具有不同來源和級別的單個組件的 DOE我正在嘗試優化配方中的麥芽糖糊精成分。 我想評估 3 種不同的麥芽糖糊精（不同的供應商 - calcategori），並且我想在 3 個濃度/水平下運行每種麥芽糖糊精。
將 3 種不同的麥芽糖糊精選項作為不同的因素是沒有意義的，因為它們永遠不會一起使用 - 我們的想法是選擇最好的一種。 我可以做 3 個獨立的單因素 DOE，但這似乎效率低下。
是否有一個好的設計可以同時評估哪種麥芽糖糊精最好以及哪種濃度最好？
謝謝！
實驗設計回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE我不會與 CoA 以及他們如何對材料進行採樣以獲得此結果爭論，但 CoA 沒有列出實際的 DE 值嗎？ 這不是連續測量的值嗎？
既然如此，為什麼不考慮因子DE和濃度呢？ 看起來兩者實際上都是連續變量，很高興知道最佳組合？ 如果您運行 3^2 階乘，則可以對此進行建模。 否則，您可以優化每個 DE 值內的濃度，然後比較每個 DE 的“最佳”條件。回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE@P_巴特爾謝謝你提出的這些觀點——絕對是所有重要的考慮因素。
在這種情況下，我試圖研究由麥芽糖糊精本身的特性（葡萄糖當量/DE）引起的差異。 這對於我們流程的幾個不同方面非常重要（並且，正如您在下面提到的 - 有許多不同的結果需要平衡）。 我只是說“不同的供應商”作為表示分類級別的簡寫（因為不同的供應商確實生產不同的 DE 產品），但我認為我在這篇文章中學到了關於試圖簡化事情但結果使事情變得更加複雜的教訓。
我很欣賞你的意見！
回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE你好@statman 。感謝您快速而周到的回复。 是的，我只是想選出一個勝利者，而不是確定因果關係。
1) 我不認為供應商內部的差異實際上是這種情況下的主要問題。 該實驗將使用 CoAs 認證批次葡萄糖當量 (DE) 附帶的高度純化的化學品，這是我們在供應商之間關心的實際參數。 從過去的工作中我們知道，同一供應商的不同批次之間的這些葡萄糖當量的差異非常小。 但是，是的，我也不確定 DOE 是否是正確的方法，這就是我提出問題的原因:)
2) 我們擁有完善且穩健的、低變異性的測量系統，並且過去已經對這些系統進行了量化和評估——同樣，在這種情況下，這不是我們主要關心的問題。
3）麥芽糊精本身是“純”的，無論供應商如何，但如上所述，它們會有不同的DE值。 該計劃是將不同數量的每種類型溶解到不同的濃度，並最終評估我們最終產品的來源和濃度。
4）好問題。 通常，對於非 DOE 實驗，我們會一式三份地處理事物，只要我們的變異很小，就保持不變。 顯然，對於能源部來說，情況並非總是如此。 但如上所述，我並不擔心源內的高水平變異性。
感謝你的寶貴時間！
回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE添加幾個額外的問題/想法來補充@丹_奧伯米勒和@statman的想法...回想起我作為供應商質量經理的日子...供應商選擇中有許多非統計標準，特別是當您說您正在尋找“最佳”時...無論這意味著什麼...
1.成本（價格）。
2. 從質量/成分角度來看的長期變化。
3. 交貨時間。 如果您的組織的目標之一是最大限度地減少在製品庫存、單件流程設計以及一般良好的精益實踐，那麼這一點很重要。
4. 最小起訂量限制？
5.準時交貨表現。
6. 保證供應的信心/風險。 例如......在這個新冠肺炎世界中......供應商是否會因流行病原因而關閉？
不幸的是，我的經驗是，上述標準幾乎總是壓倒在性能測試/評估中學到或觀察到的任何工程/科學建議。 我希望你的組織有所不同？
回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE@statman提出了一些值得您考慮的好點。 我可能太天真了（或者假設太多），但你的問題描述讓我認為你有兩個因素。 一是Supplier，它是一個三級分類變量。 另一個因素是濃度，它可能應該是連續的（您只需根據要擬合的模型指定級別數 - 二次效應需要 3 個級別）。 鑑於此，我認為模型將是：供應商、集中度、供應商*集中度、集中度*集中度和可能供應商*集中度*集中度。
我的想法中有很多假設，所以請仔細考慮你想要做什麼以及為什麼。 思考與回答@statman的問題一定會對你有所幫助。
回复：具有不同來源和級別的單一組件的 DOE@塔米。 歡迎來到 JMP 社區。 有多種選擇可以實現您想要的目標。 只是為了確保，您對理解因果結構不感興趣，您只是想“挑選獲勝者”，正確的。 我可以提供一些我的想法/問題，但我承認我是一個虔誠的決定論者，所以我提前道歉：
1. 如果您想確定哪個供應商是最好的，我不確定 DOE 是否是我推薦的數據收集策略。 為什麼，因為我不確定您如何將供應商表示為具有供應商內部可能變化的“級別”。 我可能會建議一個嵌套採樣計劃，您可以採取多個濃度的多個樣本，甚至可以嵌套一個層以提高測量精度。
2. 您對測量系統的信心如何？
3. 所有供應商的濃度是否相同？
4. 您需要多少個“材料”樣本才能對這些樣本代表過程中的可變性有一定程度的信心？
