JMPのDOE機能を理解する
方法を参照してください。
- 基本的なDOE機能のシーケンスを理解します（設計の設定、係数と応答の保存/読み込み、応答のシミュレーション、D-A-I-またはエイリアスの選択-最適な基準、開始のID番号、相互作用項の追加、JMP推奨の数の変更実行、設計の実行、設計テーブルの作成）
- 基本的な設計タイプ（クラシック、混合、最適、過飽和スクリーニング、決定的スクリーニング、一部実施要因、拡張、カバーアレイ、スペース充填、バランス不完全ブロック（BIBD）を理解する
- 一度に1つの要素（OFAT）アプローチでJMP実験計画オプションを使用することの付加価値を理解する
- 基本的な用語（ランダム化、複製、直交性、相互作用、ブロッキング）を理解する
- 確認分析のための古典的な完全実施要因計画とモデルを構築する
- 目標：低脂肪で適切なシート強度を維持するように製品を設計する
- 2つのレベル、中心点、複製のない完全実施要因計画を作成します
- JMPDOEインターフェースを使用してモデルを構築します
- 古典的な完全実施要因計画を評価する
- 実行数と要因が十分であるかどうかを判断します
- パワーを調べます。1に最も近い値は、表示された因子がアクティブで重要である場合、実験を実行してモデルを構築するときにそれらについて何かを学ぶ可能性が高いことを示します。
- 予測分散プロファイルを調べます。これは、設計の中点と、低い値が最適な場所を示します。
- カラーマップの相関関係を調べます。値0は、因子が完全に独立していることを意味します。
- D-、G-、およびA-効率を調べます。これにより、設計がそれぞれ最適なD-、G-、またはA-最適設計と比較されます。
- 低い値が最適である、設計空間プロットの割合の予測分散を調べます
- 低脂肪で適切なシート強度の製品を設計するという同じ目標で、カスタム完全実施要因計画を作成し、応答曲面法（RSM）を使用して2次項を含むように変更します。
- 5つの要素を使用し、双方向の交互作用を含める
- カスタム設計係数オプション（連続、離散数値、カテゴリカル、ブロッキング、共変量、混合、定数、制御されていない）を理解する
- DOEインターフェースから、カスタム完全実施要因計画に基づいてモデルを構築および評価します
- 各要因の値を要約し、マイナス記号（-）が低い値の要因を示し、プラス記号（+）が高い値を示す完全実施要因パターンを調べます。
- 各応答の適合の要約を調べて、平均がモデルよりも結果をよく説明しているかどうかを確認します
- 重要な高次の用語に関連する主な効果でない限り、>。05である用語を削除します
- 予測プロットによる残差がランダムであることを確認します
- 確率> Fが< .05、これは、モデルが平均よりも適切に予測することを示します
- Prediction Profiler Desirability関数を使用して因子を最適化し、脂肪とシートの強度のターゲットを一致させようとします
- [最大化して記憶]オプションを使用して、最適化の試行の値を保存します
- 最適化されたモデルをシミュレートして、最適な設定を決定するために実行する実験をさらに見つけようとします
- JMP Proを使用して、完全実施要因計画とOFAT設計を比較し、最適化された設定で完全実施要因を決定することは、必要な脂肪とシートのターゲットを生成するために実行するのに最適な実験です。
注：Q＆Aが含まれる場合があります27:18と50:06。
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