Comprendere le funzionalità DOE in JMP
Scopri come:
- Comprendere la sequenza delle funzionalità DOE di base (impostare la progettazione, salvare/caricare fattori e risposte, simulare risposte, selezionare criteri D-A-I- o Alias-ottimali, numero ID di inizi, aggiungere termini di interazione, modificare il numero di opzioni consigliate da JMP esegue, esegue la progettazione, crea la tabella dati)
- Comprendere i tipi di progettazione di base (screening classico, misto, ottimale, sovrasaturo, 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 rispetto agli approcci OFAT (un fattore alla volta).
- Comprendere la terminologia di base (randomizzazione, replica, ortogonalità, interazioni, blocco)
- Costruire un disegno e un modello fattoriale completo classico per l'analisi confermativa
- L'obiettivo: progettare il prodotto in modo che abbia un contenuto di grasso inferiore e mantenga un'adeguata resistenza della sfoglia
- Crea un disegno fattoriale completo con due livelli, senza punti centrali e senza repliche
- Costruisci il modello utilizzando l'interfaccia JMP DOE
- Valutare il disegno fattoriale completo classico
- Determinare se il numero di esecuzioni e i fattori sono sufficienti
- Esamina potenza, dove i valori più vicini a uno indicano che se i fattori visualizzati sono attivi e importanti, allora è alta la probabilità che imparerai qualcosa su di essi 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 sono migliori i valori bassi
- Esaminare le correlazioni della mappa dei colori, dove il valore 0 indica che i fattori sono completamente indipendenti
- Esamina l'efficienza D-, G- e A-, che confronta il tuo progetto rispettivamente con il miglior design D-, G- o A-Optimal
- Esaminare la varianza della previsione per la frazione del grafico dello spazio di progettazione, dove i valori bassi sono i migliori
- Con lo stesso obiettivo di progettare un prodotto con un contenuto di grasso inferiore e un'adeguata resistenza del foglio, creare un progetto fattoriale completo personalizzato e modificarlo per includere termini quadratici utilizzando la metodologia della superficie di risposta (RSM)
- Utilizza 5 fattori, includi interazioni bidirezionali
- Comprendere le opzioni dei fattori di progettazione personalizzata (continui, numerici discreti, categoriali, bloccanti, covariati, misti, costanti, non controllati)
- Dall'interfaccia DOE, costruisci e valuta un modello basato sulla progettazione fattoriale completa personalizzata
- Esaminare il modello Fattoriale completo, che riassume i valori di ciascun fattore e dove il segno meno (-) indica un fattore con 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
- Rimuovere i termini >.05, a meno che non si tratti di un effetto principale correlato a un termine di ordine superiore che sia significativo
- Assicurarsi che il grafico Residual by Predict sia casuale
- Assicurare che Probabilità>F è < .05, che indica che il modello prevede una previsione migliore della media
- Ottimizzare i fattori utilizzando la funzione Prediction Profiler Desiderability per tentare di far corrispondere gli obiettivi relativi alla resistenza del grasso e del foglio
- Salva i valori dei tentativi di ottimizzazione utilizzando l'opzione Massimizza e ricorda
- Simula un modello ottimizzato per provare a trovare più esperimenti da eseguire per determinare le impostazioni migliori
- Utilizzare JMP Pro per confrontare i progetti Fattoriale completo e OFAT e determinare che il Fattoriale completo con impostazioni ottimizzate è l'esperimento migliore da eseguire per ottenere i target di grasso e foglio richiesti
Nota: le domande e risposte sono incluse a volte27:18 e 50:06.
Progettazione di esperimenti
