アンケート-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処一般的なアドバイスまたはJMPの特定の「方法」のいずれかで、次の問題の処理方法に関するコメントを探しています。 ありとあらゆるコメントを歓迎します。
空調設計を行うクライアントがいます。 彼は、2つの温度を連続入力因子として使用してDOEを実行し、応答として冷媒の質量流量を測定したいと考えています。
DOE（制約付き）を簡単に設計できます。 テストを実行するときが来ました。 （たとえば）T1 = 100 degおよびT2 = 150 degを要求する場合、オペレーターはこれらの値を可能な限り厳密に設定しようとしますが、エラーが発生します。 おそらく実際のT1 = 98度と実際のT2 = 157度です。 要求された値を正確に設定することはできませんが、設定値を正確に測定でき、応答を測定できます。
もちろん、これは彼らが真の複製を行うことができないことを意味します（少なくとも多くのテストなしでは）。
したがって、SEコミュニティに対する質問は次のとおりです。クライアントにこの問題に対処することをどのようにお勧めしますか？
ここに私が過去に見たいくつかの方法があります。 問題に対処するためにこれらまたは他の方法を使用する場合、私は興味があります：
1）計画どおりにテストを進め、要求された各設定値の実際の温度（および質量流量）をテストオペレーターに記録させます。 終了したら、各レプリケートセットポイントでレプリケート温度を平均し、要求された温度の代わりにデータテーブルでこれらの（要求されたものとはわずかに異なる）平均温度を使用します。 もちろん、これは温度誤差を応答変動に結合します。
2）より高度な数学的手段を使用して温度変化を考慮します。つまり、各テストポイントで実際に測定された温度を使用します。 これは、応答変動の真の推定値がないことを意味します。
3）問題を再考します。 T1とT2は実際には、ダイヤル1とダイヤル2を調整することで設定される応答です。 ダイヤル1とダイヤル2を中心に実験を設計し、T1とT2および質量流量を応答として使用します。
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あなたの考え？十分な人が十分な応答で返信する場合、結果を含む最終投稿を編集します。
ありがとう！
再：ポーリング-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処方法ジェリー-
デザインにあるポイントで実験を実行すると思います-100/150のT1とT2で、取得できた実際の値からSDの推定値を取得します。すなわち、最初の完全な実験の後、オペレーターはどのくらい温度を取得できましたか。
プロファイラーには、シミュレーターを使用して、因子変動に対して堅牢な出力を作成する機能があります。「Stochastic Optimization.jmp」サンプルデータテーブルは、これを非常によく示しています。モデルを適合させてから、望ましさを最適化すると、最高の収量を得るには高温と短い反応時間が必要であることを示す最大収量設定が得られます。
ただし、一時的にSDを1、時間を0.03に設定してシミュレーターをオンにすると、オペレーターが一時的に保持し、反応の時間を制御できる程度になり、別の話になります。このシミュレーションを実行すると、これらの設定で不良率が非常に高いことがわかります（最高の歩留まりが得られるように最適化が最適化されている場合）。
これで、シミュレーション実験を実行して設定を見つけることができます。これは、要因の変動（実験で測定する）を考慮に入れると、この要因の変動に対してロバストでありながら適切に低い欠陥率を持つ応答を生成します。シミュレーターLIRTでシミュレーション実験を見つけることができます（シミュレーション実験、ここでは全要因設定を使用し、生成されたデータテーブルでGPスクリプトを実行しました）。
シミュレーション結果の不満を最大化することができます（最も低い不良率をもたらす要因設定、そしてレポート内のリンクをクリックして元のプロファイラーに戻す要因設定）。この場合、わずかに低い温度で長時間実験を実行すると、欠陥率がはるかに低くなります。
重要なのは、入力係数に変動があることを知っています。オペレーターは、因子レベルをどの程度厳密に制御できるかについて非常に正確にできるようになります。ただし、プロファイラーとシミュレーター/シミュレーション実験を使用できるため、歩留まりを最大化する（または目標に一致する）設定を見つけることができます。
再：ポーリング-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処方法ジェリー、
化学実験室で私にとって非常に一般的なシナリオ。CTB（恒温槽）を使用し、数百の設計を実行しました。溶媒の量、反応物の化学量論などの要因と一緒に温度を変化させることが多いため、実際の温度と設定温度は粘度の影響などにより異なっていました。常に設定点温度を要因として使用し、実際の内容物温度を記録しました。モデリング時には、設定点温度が使用されました。ここで重要なのは、調査する温度の範囲が十分に広く、温度係数のノイズ内に収まることです。もちろん、CTBは設計前に調整されました。実際の温度を使用する場合、温度の測定システムにもノイズがあると主張します。したがって、常に設定点温度を要因として、モデリングに使用しました。実際の温度は、濃度や粘度などの影響を理解するために記録されました。
PSその後、シミュレータを使用して、実際に測定された温度変動をカスケードできます。
再：ポーリング-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処方法ここに戻っていくと役立つかもしれません。 ここにGRR要素があるように聞こえます。 オペレーターが特定の温度に正確に到達できない場合、特定の温度に到達する際のばらつきはどれくらいですか？また、与えられた温度の周りの通常の許容範囲は何ですか？
私の推論では、許容値と分散が許せば、98度はプロセスの100度に相当します。 2度または3度が重要でない場合は、汗をかかないでください。 場合によってはそうなることもありますが、私がこれまで取り組んできたACメーカーにとってはおそらく問題ではないでしょう。 書かれているとおりに実行します。
M
再：ポーリング-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処方法うーん、可能であれば、正確に設定/測定できる要因を使用するよう依頼します。したがって、ダイヤル1と2が実際にT1 / 2を強制し、ダイヤルを正確に測定して設定できる場合、これは適切な代替手段になります。
他のアイデア：入力因子の分散を推定できる場合、設計生成プロセスでこの情報を使用できます。
また、入力要素の範囲を考慮することも重要だと思います。例えば T1の範囲は90〜110であり、100の代わりに98は50〜150の範囲よりも大きな影響を与えることができます。
それがすべて不可能な場合は、モデルに基づいた応答の信頼区間が報告されたものよりも広い可能性があることを知って、説明したルートに進むことができます。
再：ポーリング-DOEの入力係数にノイズがある場合の対処方法こんにちはジェリー、
本当の複製がないことを心配することはまずないでしょう。多くの場合、複製された実行は実験リソースの無駄だと思います。しかし、他の実験と同様に、それはすべて目的に依存します。なぜ彼らは実験をしているのですか？結果のモデルで何をしますか？
乾杯、
フィル
