Uso de DoE para un ensayo colorimétricoHola comunidad JMP,
Soy un nuevo usuario de JMP y tenía una pregunta que pensé publicar para ver si hay algún consejo para hacer que mi experimento sea más efectivo.
Básicamente estoy ejecutando un experimento DoE que involucra una mezcla de colores (rojo, amarillo y azul). Tengo una combinación de colores con los que empiezo y mido usando un espectrofotómetro. (Por ejemplo: empiezo con una solución que es de 1 ml. Se compone de 30% de tinte azul, 25% de tinte rojo y 35% de tinte amarillo. Luego tomo una lectura de este color en un espectrofotómetro y obtengo una longitud de onda que es única para esta mezcla de colores)
Luego uso un diseño DoE personalizado en JMP para crear una tabla de combinaciones usando factores de mezcla rojo, amarillo y azul (todos con valores de 0 a 1) con el objetivo establecido para minimizar. Después, creo esas combinaciones y las ejecuto todas a través del espectrofotómetro y veo cuál está más cerca de la mezcla que estoy tratando de encontrar. (es decir, tome la lectura de la mezcla resultante y compárela con la lectura de la mezcla que estoy tratando de recrear. Si la lectura de la mezcla original lee 0.854, y una lectura de una mezcla creada lee 0.754, los datos que ingrese serían 0.1, siendo la diferencia más baja la más deseable).
Me gustaría repetir este proceso acercándome al color original, viendo cuántas ejecuciones me puede llevar acercarme lo más posible. En este momento ingresaré los datos que obtengo de cada ejecución, mire la función 'Ajustar modelo' y mire la 'deseabilidad máxima' en el Perfil de predicción. Luego usaré el diseño de aumento y cambiaré los valores de cada factor para reflejar la salida de deseabilidad máxima. (es decir, si la predicción de deseabilidad máxima indica la combinación con la diferencia más baja como 0.3 rojo, 0.3 azul y 0.4 amarillo, cambiaría los valores de rojo y azul para estar entre 0.2 y 0.5, y el amarillo para estar entre 0.3 y 0.5) Luego vuelvo a ejecutar el experimento, repitiendo hasta obtener una combinación que es ~ igual a la combinación deseada.
Me pregunto si podría haber una forma más eficiente de hacer esto, si hay una forma en que puedo usar JMP para tomar automáticamente los datos existentes que he encontrado y usarlos para elegir automáticamente un rango de combinaciones que es más probable que encuentren la combinación correcta, o si la forma en que lo estoy haciendo actualmente es la más eficiente.
gracias por cualquier consejo / sugerencias
Re: Uso de DoE para un ensayo colorimétricoTu dijiste, " Me gustaría repetir este proceso acercándome al color original, viendo cuántas ejecuciones me puede llevar acercarme lo más posible. "y" si hay una forma en que puedo usar JMP para tomar automáticamente los datos existentes que he encontrado y usarlos para elegir automáticamente un rango de combinaciones que tienen más probabilidades de encontrar la combinación correcta. "Estas declaraciones me conciernen. Revela una 'mentalidad de prueba'. Estás pensando en la solución que se puede encontrar por 'prueba y error'. La 'mentalidad experimental' es diferente. Se trata de recopilar los mejores datos (efectivos y eficientes) para ajustarse a un modelo que pueda predecir la respuesta en una amplia gama de niveles de factores. No desea utilizar rangos de factores estrechos, incluso si contienen la mejor configuración final. Sus estimaciones de parámetros y estadísticas de prueba exhibirán una gran varianza y generarán predicciones inestables.
¿Cómo seleccionó la longitud de onda para medir la absorbancia? Entonces, ¿es aceptable cualquier combinación (¡probablemente más de una!) Que produzca la absorbancia deseada?
Puede usar el objetivo Match Target y definir una ventana de aceptación con los valores Low y High. Luego suministre la absorbancia para Y, no la diferencia.
¿Espera cambios no lineales en la absorbancia a medida que pasa de una mezcla pura (solo un color) a una mezcla binaria o terciaria? Si es así, el modelo debe incluir al menos efectos cuadráticos.
Adjunté este diseño como una tabla de datos JMP:
Re: Uso de DoE para un ensayo colorimétricoUna cosa más para agregar a @markbailey Comentarios de: el enfoque de prueba que está utilizando actualmente no parece tener en cuenta la variabilidad. Puede probar la misma combinación varias veces y no obtener el mismo resultado. Eso no parece ser tenido en cuenta, mientras que el enfoque de construcción de modelos que Mark describe tiene eso incorporado en los resultados. Obtendrá una predicción junto con un error para indicar los valores probables con cierta confianza.
Re: Uso de DoE para un ensayo colorimétricoGracias por la rápida respuesta.
Sí, estoy de acuerdo en que esto es más una mentalidad de prueba, pero no conozco ninguna otra forma de probar efectivamente 3 combinaciones para tratar de encontrar una combinación que coincida con un objetivo objetivo.
Uso 3 longitudes de onda (una para azul, otra para amarillo y otra para rojo). Tomo estas lecturas de la mezcla deseada. Luego tomo estas lecturas para cada una de las mezclas creadas. Encuentro la diferencia entre cada una de las 3 lecturas, tomando el valor absoluto si es negativo. Luego agrego las 3 diferencias entre las 3 longitudes de onda juntas y ese es el número final.
Por ejemplo, si mi mezcla deseada es: Longitud de onda 1: 0.4. Longitud de onda 2: 0,35. Longitud de onda 3: 0.5. La mezcla creada da: Longitud de onda 1: 0.3. Longitud de onda 2: 0.3. Longitud de onda 3: 0.4. El resultado sería (0.4 - 0.3) + (0.35- 0.3) + (0.5 - 0.4) y el número final sería 0.25. Por eso yo
En este momento estoy usando el término de Scheffe Cubic para crear el modelo.
Re: Uso de DoE para un ensayo colorimétricoPuede tener tres respuestas cada una con el objetivo Match Target pero con valores únicos. Luego, el generador de perfiles de predicción utilizará las funciones de deseabilidad para encontrar la mezcla que más se acerca a esos objetivos.
Re: Uso de DoE para un ensayo colorimétricoIncreíble. Creo que esto es mucho mejor que mi método anterior. Lo intentaré.
