1 / B1 비율이 일부 문제를 일으킬 것이라고 생각하며 문제는 비율입니다. A1이 4이고 A1 / B1 = 1이라고 가정합니다. 이것은 B1이 4임을 의미합니다. 여기서 일부 데이터를 수집하고 좋은 응답을 얻습니다 (Y = 14라고합시다). 이제 A1을 8로, A1 / B1 = 1을 늘리면 더 나은 응답을 얻을 수 있습니다 (예 : Y = 18). A1의 증가 때문일까요? 아니요, B1이 증가했기 때문일 수 있습니다. 더 나아가서 다음 네 가지 시험을 실행한다고 가정합니다.
A1 A1 / B1 Y
4 1 14
8 1 18
4 0.5 12
8 0.5 14
A1의 효과는 A1 / B1의 효과와 정확히 같습니다.
실제로 Y = 10 + B1은 데이터를 생성 한 모델입니다.
아마도 이것은 다른 생각으로 단순화 될 수 있습니다 : 필러가 비활성으로 간주 될 수 있습니까? 그렇다면 다양한 A1 및 B1을 중심으로 실험을 수행하십시오. 필러는 적절한 배치 크기를 유지하도록 조정되었으며 비활성 상태이므로 무시됩니다.
