DoE ワークフロー/ツールチェーンみなさん、こんにちは。
JMPを評価中です。 体験版を使用する。
JMP を使用する前は、約 100 万個のデータ ポイントを持つ DoE に R+MiniTab を使用していました。
そこで、R でデータを要約して、応答として 20 の中央値を取得しました。
MiniTab には、結果を結合するために使用した実行順序が表示されます。
しかし、それは JMP ではどのように機能するのでしょうか?
私の DoE テーブルには実行順序がありません。 このテーブルをエクスポートすることもできません。 それは試用版の制限ですか?
別のテーブルと結合できることはわかりましたが、繰り返しがあるため、結合にはやはり一意のキーが必要です。
では、DoE テーブルをエクスポートし、DoE を実行し、結果を再インポートするための JMP のワークフローはどのようなものでしょうか?
結果の共有と伝達Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンどういたしまして。
実際には、はんだペーストの印刷プロセスです。
最後に何か共有できるかどうか見てみましょう。 特に非公開を考慮します。
全体の実験/評価には年末までかかる予定です。 まだまだ準備や話し合うことがたくさんあります...
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーン@EDS ： 面白い。 追加の詳細を共有していただきありがとうございます。
遡ること、何年も前、イーストマン コダック カンパニーに在籍していたとき、私はプロジェクト チームで働いていました。そこでの目標は、DOE を中心的な方法として使用し、4 色の画質を最適化し、画期的な改善を行うための概念実証を実証することでした。フレキソ印刷法を使用した白色不透明ポリエチレンへのプロセス印刷。 店頭で購入するフレキシブル基板（白不透明ポリだけである必要はない）のほとんどは、パッケージに表示されている画像を印刷するためにフレキソを使用しています。 したがって、これはアプリケーションをパッケージ化するための一般的なプロセスです。
このプロセスの鍵となるのは、アニロックスロールと呼ばれるシリンダーです。 基本的に、アニロックス ロールは、1 インチあたり 100 ～ 900 セルのセルを備えたレーザー彫刻ロールであり、各セルは、1 インチあたりのセル数、深さ、開口部、全体の体積に合わせてさまざまに彫刻できます。 ロールは、印刷基材に転写されるインクの量を決定するプロセス要素として重要です。 このプロジェクトはとてもクールで、その過程でとても多くのことを学びました。 統計とチームダイナミクスの両方についてです。
私たちの活動に関するレポートを読みたい場合は、適切な電子メール アドレスを添えて、ここのディスカッション フォーラムにメッセージを送ってください。私のコンピュータ上でレポートを見つけることができれば、レポートも送信できます。
今後のご活躍をお祈り申し上げます。
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンスタットマンさん、こんにちは。
R を使用してデザインをセットアップする予定はありませんでした。
前回は Minitab を使用して計画を設定しました。 ただし、Minitab はこのような大きなデータセットにはあまり便利ではないため、データのラングリングは R で行いました。
最後に、概要をエクスポートし、Minitab の結果列に貼り付けました。
R、Minitab、Statgrafics、DesignExpert の経験のおかげで、JMP でデザインを作成することも非常に簡単でした。 チュートリアルなしでも。 しかし、輸出は私を狂わせました...
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンこんにちは、ダンさん
自分自身を助けるために最善を尽くしました。 しかし、リストの最後の点のためだけにチュートリアルを 2 時間読んだり見たりした後、あきらめました。
そこが JMP の本当に難しいところだと思います。
もちろん、あなたの問題に対する解決策はあります。 ごくごくまれに、あなたが新たな問題を抱えていることがあります。 しかし、チェックボックスをどこに見つけるか、またはどのように行う必要があるかが問題です。
そうですね、スナップショットのダイアログをどこかで見たことがあれば... しかし、実際にはそうではありませんでした。
しかし今では、それが存在し、まさに私が探していたものであることがわかりました。 現時点ではそれで十分です。 したがって、ソフトウェアを購入すれば動作します。
ご助力ありがとうございます！
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンこんにちは、Pさん。
良い。とてもシンプルです。
印刷工程です。 ステンシルには最大 20,000 個の開口部があります。
光学検査ユニットは、すべての開口部の面積、高さ、体積を測定します。 つまり、開口部ごとに 3 つの値になります。
もちろん、パフォーマンスが弱い特殊な領域に重点を置きます。 そして、実際の繰り返しはわずか 20 回です。
DoE の目標は、外れ値を減らし、ボリュームの中央値を上げることです。 しかし、高さと面積はさらなる調査にとって興味深いかもしれません。
私の最初の DoE (R+Minitab) は印象的な結果をもたらしました。
現在、同じコンセプトで、実際の繰り返し数が 80 ～ 140 回の DoE を計画しています。(これは少し難しいです。 変えるのが難しい要素がたくさんあります...)
そこで、データ全体を一度に処理し、名前付き領域を対話的にフィルター処理できるソフトウェアを探しています。
つまり、目標を達成するために私に欠けている唯一のパズルのピースは、測定データを DoE テーブルにリンクする方法です...
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーン@EDS : 100 万件の観察を用いた計画された実験? 興味があるのですが、明らかに 20 種類の治療法の組み合わせから 100 万回の観察結果に至った経緯について、さらに詳しく説明していただけますか? このような計画された実験について聞いたことがないので、DOE 全般に対するユニークなアプローチについて学ぶことに常に興味を持っています。
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンDan が言うように、R でデザインをセットアップする必要はありません。 JMP でデザインを作成し (必要に応じて Excel にエクスポートできます)、JMP でデザインを分析し、必要に応じて分析を Word、PowerPoint、またはその他の種類のファイルにエクスポートできます。
Re: DoE ワークフロー/ツールチェーンあなたが何をしようとしているのか、私にはよくわかりません。 しかし、おそらくこの情報のいくつかは役立つでしょう。
JMP の DOE メニューでデザインを作成できます。 デザインの種類には多くの選択肢があります。 デザイン作成プロセスでは、データテーブルを作成する直前に、実行順序列を追加するチェックボックスがあります。
これをチェックして [テーブルの作成] をクリックすると、実行列を含む DOE が得られます。 その後、応答データを JMP テーブルに直接入力できます。 テーブルをエクスポートまたは「再インポート」する必要はありません。 データの要約も含め、すべて JMP で行うことができます。
JMP を初めて使用する場合は、[ヘルプ] メニューにあるチュートリアルに従うことを強くお勧めします。 jmp.com には無料のオンライン ビデオやチュートリアルも多数あります。 JMP で何ができるかを詳しく知るために、これらのビデオをいくつかご覧ください。 幸運を祈ります！
