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Raison contre l'utilisation de Custom Design DOE pour tout

Salut tout le monde,

 

J'ai besoin de quelqu'un pour jouer l'avocat du diable pour moi. Il existe de nombreuses fonctionnalités DOE différentes dans JMP. Par exemple, si je vais dans JMP, il y a plus de 10 conceptions DOE traditionnelles différentes dans le menu déroulant DOE. Et il y a aussi la fonction Custom Design.

 

C'est peut-être une question naïve, mais existe-t-il un argument pour utiliser une autre conception DOE au lieu d'une conception personnalisée ? L'une de ces conceptions peut-elle faire quelque chose que la conception personnalisée ne peut pas faire ?

 

Merci,

 

Donald

BICHERe: Raison contre l'utilisation de Custom Design DOE pour tout

Salut Donald,

 

Je serais curieux de savoir pourquoi vous posez cette question. Est-ce pour votre propre compréhension? Ou réfléchissez-vous à la manière de conseiller vos collègues ?

 

Pour la plupart des scientifiques et des ingénieurs, je recommande qu'ils se concentrent sur le criblage définitif et la conception personnalisée.

 

Pourquoi un dépistage définitif ? Dans de nombreuses situations, un Definitive Screening Design (DSD) sera l'expérience la plus efficace et la plus facile à utiliser. Je dirais que la majorité des expériences des scientifiques et des ingénieurs sont des expériences de dépistage - ils ont 5 facteurs continus ou plus et ils ne savent pas que tous les facteurs sont importants. Les DSD sont parfaits dans ces cas. Si un petit nombre d'effets s'avèrent importants, vous pouvez obtenir un modèle utile pour l'optimisation. Même si tous les facteurs sont importants, un DSD aura été une bonne première étape dans le processus d'expérimentation et vous pouvez faire un suivi avec Augment Design. DSD dans JMP dispose d'une méthode d'ajustement simple à utiliser qui facilite l'analyse des résultats. Les DSD ne peuvent pas être recréés à l'aide de Custom Design, c'est pourquoi il s'agit d'une plate-forme distincte dans JMP.

 

La conception personnalisée couvre la plupart des autres situations d'expérimentation.

 

Les options du menu Classique ont toutes fait leurs preuves et ont été utilisées avec succès à plusieurs reprises. Pour la plupart, ils peuvent cependant être recréés à l'aide de Custom Design, car ce sont des cas particuliers de conceptions optimales. Je ne recommanderais les options classiques qu'à quelqu'un qui a été formé aux anciennes méthodes du DOE, afin qu'il puisse recréer les conceptions qu'il a apprises. Je ne sais pas si vous pourriez recréer des designs Taguchi en utilisant Custom Design, mais je ne sais pas si vous voudriez le faire - je n'ai jamais rencontré quelqu'un utilisant JMP pour les designs Taguchi.

 

Les options sous Consumer Studies et Special Purpose ont toutes leurs propres utilisations. Ils peuvent certainement faire des choses que Custom Design ne peut pas. Cependant, ce sont des situations spécialisées ou de niche qui seront pertinentes pour un plus petit sous-groupe d'expérimentateurs. Par exemple, des conceptions de remplissage d'espace pour des expériences informatiques sur des systèmes très non linéaires en ingénierie. Ou Max-Diff conçoit des études pour comprendre les préférences des consommateurs.

 

J'espère que ça aide,

Phil

Re: Raison contre l'utilisation de Custom Design DOE pour tout

Salut Phil,

 

Merci pour la réponse détaillée. Je suis un spécialiste de la formulation et je veux essayer d'aider mes collègues à entrer davantage dans JMP. La plupart de nos DOE seraient des conceptions de mélanges.

 

Je voulais savoir si recommander le Custom Design comme un choix avait du sens ou non. Il semble que ce soit le cas, mais les DSD doivent également être soigneusement pris en compte à des fins de dépistage.

 

Appréciez-le si quelqu'un d'autre ajoute également une opinion. Plus on est de fous, plus on rit

 

Merci

 

Donald

Re: Raison contre l'utilisation de Custom Design DOE pour tout

Pour les conceptions de mélange, je recommanderais certainement des conceptions personnalisées. En fait, vous ne pourrez pas utiliser une conception de criblage définitive pour un scénario de mélange.

 

Je suis d'accord avec les recommandations de Phil. Les autres conceptions présentent certains avantages selon la situation. Par exemple, la puissance d'un Definitive Screening Design (DSD) est légèrement inférieur à ce que vous obtiendriez d'une conception personnalisée pour un modèle à effets principaux uniquement. La variance de prédiction d'un DSD n'est pas aussi bonne qu'une conception personnalisée I-Optimal. Mais l'avantage pour DSD est une conception unique qui pourrait également être utilisée pour l'optimisation ainsi que pour le criblage.

 

Les designs classiques offrent une orthogonalité qui n'est pas toujours garantie (mais atteinte la plupart du temps pour le même nombre de passages) avec un design sur mesure.

 

Essentiellement, chaque design a un avantage, c'est comment/pourquoi ils ont été créés en premier lieu. Dans certains cas, ces avantages peuvent ne pas vous être utiles. Mais c'est exactement la raison pour laquelle JMP les propose tous. Vous pouvez avoir une situation où vous voulez cet avantage particulier.

Re: Raison contre l'utilisation de Custom Design DOE pour tout

Voici mes réflexions :

1. La sélection des expériences à mener est, à mon humble avis, un choix personnel. Vous devez comprendre la situation (contexte), les questions auxquelles vous essayez de répondre et peser les informations que vous pourriez obtenir de la stratégie expérimentale par rapport aux ressources nécessaires. Dans certains cas, je serais prêt à sacrifier l'efficience pour l'efficacité.

2. Convaincre les ingénieurs, les scientifiques et les gestionnaires de mener N'IMPORTE QUELLE expérience peut être la plus grande bataille. Cela peut être plus difficile s'ils considèrent la matrice de conception comme une « boîte de blocs » et qu'ils ne comprennent pas comment cela fonctionne. C'est incroyable combien de gens sont touchés par la mentalité OFAT. C'est, après tout, si fondamentalement intuitif... Les conceptions orthogonales classiques sont faciles à expliquer et offrent un confort pour le décrénelage si nécessaire, en particulier pour ceux qui n'ont pas de connaissances statistiques.

3. L'accent de la sélection du plan est biaisé par les effets des facteurs. On ne met pas assez l'accent sur les stratégies de gestion du bruit. Bruit à court terme (par exemple, erreur de mesure, dans l'échantillon, entre les échantillons) traité par répétition ou imbrication. Bruit à long terme (par exemple, conditions ambiantes, matières premières d'un lot à l'autre, technique de l'opérateur) traité via RCBB, BIB et split-plots. J'utilise des tableaux de produits croisés dans des situations de conception robustes et je n'ai pas encore trouvé de moyen simple de les configurer à l'aide de la plate-forme de conception personnalisée.

4. "Le but de la première expérience est de concevoir une meilleure expérience". Nous expérimentons pour mieux comprendre et valider/invalider notre compréhension de la structure causale. La probabilité que nous ayons tous les facteurs importants, testés à des niveaux optimaux dans notre première expérience est discutable. L'itération est la façon dont nous apprenons. La première expérience n'est que le début du voyage.