So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sindHallo,
Ich bin ziemlich neu in dieser Community. Ich würde mich wirklich über jede Hilfe freuen, die Sie leisten können!
Ich versuche, ein klassisches Screening-DOE zu konstruieren, aber meine Faktoren sind etwas komisch.
Mein Verfahren ist ein Kalandrierverfahren, bei dem der Spalt zwischen zwei Walzen auf zwei Arten eingestellt werden kann: mechanisch oder hydraulisch.
Die mechanische Einstellung bedeutet, dass es überhaupt kein Nachgeben gibt, während die hydraulische Einstellung ein wenig nachgibt, je nachdem, wie viel Druck ich hydraulisch ausübe. Meine Faktoren sind also:
- kategorisch (mechanisch vs. hydraulisch)
- Druck (nur bei hydraulischer Steuerung einstellbar)
Ich möchte auswerten, wie sich meine Antwortvariable zwischen drei Bedingungen ändert:
- 500 um Spalt mechanisch eingestellt
- Spalt von 500 µm, hydraulisch eingestellt auf 10 psi
- Spalt von 500 µm, hydraulisch eingestellt auf 100 psi
Wie konfiguriere ich meine Faktoren, um den Unterschied zwischen diesen drei Bedingungen zu bewerten?
Danke schön!
VersuchsplanungMassenanpassungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sindHier sind meine Gedanken:
1. Sie möchten hydraulisch mit mechanisch vergleichen. Ist das eine einfacher zu manipulieren als das andere? Beide Faktoren zielen darauf ab, das Gleiche zu erreichen, nämlich ein Eingangsmaterial zu nehmen und es auf die gewünschte Größe zu „quetschen“. Anscheinend können Sie den Druck für die Hydraulik und die tatsächliche Abmessung für die Mechanik ändern, um ungefähr den gleichen Spalt zu erhalten? Sie könnten also eine Lücke im Typ verschachtelt haben. Dazu würden Sie für jeden Typ die physikalische Abmessung des Spalts für Mechanik (auf 2 Ebenen) und Druck (wiederum 2 Ebenen) variieren. Die Ausführung ist nicht so anspruchsvoll, aber wenn Sie die Analyse durchführen, müssen Sie das richtige Modell schreiben. Y=Typ+Lücke[Typ], oder
2. Entscheiden Sie, welchen Mechanismus Sie das Material zusammendrücken möchten, und experimentieren Sie mit den Einstellungen über die mehreren Walzen hinweg, um die gewünschte Leistung zu erzielen.
3. Besteht der Prozess aus einer Reihe von Walzen, von denen jede einen gewissen Einfluss auf die Dicke/Dichte des Films hat? Wenn ja, wie viele? Kann man vor und nach jeder Walze messen oder nur am Anfang und am Ende? Ich bin mir nicht sicher, ob ich sagen würde, dass die zweite Walze es ist abhängig Am ersten. Möglicherweise gibt es Einschränkungen hinsichtlich der Stufen, die Sie für nachfolgende Walzen festlegen können, aber ich betrachte diese aus statistischer Sicht nicht als abhängig ... möglicherweise sequentiell.
4. Es gibt viele Möglichkeiten, und ich weiß nicht genug über die Besonderheiten Ihrer Situation, um Ihnen entsprechende Ratschläge geben zu können ... Sie könnten beispielsweise die Dicke des eingehenden Materials messen und es als Kovariate (für jede Walze) behandeln. .
Betreff: So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sindIch glaube, dass die Frage, wie man ein DOE erstellt, wenn Ihre Faktoren verschachtelt sind, als Dialog mit Experten über die Einrichtung Ihres Experiments gilt. Das Beispiel, das ich gegeben habe, diente nur dazu, einen Kontext zu dem Problem zu geben, mit dem ich konfrontiert bin, und nicht, damit diese Community mir bei der Lösung hilft. Tatsächlich habe ich andere Teile meines Experiments, wie z. B. Messung/Materialvariabilität, ausgelassen, um mich auf die Umsetzung dieses spezifischen experimentellen Designs zu konzentrieren.
Wenn Sie wissen, wie man ein DOE mit verschachtelten Faktoren konstruiert, würde ich gerne mehr hören. Danke für die Antwort!Betreff: So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sindHallo!
Vielen Dank für Ihre Antwort!
Die Verschachtelung von Faktoren ist genau das, was ich meinte!
Ich habe Rauschen und Variation in anderen Teilen des Prozesses berücksichtigt, diese Details in diesem Beitrag jedoch weggelassen, um mich darauf zu konzentrieren, wie man ein DOE erstellt, wenn Faktoren verschachtelt sind.
Ich habe Maßnahmen ergriffen, um diese Variabilität zu minimieren oder sie im Versuchsdesign zu berücksichtigen.
Meine Antwortvariable ist die Filmdicke und -dichte aus den Walzen.
