Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoSalve comunità JMP,
Sono un nuovo utente di JMP e avevo una domanda che avrei pensato di pubblicare per vedere se ci sono dei suggerimenti per rendere il mio esperimento più efficace.
Fondamentalmente sto eseguendo un esperimento DoE che coinvolge una miscela di colori (rosso giallo e blu). Ho una combinazione di colori che inizio e misuro usando uno spettrofotometro. (Ad esempio: inizio con una soluzione da 1 ml. È composto da 30% di colorante blu, 25% di colorante rosso e 35% di colorante giallo. Prendo quindi una lettura di questo colore in uno spettrofotometro e ottengo una lunghezza d'onda unica per questa miscela di colori)
Quindi uso il design DoE personalizzato in JMP per creare una tabella di combinazioni utilizzando i fattori di miscelazione rosso, giallo e blu (tutti con valori da 0 a 1) con l'obiettivo impostato per ridurre al minimo. Dopo, creo quelle combinazioni e le eseguo tutte attraverso lo spettrofotometro e vedo qual è la più vicina alla miscela che sto cercando di trovare. (ovvero prendere la lettura della miscela risultante e confrontarla con la lettura della miscela che sto cercando di ricreare. Se la lettura della miscela originale legge 0,854 e una lettura da una miscela creata legge 0,754, i dati che inserisco sarebbero 0,1, con la differenza più bassa la più desiderabile.)
Vorrei ripetere questo processo avvicinandomi al colore originale, vedendo quante piste potrebbe richiedere il più vicino possibile. Al momento inserirò i dati che ottengo da ogni corsa, guardo la funzione "Adatta modello" e guardo la "massima desiderabilità" nel Profiler di previsione. Userò quindi il design di aumento e modificherò i valori di ciascun fattore per riflettere il massimo rendimento desiderabile. (cioè se la previsione di desiderabilità massima indica la combinazione con la differenza più bassa come 0,3 rosso, 0,3 blu e 0,4 giallo, cambierei i valori di rosso e blu tra 0,2 e 0,5 e giallo tra 0,3 e 0,5) Quindi eseguo nuovamente l'esperimento, ripetendo fino a quando non ottengo una combinazione che è ~ uguale alla combinazione desiderata.
Mi chiedo solo se potrebbe esserci un modo più efficiente per farlo, se c'è un modo in cui posso usare JMP per prendere automaticamente i dati esistenti che ho trovato e usarli per scegliere automaticamente una gamma di combinazioni che hanno maggiori probabilità di trovare la giusta combinazione, o se il modo in cui lo sto facendo attualmente è il più efficiente.
grazie per eventuali consigli / suggerimenti
Ri: Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoTu hai detto, " Vorrei ripetere questo processo avvicinandomi al colore originale, vedendo quante piste potrebbe richiedere il più vicino possibile " e " se c'è un modo in cui posso usare JMP per prendere automaticamente i dati esistenti che ho trovato e usarli per scegliere automaticamente una gamma di combinazioni che hanno maggiori probabilità di trovare la giusta combinazione. "Queste dichiarazioni mi riguardano. Rivela una "mentalità di prova". Stai pensando alla soluzione che si trova per "tentativi ed errori". La "mentalità sperimentale" è diversa. Si tratta di raccogliere i dati migliori (efficaci ed efficienti) per adattarli a un modello in grado di prevedere la risposta su un'ampia gamma di livelli di fattori. Non si desidera utilizzare intervalli di fattori ristretti anche se contengono le migliori impostazioni definitive. Le stime dei parametri e le statistiche dei test mostreranno una varianza elevata e daranno luogo a previsioni instabili.
Come hai selezionato la lunghezza d'onda per misurare l'assorbanza? Quindi una combinazione (probabilmente più di una!) Che produce l'assorbanza desiderata è accettabile?
È possibile utilizzare l'obiettivo Match Target e definire una finestra di accettazione con i valori Low e High. Quindi fornire l'assorbanza per Y, non la differenza.
Ti aspetti cambiamenti non lineari nell'assorbanza mentre procedi da una miscela pura (solo un colore) a una miscela binaria o terziaria? In tal caso, il modello dovrebbe includere almeno effetti quadratici.
Ho allegato questo disegno come tabella dati JMP:
Ri: Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoUn'altra cosa da aggiungere @markbailey I commenti: l'approccio di test che stai attualmente utilizzando non sembra tener conto della variabilità. Puoi testare la stessa miscela più volte e non ottenere lo stesso risultato. Ciò non sembra essere preso in considerazione, mentre l'approccio di costruzione del modello descritto da Mark ha incorporato quello nei risultati. Otterrai una previsione insieme a un errore per indicare i valori probabili con una certa sicurezza.
Ri: Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoGrazie per la rapida risposta.
Sì, sono d'accordo che si tratta più di una mentalità da test, ma non conosco altri modi per testare efficacemente 3 combinazioni al fine di provare a trovare una combinazione che corrisponda a un obiettivo target.
Uso 3 lunghezze d'onda (una per il blu, una per il giallo e una per il rosso). Prendo queste letture della miscela desiderata. Quindi prendo queste letture per ciascuna delle miscele create. Trovo la differenza tra ciascuna delle 3 letture, prendendo il valore assoluto se è negativo. Aggiungo quindi le 3 differenze tra le 3 lunghezze d'onda e quello è il numero finale.
Ad esempio, se la mia miscela desiderata è: Lunghezza d'onda 1: 0.4. Lunghezza d'onda 2: 0,35. Lunghezza d'onda 3: 0,5. La miscela creata fornisce: Lunghezza d'onda 1: 0,3. Lunghezza d'onda 2: 0,3. Lunghezza d'onda 3: 0.4. Il risultato sarebbe (0,4 - 0,3) + (0,35 - 0,3) + (0,5 - 0,4) e il numero finale sarebbe 0,25. Per questo motivo io
In questo momento sto usando il termine cubico Scheffe per creare il modello.
Ri: Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoPuoi avere tre risposte ciascuna con l'obiettivo Match Target ma valori univoci. Quindi il profiler di previsione utilizzerà le funzioni di desiderabilità per trovare la miscela che simultaneamente corrisponde maggiormente a tali obiettivi.
Ri: Utilizzo di DoE per un dosaggio colorimetricoEccezionale. Penso che sia molto meglio del mio metodo precedente. Ci proverò.
