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了解JMP中的DOE功能

 

了解如何：

• 了解基本DOE功能的顺序（设置设计，保存/加载因子和响应，模拟响应，选择D-A-I-或Alias-Optimal标准，ID起始编号，添加交互项，修改JMP推荐数量运行，运行设计，制作设计表）
• 了解基本设计类型（经典，混合，最优，过饱和筛选，确定筛选，分数阶乘，扩充，覆盖数组，空间填充，不完全平衡块（BIBD）
• 了解一次通过一个因素（OFAT）来使用JMP实验设计选项的附加价值
• 了解基本术语（随机化，复制，正交，交互，阻塞）
• 建立经典的全因子设计和模型进行验证性分析
  • 目标：设计产品以降低脂肪并保持足够的片材强度
  • 创建具有两个级别，没有中心点，没有重复项的完整因子设计
  • 使用JMP DOE界面构建模型
• 评估经典的全因子设计
  • 确定运行次数和因素是否足够
  • 检查功效，最接近1的值表示如果所显示的因子有效且重要，那么在进行实验和构建模型时您很有可能会了解一些有关它们的信息
  • 检查“预测方差配置文件”，该配置文件显示设计的中点以及低值最佳的地方
  • 检查颜色贴图相关性，其中值0表示因素是完全独立的
  • 检查D，G和A效率，分别将您的设计与最佳D，G或A最佳设计进行比较
  • 检查设计空间图的分数的预测方差，其中低值最好
• 为了设计具有更低脂肪和足够薄板强度的产品，我们的目标是建立自定义全因子设计，并使用“响应表面方法”（RSM）对其进行修改，使其包含二次项
  • 使用5个因素，包括双向互动
  • 了解自定义设计因子选项（连续，离散数值，分类，阻塞，协变量，混合，常数，不受控制）
• 在DOE界面上，基于“定制全因子设计”构建和评估模型
  • 检查全因子模式，该模式汇总每个因子的值，其中负号（-）表示低值因子，加号（+）表示高值。
  • 检查每个响应的拟合摘要以查看均值是否比模型更好地解释了结果
  • 删除> .05的术语，除非它是与有意义的高阶术语相关的主要影响
  • 确保通过预测图残差是随机的
  • 确保概率> F为< .05，表明模型的预测结果优于平均值
  • 使用Prediction Profiler Desirability函数优化因子以尝试匹配脂肪和薄片强度的目标
  • 使用“最大化并记住”选项保存优化尝试的值
• 模拟优化的模型以尝试查找更多要运行的实验以帮助确定最佳设置
• 使用JMP Pro比较全因数和OFAT设计并在优化设置下确定全因数是运行以产生所需脂肪和薄片目标的最佳实验

注意：有时会包含问答27:18和50:06。

31+分钟美国能源部中间掌握JMP视频