Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOESto cercando commenti su come gestire il seguente problema, in termini di consigli generali o specifici "come fare" in JMP. Tutti i commenti sono benvenuti.
Abbiamo un cliente che si occupa della progettazione dell'aria condizionata. Vuole fare un DOE, usando due temperature come fattori di input continui, misurando la portata massica del refrigerante come risposta.
Possono progettare un DOE (con vincoli) abbastanza facilmente. Ora arriva il momento di eseguire il test. Quando chiedono (ad esempio) T1 = 100 gradi e T2 = 150 gradi, l'operatore proverà a impostare tali valori il più vicino possibile, ma si verificherà un errore. Forse T1 effettivo = 98 gradi e T2 effettivo = 157 gradi. Sebbene non possano impostare esattamente i valori richiesti, possono misurare con precisione i setpoint e misurare la risposta.
Ovviamente questo significa che non possono eseguire repliche reali (almeno senza molti test).
Quindi la domanda per la comunità SE è: Come consigliate ai clienti di risolvere questo problema?
Ecco alcuni modi che ho visto in passato. Sono interessato se utilizzi questi o altri metodi per risolvere il problema:
1) Procedere con il test come previsto e fare in modo che l'operatore del test registri le temperature effettive (e la portata massica) per ciascun setpoint richiesto. Al termine, calcolare la media delle temperature replicate su ciascun setpoint replicato, quindi utilizzare queste temperature medie (leggermente diverse da quelle richieste) nella tabella dei dati anziché le temperature richieste. Questo ovviamente combina l'errore di temperatura nella variazione di risposta.
2) Utilizzare mezzi matematici più sofisticati per tenere conto della variazione di temperatura, ovvero utilizzare le temperature misurate effettive in ciascun punto di prova. Questo significa non avere una vera stima della variazione di risposta.
3) Ripensare il problema. T1 e T2 sono in realtà le risposte impostate regolando il quadrante 1 e il quadrante 2. Progetta l'esperimento attorno al quadrante 1 e al quadrante 2, utilizza T1 e T2 e la portata massica come risposte.
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I vostri pensieri? Se un numero sufficiente di persone risponderà con abbastanza risposte, compilerò un post finale con i risultati.
Grazie!
Ri: Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOEJerry -
Penso che esegui l'esperimento nei punti che hai nel progetto - T1 e T2 a 100/150 e quindi ottieni una stima di SD da quei valori reali che hai potuto ottenere; cioè quanto è stato vicino l'operatore in grado di ottenere le temperature dopo il primo esperimento completo.
Il profiler ha la capacità di utilizzare il simulatore per rendere l'output robusto alla variazione dei fattori. La tabella di dati di esempio "Stochastic Optimization.jmp" lo mostra abbastanza bene. Se si adatta il modello e quindi si ottimizza la desiderabilità, si ottiene un'impostazione di resa massima che mostra temperature elevate e tempi di reazione brevi per ottenere la massima resa.
Ma poi se si accende il simulatore su un put in una SD di 1 per la temperatura e .03 per il tempo, che rappresenta quanto gli operatori possono resistere alla temperatura e controllare il tempo della reazione, si ottiene una storia diversa. Quando si esegue questa simulazione, è possibile notare che la percentuale di difetti è piuttosto elevata per queste impostazioni (quando la desiderabilità è ottimizzata per la massima resa).
Ora puoi eseguire un esperimento di simulazione e scoprire le impostazioni che, tenendo conto della variazione del fattore (che misuri nell'esperimento), produrrà una risposta robusta a questa variazione del fattore e ha ancora un tasso di difetto adeguatamente basso. Puoi trovare l'esperimento di simulazione nel simulatore LIRT (esperimento di simulazione, qui ho usato l'impostazione fattoriale completa e quindi ho eseguito lo script GP nella tabella dei dati generati). 
