Ich würde mich über einen Rat freuen...Ich führe ein Screening-Experiment mit streng kategorialen Faktoren durch und versuche, die Hauptursache für Variationen in meiner Antwort zu identifizieren.Bei dem Experiment geht das Material in einen Oberflächenprozess (bekannter erheblicher Effekt), gefolgt von einem Backvorgang (der in Chargen durchgeführt werden muss, um alles zu verarbeiten – irgendeine Variation von Ofenlauf zu Ofenlauf?), gefolgt von einem Montageprozess (unbekannte Auswirkung). , da bisher immer mit Oberflächenprozess verwechselt).Das Backen ist der knifflige Teil, mit dem ich beim Design Probleme habe.Es gibt vier Positionen im Ofen (Vorderseite/Rückseite, Oben/Unten), und in einem früheren Experiment sah es so aus, als ob Vorder- und Rückseite eine Rolle spielten, daher möchte ich die Ofenposition auch im Modell beibehalten.Experimentelle Einheiten: 40. Oberflächenprozess: 2 Ebenen (20 Einheiten pro Prozessdurchlauf).Backposition: 2 Ebenen (2 Einheiten pro Ebene und Backdurchgang).Backdurchlauf: insgesamt 10 Ebenen (4 Einheiten pro Backdurchlauf; Einschränkung – alle Positionen müssen besetzt sein, dh es dürfen nicht 3 vorne und 1 hinten sein).Montageprozess: 2 Ebenen (20 Einheiten pro Ebene; Einschränkung – aufgrund des Zeitplans müssen die ersten 5 Backläufe in den ersten Build gehen, die zweiten 5 in den zweiten Build).
Mein ursprünglicher Plan bestand darin, einen Split-Split-Plotentwurf mit einem Backlauf (nur 5 Ebenen) als Hauptplot und einer Ofenposition als Nebenplot zu erstellen und gleichzeitig den Oberflächenprozess in die Nebenplots zu randomisieren.Ich würde dann das Design effektiv replizieren, um den Montageprozess zu blockieren (da ich aus Zeitgründen nicht zufällig darauf zugreifen kann).Das Modell würde vorerst nur die Haupteffekte testen.Allerdings gab mir JMP jedes Mal, wenn ich das Design generierte, unweigerlich Blöcke, die alle vier Wafer auf der Vorder- oder Rückseite des Ofens (oder 3 und 1) anordnen wollten, was nicht passieren kann.Ich habe verschiedene Möglichkeiten zum Einrichten meiner Faktoren ausprobiert und kann anscheinend keine Lösung für diese Einschränkung finden.
Zwei Fragen...Wie kann man mit einer solchen Einschränkung am besten arbeiten?Ist mein ursprünglicher Plan der beste Weg, dieses Experiment anzugehen?Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe.
Es ist schwierig, Ratschläge zu einer Situation zu geben, die ich möglicherweise nicht vollständig verstehe. Ich habe zunächst einige Fragen/Anmerkungen:
1. Warum beziehen Sie den Oberflächenprozess in das Screening-Experiment ein, wenn Sie bereits wissen, dass er einen signifikanten Effekt hat? Warum optimieren Sie es nicht?
2. Sie haben bereits Hinweise auf einen Front-Back-Ofen-Effekt. Warum arbeiten Sie nicht daran, die Variation innerhalb des Ofens zu reduzieren? Oder versuchen Sie, innerhalb der Ofenvariation robust zu sein? Haben Sie CoV-Probenahmepläne durchgeführt, um die Variation innerhalb und zwischen den Öfen zu verstehen?
3. Sie möchten den Standort des Ofens im Experiment beibehalten, haben 4 Positionen und weisen nur 2 Ebenen zu?
4. Sie sind sich nicht sicher, warum Sie im Experiment Backläufe haben? Es scheint, dass der Backlauf kein experimenteller Faktor ist. Sie würden beispielsweise das Experiment nicht analysieren und zu dem Schluss kommen, dass Backlauf 5 am besten ist, also legen Sie es dort fest??? Warum gibt es Unterschiede von Lauf zu Lauf?
5. Sie können die Bake-Lauf-zu-Lauf-Variation möglicherweise mit Blockierung bewältigen, da es sich bei der Run-zu-Run-Variation um Rauschen handelt?
Ich würde gezielte Stichproben verwenden, um zu verstehen, warum es von Lauf zu Lauf Unterschiede gibt.
6. Vielleicht wäre ein Streifenblock besser geeignet, um die verschiedenen Positionen innerhalb des Backlaufs zu bewältigen? Siehe Box und Jones „Split-Plot-Designs für robuste Produktexperimente“.
7. Ja, ein Split-Plot kann zur Handhabung der Einschränkung auf Prozessebenen geeignet sein.
8. Sie möchten den Prozessfaktor nicht mit dem Block verwechseln. Blockieren ist eine Strategie zum Umgang mit Lärm. Dadurch können Sie die Präzision der Erkennung von Faktoreffekten erhöhen und gleichzeitig den Inferenzraum vergrößern.
Bei komplizierten Prozessen besteht immer eine gute Chance, dass ich etwas übersehe. Aber ich frage mich, ob Sie wirklich nur ein Split-Plot-Design benötigen.
Bake Run ist ein schwer zu ändernder Faktor mit 5 Stufen (ich bin mir nicht sicher, wie diese Anzahl an Stufen zustande kam, aber ich bleibe bei dem, was Sie gesagt haben).
Alle folgenden Elemente sind „einfach zu ändern“:
Die Oberflächenvorbereitung ist ein zweistufiger Faktor.
Die Ofenposition ist ein 4-Stufen-Faktor.
Der Montageprozess ist ein zweistufiger Faktor.
Geben Sie bei der Entwurfserstellung 4 Durchläufe pro gesamtem Grundstück an.
Hier ist das Skript für das Design. Vermisse ich etwas?
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"L1", "L2"}, "Surface Process", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"L1", "L2", "L3", "L4"}, "Bake Position", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"L1", "L2"}, "Assembly Process", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"L1", "L2", "L3", "L4", "L5"}, "Bake Run", 1 ),
Set Random Seed( 126371371 ), Number of Starts( 813 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Add Alias Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Alias Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Alias Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Alias Term( {2, 1}, {3, 1} ),
Add Alias Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Alias Term( {3, 1}, {4, 1} ),
Set N Whole Plots( 10 ), Set Sample Size( 40 ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design, Set Run Order( Keep the Same ), Make Table}
)
