Ho usato c fattori ategorici in a screening DOE come 60min_at_70C o 30min_at_90C.Nel prossimo DOE vorrei esplorare ogni fattore (tempo, temperatura) come fattori continui. Poiché il tempo e la temperatura sono legati alla velocità di reazione, vorrei limitare i tempi a ciascuna temperatura. Ad esempio: 30-60 minuti a 70 ° C e 10-30 minuti a 90 ° C. Esiste un modo semplice per eseguire questa operazione in JMP e mantenere i fattori continui?
hai provato a mettere i tuoi contrains inferiore e superiore nelle equazioni lineari?
Potresti anche dare un'occhiata al secondo video del professor Peter Goos ("Esperimento di massimizzazione del rendimento: un progetto di superficie di risposta in una regione con fattori di forma irregolare") su questa pagina .
Se applico vincoli di tempo, devono essere unici per ogni temperatura di reazione. Non sono sicuro che i vincoli per tutte le prove siano la strada giusta da percorrere.
Sono disponibili più opzioni, ma dipendono dalle domande a cui stai cercando di rispondere. Prima di offrire i miei pensieri, ho alcune domande sulle variabili dipendenti. Indichi che la velocità di reazione è importante, ma le reazioni potrebbero non iniziare simultaneamente durante il "lotto"? Qual è il prodotto della reazione? Ti interessa la "qualità" della reazione (es. Concentrazione%)? Quanto interessa un cambiamento nelle variabili dipendenti? Esistono altre variabili (in particolare il rumore) che possono influenzare la velocità o la qualità della reazione (ad esempio, la purezza delle sostanze chimiche, le condizioni ambientali)? Sei interessato alla variazione da lotto a lotto della velocità di reazione e della qualità?
Sembra che tu abbia eseguito un esperimento con 1 fattore una combinazione di 2 tempi e temperature differenti. Ovviamente, con questo approccio, hai confuso tempo e temperatura. Ora sembra che tu voglia separare questi fattori confusi.
Se stai cercando di comprendere le relazioni causali tra le due variabili indipendenti tempo e temperatura e le variabili dipendenti, la sperimentazione è un ottimo strumento (questo approccio potrebbe essere diverso se stai cercando di "scegliere un vincitore" (qual è la migliore combinazione per ottenere i "migliori" risultati delle variabili dipendenti ... nello studio attuale!). Per la sperimentazione, dovresti iniziare il tuo studio scegliendo i livelli per i fattori che sono audace, ma ragionevole . Ricorda, non sei necessariamente interessato se tutte le combinazioni funzionano. Stai cercando di creare variazioni e studiare quali fattori contribuiscono a quella variazione. Inizia in grassetto e concentrati sullo studio attraverso le iterazioni (possibilmente aggiungendo termini di ordine superiore man mano che procedi).
Se si desidera vincolare i livelli per un fattore in base a un altro, è possibile gestirlo tramite l'annidamento. È possibile annidare il tempo (2 livelli diversi) nella temperatura. Naturalmente, se lo fai perdi la capacità di quantificare l'effetto dell'interazione, ma questa interazione è probabilmente già nota.
Un altro approccio consiste nello stabilire quali combinazioni di fattori si desidera includere. Nella piattaforma Custom Design, è possibile definire vincoli di fattore (lineare, non consentito). JMP può farlo facilmente per te. Voglio stare attento qui perché ci sono molte opinioni diverse, ma IMHO, questo vanifica lo scopo della sperimentazione. Questo approccio è più la mentalità "scegli un vincitore". Vuoi sapere cosa crea meglio reazioni e cosa crea peggio reazioni. Non vuoi solo tutti i "buoni" risultati. Vuoi creare una variazione , più crei, più facile sarà rilevare gli effetti dei fattori. Va bene avere reazioni fallite mentre si studia come fare reazioni migliori! Rant over.
In realtà, l'opzione che scegli dipende molto dalla situazione e non abbiamo informazioni sufficienti per fornire consigli su quale sia la tua migliore opzione.
Grazie per le tue risposte premurose. L'approccio "Response Surface" mostrato dal Prof. Goos si adatta bene alle mie esigenze. Grazie al Prof. Goos per l'eccellente spiegazione e grazie a Ian per averlo portato alla mia attenzione.
