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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cette vidéo, nous montrons comment concevoir des expériences factorielles complètes à l'aide de la plate-forme Full Factorial de JMP.
Pour ce faire, nous sélectionnons DOE, puis Classical, puis Full Factorial Design.
Dans le panneau Réponses, nous pouvons modifier le nom de la réponse et l'objectif de la réponse, et nous pouvons ajouter des réponses si nous voulons étudier plusieurs variables de réponse dans la même expérience.
Pour cet exemple, nous changeons le nom de la réponse en Yield. Le but de cette expérience est de maximiser le rendement, mais vous pouvez changer cela si nécessaire.
Pour cet exemple, nous saisissons une limite inférieure de 90 pour la réponse. Mais vous pouvez laisser ce champ vide si nécessaire.
Nous allons maintenant ajouter les facteurs. Nous pouvons ajouter une combinaison de facteurs continus et catégoriels.
Pour commencer, nous ajoutons trois facteurs continus à deux niveaux.
Nous double-cliquons sur les noms pour les changer. Nous changeons X1 en Temp, X2 en Time et X3 en Catalyst. Ensuite, nous changeons les valeurs. Le niveau bas de Temp est de 50 et le niveau haut est de 120. Pour Time, les valeurs sont 4 et 24, et pour Catalyst, les valeurs sont 1 et 5.
Maintenant, nous cliquons sur Continuer.
Vous pouvez voir qu'il s'agit d'un plan 2x2x2 avec huit passages, ou un 2 3 plan factoriel complet.
Par défaut, la conception est exécutée dans un ordre aléatoire. La randomisation est importante, car elle calcule la moyenne des effets des variables non contrôlées.
Si vous saisissez une valeur dans le champ Nombre de points centraux, les points de conception sont ajoutés à mi-chemin entre les valeurs inférieure et supérieure pour chacun des facteurs continus. Par exemple, si nous ajoutons deux points centraux, la conception inclura deux exécutions dans lesquelles Temp est 85, Time est 14 et Catalyst est 3. Ces exécutions peuvent être utilisées pour tester l'adéquation de votre modèle.
Nous n'ajouterons pas de points centraux pour cet exemple.
Le champ Nombre de répliques indique à JMP le nombre de fois qu'il doit répliquer la conception. Lorsque cette valeur est nulle, un plan avec chaque traitement possible est généré. Si vous modifiez cette valeur sur 1, la conception entière est répliquée une fois.
Pour voir cela, nous entrons 1 dans le champ et cliquez sur Make Table.
Vous pouvez voir qu'il s'agit d'une conception 2x2x2, avec 16 passages.
La colonne Modèle est une notation abrégée pour les niveaux de facteur à utiliser pour chaque exécution. Par exemple, le premier essai sera exécuté avec les trois facteurs réglés au niveau bas.
Il s'agit d'une conception entièrement répliquée, de sorte que chacun des traitements est exécuté deux fois, dans un ordre aléatoire. Par exemple, les lignes 1 et 14 sont des répétitions. Ces exécutions utilisent les mêmes niveaux de facteur.
Trois scripts sont enregistrés dans la table de données.
Après avoir effectué l'expérience, vous pouvez utiliser le script Model pour exécuter l'analyse. C'est aussi utile, avant de collecter des données, pour voir le modèle que vous pourrez estimer.
Vous pouvez exécuter le script Evaluate Design pour évaluer les propriétés statistiques de la conception.
Et vous pouvez utiliser le script DOE Dialog pour revenir à la fenêtre de conception factorielle complète pour apporter des modifications.
Ajoutons un autre facteur à cette conception. Nous ajouterons un facteur catégoriel à quatre niveaux. Pour ce faire, nous sélectionnons Catégoriel, niveau 4. Il en résulte un plan 2x2x2x4 avec 32 passages.
Nous ne voulons pas répliquer cette conception, nous changeons donc le nombre de répliques à zéro et cliquez sur Créer une table.
Le plan qui en résulte est un factoriel complet randomisé de 32 essais avec quatre facteurs.
Si vous allez mener cette expérience, ce tableau de conception est votre guide. Il vous indique les traitements à exécuter et fournit une colonne pour enregistrer les valeurs de réponse. Vous voudrez enregistrer cette table avec un nouveau nom pour vous assurer de ne pas perdre votre travail.