È possibile massimizzare la disattivazione sui risultati della simulazione (impostazione del fattore, che produce il tasso di difetto più basso e quindi trasferire le impostazioni del fattore al profiler originale facendo clic sul collegamento nel report). In questo caso, l'esecuzione dell'esperimento a una temperatura leggermente inferiore per lungo tempo produce un tasso di difetto molto più basso. 
Il punto è che sappiamo che avrai variazioni nei fattori di input; l'operatore sarà solo in grado di essere così preciso nella misura in cui può controllare i livelli dei fattori. Ma poiché è possibile utilizzare il Profiler e il simulatore / esperimento di simulazione, è ancora possibile trovare impostazioni che massimizzano il rendimento (o corrispondono a un obiettivo), che riducono al minimo la percentuale di difetti robusta rispetto alla variazione che ci si potrebbe aspettare quando si inizia effettivamente a eseguire questa cosa in produzione.
Ri: Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOEJerry,
Uno scenario molto comune per me nel laboratorio di chimica. Abbiamo usato CTB (bagni a temperatura costante) e abbiamo eseguito centinaia di progetti. Poiché spesso variavamo la temperatura insieme a fattori come il volume del solvente, stechiometrie reagenti ecc., La temperatura effettiva rispetto alla temperatura nominale era diversa a causa degli effetti di viscosità ecc. Abbiamo sempre usato la temperatura nominale come fattore e registrato la temperatura effettiva del contenuto. Durante la modellazione è stata utilizzata la temperatura nominale. La chiave qui ovviamente è che l'intervallo di temperatura studiato è abbastanza ampio da essere all'interno del rumore del fattore di temperatura. Naturalmente i CTB sono stati calibrati prima della progettazione. Se si utilizza la temperatura effettiva, direi che anche il sistema di misurazione della temperatura ha del rumore. Pertanto abbiamo sempre usato la temperatura nominale come fattore e per la modellazione. La temperatura effettiva è stata registrata per comprendere l'impatto della concentrazione e della viscosità ecc.
PS La variazione effettiva della temperatura misurata può quindi essere messa in cascata attraverso l'uso del simulatore.
Ri: Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOEForse fare un passo indietro qui sarebbe d'aiuto. Sembra che ci sia un elemento GRR qui. Se l'operatore non riesce a raggiungere con precisione una determinata temperatura, qual è la variabilità nel colpire una determinata temperatura? Inoltre, qual è la normale tolleranza attorno a una data temperatura?
Il mio ragionamento è che, se la tolleranza e le varianze lo consentono, forse 98 gradi equivale a 100 gradi per il loro processo. Se 2 o 3 gradi non sono importanti, non sudare. A volte può essere, ma con i produttori di AC con cui ho lavorato probabilmente non importerà. Eseguilo come scritto.
M
Ri: Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOEHmm, se possibile, chiederei loro di usare esattamente i fattori che possono essere impostati / misurati. Quindi, se il quadrante 1 e 2 forza davvero T1 / 2 e i quadranti possono essere misurati e impostati con precisione, questa sarebbe una buona alternativa.
Altra idea: se sono in grado di stimare la varianza per i fattori di input, potrebbero utilizzare queste informazioni nel processo di generazione del progetto.
Ritengo inoltre che sia importante tenere conto della gamma dei fattori di input. Se ad es T1 ha un intervallo compreso tra 90 e 110, mentre un 98 anziché un 100 può avere un impatto maggiore rispetto a un intervallo compreso tra 50 e 150.
Se tutto ciò non è possibile, potresti voler seguire il percorso che hai descritto, con la consapevolezza che l'intervallo di confidenza della tua risposta basato sul modello potrebbe essere più ampio di quanto riportato.
Ri: Sondaggio: cosa fare in presenza di disturbi nei fattori di input per DOECiao Jerry,
Molto probabilmente non mi preoccuperei della mancanza di repliche vere. In molti casi penso che le corse replicate siano uno spreco di risorse sperimentali. Ma, come con qualsiasi esperimento, tutto dipende dall'obiettivo. Perché stanno facendo l'esperimento? Cosa faranno con il modello risultante?
Saluti,
Phil
