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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cette vidéo, nous utilisons le MétalRevêtement exemple et ajuster un modèle pour la réponse, Résultat . Pour cette démonstration, nous n'incluons que les prédicteurs continus et leurs interactions bidirectionnelles comme effets de modèle.
On commence par sélectionner Ajuster le modèle sur le Analyser menu.
Nous sélectionnons Résultat comme variable Y.
Ensuite, nous sélectionnons humidité à travers vitesse de la bande comme effets de modèle et cliquez sur Ajouter . Pour entrer un terme d'interaction spécifique dans le modèle, nous sélectionnons les colonnes, puis cliquez sur Traverser .
Plutôt que d'ajouter des interactions une par une, nous pouvons les ajouter en même temps. Supprimons les effets du modèle et recommençons.
Pour saisir simultanément les cinq effets principaux continus et leurs interactions bidirectionnelles avec le modèle, nous sélectionnons les cinq colonnes, puis sélectionnons Macros , Factoriel en Degré .
La personnalité par défaut est Logistique nominale , et la catégorie cible est Défectueux .
La Résumé des effets le tableau montre les termes du modèle, par ordre croissant de p -évaluer. Il existe de nombreux termes non significatifs.
La statistique LogWorth est liée à la p -évaluer. Plus le LogWorth est élevé, plus le p -évaluer. Une ligne bleue est tracée à un LogWorth de 2, ce qui équivaut à une valeur p de 0,01.
Nous réduisons lentement ce modèle jusqu'à ce qu'il ne reste que des termes significatifs.
Le modèle réduit comprend trois effets principaux et deux interactions bidirectionnelles.
Regardons le profileur de prédiction.
Vitesse de la bande est impliqué dans les interactions bidirectionnelles. Lorsque nous modifions la valeur de la vitesse de la bande et gardons tout le reste constant, nous pouvons voir l'influence de la viscosité de la peinture et de la pression de la pompe sur le taux défectueux.
Par exemple, à des vitesses de bande plus élevées, une viscosité de peinture plus élevée et une pression de pompe plus faible sont nécessaires pour minimiser le taux de défauts.
Nous pouvons utiliser ces informations pour déterminer les meilleurs réglages pour ces paramètres de processus.
