3 つのシステム、8 つの要素、6 つの製品をカバーする DOE を設計して 1 つの最適な設定を導き出すにはどうすればよいでしょうか。7つの連続変数を用いたDOE設計を設計しています。これらの因子のうち2つは線形ではない最適曲線を描くと予想しており、変数間に相互作用が生じることも予想しています。
私はテストしているシステムを 3 台所有しており、システムは 6 つの異なる製品を処理できる必要があります。問題は、6 つの異なる製品すべてで最適な出力が得られる設定で妥協点を 1 つ見つける必要があることです。
私の考えは、システムの3%をカテゴリ因子、7つの変数を連続因子としてDOEを設計することです。システムの影響がないことを期待していますが、影響がある可能性もあり、3つのシステムすべてで同じ設定にする必要があります。その後、6つの製品すべてで完全なDOEを実行し、6つの製品すべてを組み合わせた場合の最適な設定を見つけようとします。
この設計は理にかなっていますか？それとも他に何か提案はありますか？7つの変数すべてについて2つのレベルでのみテストしても問題ないでしょうか？それとも、線形挙動が期待できない変数については3つ以上のレベルでテストする必要があるのでしょうか？
ご返答をお待ちしております。
実験計画法マスカスタマイゼーション再：3つのシステム、8つの要素、6つの製品をカバーするDOEを設計して、1つの最適な設定にする方法は？コミュニティとJMPへようこそ。
私の質問と考え。 多くのオプションがあります。
1。複数の計画（例、部分実施要因解像度IV、DSD、中心点を伴う部分実施要因）を設計して、各計画から必要なすべての結果とリソースを予測します。 また検討する最初の実験はより良い実験を設計することですなので、最初の反復ですべてを理解する必要はありません（たとえば、非線形効果）。
2。「システムの3個」に戸惑う。 分かりませんか？システムは測定システムですか？これをよく理解していないと、3pcが異なる理由を特定する以外にアドバイスはありません。そのうちの2つを選択して3つ目について推測できますか？
3。応答変数についての言及はありません。 いくつありますか？
4。考え、「製品」をノイズと見なして製品をブロックするとどうなりますか？システムブロックにも）。 最大の違いがあると仮定する製品を選択し、それらの2つのブロックを最初に実行します。 あなたはブロック効果についてそれほど心配していませんが、実験での変数の効果が使用している製品に依存していることを示す、ブロックごとの相互作用を探しています。 これは望ましい結果ではありませんが、これらの影響を早期に特定して、設計を変更して対応できるようにする必要があります。
5。2レベルのスクリーニングのデザインから始めて、必要なものに近づくにつれてそれらを増やします。複雑なモデルは、小さな設計スペースで機能する傾向があります。 実際には、おそらく真の線形関係などは存在しませんが、複雑な表面をできるだけ単純なモデルで近似しようとしています。
6。 ノイズについて考えてみてください。どのように処理しますか？これは、私の経験では、実験計画の最も無視されている部分です。 ただし、これは最も重要な側面の1つです。 設計（および分析からの結論）が将来を代表するものである必要があります。 これは推論スペースに悪影響を与えるため、ノイズを制限しないように注意する必要があります。 課題は、ノイズが現実に近づくにつれて、因子効果の検出精度が低下することです。したがって、実験でノイズを処理するための戦略が必要になります（たとえば、繰り返し、CRR、RCBD、BIB、分割プロット）。
