J'utilise JMP 14.3 pour optimiser un flux de travail avec 6 variables d'entrée et 3 niveaux (le fichier avec le tableau de données est joint). Mon idée est d'utiliser JMP pour obtenir la meilleure combinaison des 6 variables qui me donne le meilleur résultat de sortie mais en effectuant le moins d'expériences.
Il me semble que la meilleure option est de faire un design de dépistage définitif pour voir les principaux effets. J'ai défini ma table de facteurs avec les valeurs extrêmes (minimum et maximum pour chaque variable) et j'ai créé la table des expériences à réaliser. Le tableau généré propose 17 expériences.
Pendant plusieurs semaines, j'ai réalisé les 17 expériences et j'ai ajouté les résultats (Y) dans le tableau ci-joint. Avec ces données, j'ai ajusté le dépistage et j'ai obtenu que 4 des variables sont statistiquement significatives. J'ai sélectionné dans le profileur de prédiction: Optimisation et désirabilité> Maximiser la désirabilité, pour obtenir la combinaison de facteurs la plus optimale.
À ce stade, j'ai plusieurs questions:
1. Quelles valeurs / niveaux dois-je choisir pour les valeurs non significatives ?. Puis-je choisir l'un d'entre eux ?.
2. Je voudrais créer un modèle pour prédire ou estimer la sortie (Y) en fonction des valeurs sélectionnées des facteurs. Comment pourrais-je faire ça? Puis-je simuler un plus grand nombre de valeurs?.
3. Puis-je obtenir une équation (ou une formule à partir du modèle) ?.
Merci beaucoup.
Meilleures salutations,
Wardiam