Zurück zur Frage: Wie würden Sie Ihr DOE in jmp erstellen, wenn Faktoren verschachtelt sind? Ich kann mir viele Möglichkeiten vorstellen, wie dies passieren kann, aber einige Beispiele sind:
1. Dieses spezielle Beispiel, bei dem die Druckeinstellung nur für hydraulische und nicht für mechanische gilt
2. Angenommen, Sie haben einen Prozess, bei dem Ihr Produkt nacheinander zwei Walzen durchläuft. Sie möchten verstehen, wie sich die Walzenspalte auf Ihre endgültige Dichte/Dicke auswirken. Ihr 2. Walzenabstand ist abhängig von Ihrem 1. Walzenabstand. Wenn Ihre erste Lücke beispielsweise 200 µm beträgt, würde Ihre zweite Lücke (verschachtelter Faktor) irgendwo unter 200 µm liegen. Aber wenn Ihre erste Lücke 100 beträgt, würde Ihre zweite Lücke irgendwo unter 100 um fallen. (Ihre 2. Lücke wäre niemals höher als die 1. Lücke).
Ich stoße auf solche Experimente, bei denen ein Faktor von einem anderen abhängt. Ich würde mich über Tipps zur Konfiguration meines DOE unter Berücksichtigung dieser Punkte freuen!
Danke
Betreff: So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sind@merkis , willkommen in der Community. Ich habe einige Fragen/Gedanken:
1. Was machst du? Sie bewegen wahrscheinlich Material durch beheizte Walzen. Machen Sie sich Gedanken über Variationen innerhalb oder zwischen den Rollen? Sie haben Fragen zur Konsistenz der eingehenden Materialien? Sollten Sie zusätzlich zum Druck auch Temperatur und Geschwindigkeit untersuchen?
2. Typischerweise umfasst ein Screening-Design viele Faktoren, die als eine der ersten Strategien zum Beginn Ihrer Untersuchung fett hervorgehoben sind. Die Absicht besteht NICHT darin, den Gewinner auszuwählen, sondern herauszufinden, welche Faktoren (und damit verbundenen Hypothesen) weiter untersucht werden sollten.
3. Der Faktor „Druck“ ist in Ihrer Studie in „Lückentyp“ verschachtelt. Dies bedeutet, dass die Druckeinstellungen vom Spalttyp (in diesem Fall hydraulisch) abhängen und es keine mögliche Wechselwirkung zwischen Druck und Spalttyp (mechanisch oder hydraulisch) gibt. Ich würde auch vermuten, dass die Lückentypen kollinear sind (sie würden in der Studie korrelieren).
4. Was sind die Antwortvariablen? Und wie bereits erwähnt, verstehen Sie die Präzision/Diskriminierung Ihrer Messgeräte? Ich schätze, die Dicke ist eine der Antworten ... Gibt es Bedenken hinsichtlich der Variation der Dicke quer zur Walze oder entlang der Walze? Vielleicht sollten Sie mit einer gezielten Probenahme beginnen, um Variationsquellen zu verstehen (z. B. Messung, innerhalb einer Rolle, zwischen Rollen, Rohmaterialchargen usw.), bevor Sie mit dem Experimentieren beginnen.
Betreff: So konfigurieren Sie Faktoren, wenn andere Faktoren voneinander abhängig sindHallo, Merkis!
Willkommen!
Ich empfehle Ihnen dringend, einen Statistiker in Ihrer Organisation zu finden, der Sie bei der Gestaltung eines analysierbaren Experiments im Kontext Ihrer Anwendung unterstützen kann.
Es gibt eine Reihe von Fragen, die ein Statistiker möglicherweise klären möchte, z. B. die Wissenschaftlichkeit, Präzision und Unterscheidungskraft der Messung Ihrer Antwort(en), wie erwartete unkontrollierbare Abweichungen blockiert und randomisiert werden können, mögliche Fehler bei den Faktoreinstellungen usw ausführlich über experimentelle Designs sprechen.Wer die Auswirkungen dieser Probleme auf Design und Analyse nicht versteht, spannt das Pferd von hinten auf.
Meiner Meinung nach eignet sich diese Diskussionsseite am besten für den Dialog mit Experten darüber, wie JMP zur Lösung von Problemen und zur Beantwortung von Fragen eingesetzt werden kann.JMP verfügt über eine hervorragende Suite experimenteller Design- und Analysetools, aber es hängt vom Handwerker ab, die richtigen Tools für die Aufgabe auszuwählen und zu verwenden.
Ich empfehle Ihnen, professionelle Hilfe für Ihren experimentellen Entwurf in Anspruch zu nehmen und (falls erforderlich) diese Website zu nutzen, um Hilfe bei der Verwendung von JMP zur Implementierung dieses Entwurfs und dieser Analyse zu erhalten.
Viel Glück,
Kevin
