Comprensione delle funzionalità DOE in JMP
Guarda come:
- Comprendere la sequenza delle funzionalità DOE di base (impostare la progettazione, salvare / caricare i fattori e le risposte, simulare le risposte, selezionare i criteri D-A-I- o Alias-Optimal, numero ID di avviamenti, aggiungere termini di interazione, modificare il numero di JMP consigliati corre, esegui il disegno, crea il tavolo da disegno)
- Comprendere i tipi di progettazione di base (classico, misto, ottimale, screening supersaturo, screening definitivo, fattoriale frazionario, aumentato, array di copertura, riempimento dello spazio, Balance Incomplete Block (BIBD)
- Comprendere il valore aggiunto dell'utilizzo delle opzioni di progettazione sperimentale di JMP su approcci OFAT (un fattore alla volta)
- Comprendere la terminologia di base (randomizzazione, replica, ortogonalità, interazioni, blocchi)
- Costruisci un disegno fattoriale completo classico e un modello per l'analisi di conferma
- L'obiettivo: progettare il prodotto in modo da avere meno grassi e mantenere un'adeguata resistenza del foglio
- Crea un disegno fattoriale completo con due livelli, senza punti centrali, senza repliche
- Crea il modello utilizzando l'interfaccia JMP DOE
- Valuta il disegno fattoriale completo classico
- Determina se il numero di esecuzioni e i fattori sono sufficienti
- Esaminare la potenza, dove i valori più vicini a uno indicano che se i fattori visualizzati sono attivi e importanti, allora la probabilità è alta che imparerai qualcosa su di loro durante l'esecuzione dell'esperimento e la costruzione del modello
- Esaminare il profilo di varianza della previsione, che mostra i punti medi dei progetti e dove i valori bassi sono i migliori
- Esaminare le correlazioni della mappa dei colori, dove il valore 0 significa che i fattori sono completamente indipendenti
- Esamina l'efficienza D, G e A, che confronta il tuo design con il miglior design D, G o A-Optimal, rispettivamente
- Esaminare la varianza della previsione per la frazione di grafico dello spazio di progettazione, dove i valori bassi sono i migliori
- Con lo stesso obiettivo di progettare un prodotto con un basso contenuto di grassi e una resistenza del foglio adeguata, costruire un progetto fattoriale completo personalizzato e modificarlo per includere termini quadratici utilizzando la Response Surface Methodology (RSM)
- Usa 5 fattori, includi interazioni a 2 vie
- Comprendere le opzioni dei fattori di progettazione personalizzata (continua, numerica discreta, categoriale, blocco, covariata, mista, costante, non controllata)
- Dall'interfaccia DOE, costruisci e valuta un modello basato sulla progettazione fattoriale completa personalizzata
- Esaminare il modello fattoriale completo, che riassume i valori per ogni fattore e dove il segno meno (-) indica un fattore con un valore basso e il segno più (+) indica un valore alto.
- Esaminare il Riepilogo dell'adattamento per ciascuna risposta per vedere se la media spiega il risultato meglio del modello
- Rimuovi i termini che sono> .05, a meno che non si tratti di un effetto principale correlato a un termine di ordine superiore che è significativo
- Assicurati che il diagramma dei residui per previsione sia casuale
- Assure Probability> F is < .05, che indica che il modello prevede una previsione migliore della media
- Ottimizza i fattori utilizzando la funzione Prediction Profiler Desirability per tentare di abbinare gli obiettivi di grasso e forza del foglio
- Salva i valori dei tentativi di ottimizzazione utilizzando l'opzione Massimizza e ricorda
- Simula il modello ottimizzato per cercare di trovare più esperimenti da eseguire per determinare le migliori impostazioni
- Utilizzare JMP Pro per confrontare i progetti Full Factorial e OFAT e determinare Full Factorial con impostazioni ottimizzate è l'esperimento migliore da eseguire per ottenere i target di grasso e foglio richiesti
Nota: a volte sono incluse domande e risposte 27:18 e 50:06.
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