Modifikation eines teilweise ausgeführten DOEWir führen viele DOEs durch, die viele Prozessschritte umfassen und deren Ausführung lange dauern kann. Manchmal kommen andere Ergebnisse herein, die uns dazu bringen, das teilweise verarbeitete DOE zu ändern; Faktoren, Ebenen und Effekte hinzufügen oder entfernen, die sich auf Operationen beziehen, die wir noch nicht ausgeführt haben, aber Faktoren und Ebenen für bereits abgeschlossene Operationen beibehalten.
In meiner aktuellen Problemumgehung generiere ich das DOE von Grund auf neu und versuche, die bereits ausgeführten Läufe so gut wie möglich anzupassen, aber dies erfordert kleine Kompromisse und funktioniert nur für eine kleine Anzahl von "festen" Faktoren.
Gibt es einen besseren Weg?
Betreff: Modifikation einer teilweise ausgeführten DOELet's imaging Ich untersuche Komponenten einer neuen Beschichtung, die in Chargen hergestellt wird. Ich möchte mit Faktoren in der Formulierung und dann mit Faktoren im Herstellungsprozess experimentieren. In der ganzen Handlung habe ich das Experiment auf die Formulierungsfaktoren (z. B. Materialart, Menge der Zutaten, Zusatzstoffe) ausgerichtet. Ich erstelle 1 Charge für jede Behandlungskombination. Teilen Sie dann jede dieser Chargen auf (in Unterchargen, deren Anzahl durch die Faktoren im Verarbeitungsexperiment bestimmt wird) und führen Sie Experimente zu den Verarbeitungsfaktoren im Unterdiagramm durch (z. B. Mischzeit, Temperatur, Mischgeschwindigkeit). Spart viele Ressourcen. Sehr nützlich zum Testen neuer Produktdesigns (Faktoren im gesamten Diagramm) unter extremen Rauschbedingungen (Rauschfaktoren im Nebendiagramm), um robuste Designs zu erstellen. Ich empfehle das maßgebliche Papier von Box und Jones „Split-plot Designs for robust product experimentation“ und Bisgaards „Robust Product Design: Saving Trials with Split-plot Confounding“.Betreff: Modifikation einer teilweise ausgeführten DOEDanke für eure Empfehlungen, etwas mehr Kontext:
Wir können keine Schlussfolgerungen aus teilweise abgeschlossenen Experimenten ziehen. Aber wir führen viele Experimente gleichzeitig durch, diese können lange dauern (Monate). Es gibt also Fälle, in denen Sie ein DOE modifizieren möchten, weil Sie neue Erkenntnisse aus anderen Experimenten erhalten, die bei der Erstellung des Designs noch nicht bekannt waren.
Wir haben gute Ergebnisse mit D-Optimal, wobei wichtige Wechselwirkungen in den Effekten enthalten sind.
Warum ist Split-Plot besser für sequentielle Prozesse?
Betreff: Modifikation einer teilweise ausgeführten DOEMeine Gedanken/Fragen/Anmerkungen:
1. Sie haben einen Teil des Experiments abgeschlossen und Rückschlüsse auf Faktoren und Wechselwirkungen gezogen, bevor das Experiment beendet ist? Sind die Auswirkungen offensichtlich?
2. Sind die Prozessschritte sequentiell? Wenn dies der Fall ist, könnten Sie Split-Plot-Designs für effizienter halten.
3. Scheint, als sollten Sie vor der Ausführung mehr planen. Ich habe festgestellt, dass es nützlich ist, ALLE möglichen Ergebnisse vorherzusagen, um das Experiment und die nachfolgenden Aktionen zu durchdenken.
4. Denken Sie daran, Blockeffekte zu berücksichtigen, wenn Sie Designfaktoren und Pegeleinstellungen ändern.
