Modele las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoHola a todos,
Tengo un proceso de 3 pasos con 7 factores A, B, C, D, E, F, G y una sola respuesta Y.
Paso 1: A y B son algunas configuraciones continuas de la máquina y C es el tiempo durante el cual se aplican esas configuraciones
20 <= UN <= 100
300 <= B <= 700
30 <= C <= 180
Paso 2: D y E son factores continuos para un tratamiento que se aplica a las muestras después del paso 1.
Paso 3: F y G son factores numéricos discretos para un acondicionamiento posterior que se aplica a las muestras después del paso 2.
Estoy tratando de estimar los efectos principales y las interacciones de 2 vías dentro de los límites anteriores, así como las interacciones de 3 vías para el paso 1. También estoy interesado en lo que sucede si omito el paso 1 por completo, que es lo que me da dolor de cabeza aquí. Mi enfoque ingenuo fue extender los límites de tiempo C en el paso 1 a 0, es decir, 0 <= C < 180, pero eso, por supuesto, crea ejecuciones no físicas donde C = 0 pero A, B están en algún nivel de factor. Me parece mal tener tales ejecuciones, pero, de nuevo, eso probablemente daría como resultado que A y B fueran factores insignificantes, pero las interacciones con C podrían ser significativas, lo que no suena muy lejos de la realidad física del problema. .
¡Siento que me estoy perdiendo algo obvio aquí sobre cómo construir un diseño apropiado para tal problema y estaría agradecido por cualquier ayuda que pueda obtener!
¡Muchas gracias!
GAMARe: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoHay, por supuesto, múltiples opciones. Cada uno puede diferir en su espacio de inferencia, lo que se puede separar, lo que se confunde. Y la información potencial que se puede obtener se sopesará con los recursos necesarios para lograrlo. Mi consejo siempre es diseñar múltiples planes, predecir todos los resultados posibles y lo que cada plan "obtendrá" en términos de conocimiento. El elegido. Es virtualmente imposible saber cuál es el "mejor" plan a priori. Además, siempre debe considerar la iteración, entonces, ¿cómo le ayudará el plan que seleccione a diseñar su próximo plan?
No estoy seguro de cuál es la intención de su operación de plasma, pero si se trata de una operación de "limpieza", ¿por qué no estudiar primero los factores posteriores al primer paso mientras bloquea la limpieza de la superficie? Si obtiene un efecto de bloque significativo o interacciones de bloque por factor, quizás dedique algo de tiempo a optimizar el primer paso. De lo contrario, su proceso posterior al primer paso puede ser sólido para el primer paso.
Re: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoPermítanme abordar el muestreo dirigido (componente del estudio de variación). Actualmente, en su proceso, existe una variación en la condición de la superficie como resultado del grabado con plasma, también es probable que haya una variación en el espesor del adhesivo y la extensión del curado UV y luego el curado "final". Por último, tiene variación en el sistema de medición. El muestreo ayudará a comprender qué conjuntos de variables (quizás qué pasos en el proceso) contribuyen más a la variación general en la respuesta, así como también determinan si esas fuentes son consistentes o no. No sé a qué está tratando de aplicar el adhesivo ni qué se está uniendo, pero tengo dudas sobre si la variación en la respuesta es mayor de muestra a muestra en el tiempo (p. ej., condiciones ambientales cambiantes o lote a lote). lote de las materias primas), muestra a muestra (seleccionada para exponer las variables de procesamiento, deposición del adhesivo y cantidad de curado), dentro de muestra (falta de homogeneidad de la aplicación del adhesivo o exposición a UV) o sistema de medición ( particularmente desafiante ya que tu destino es destructivo).
Re: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoTal vez me gustaría dar un paso atrás y reformular mi pregunta de la siguiente manera:
En un esfuerzo por optimizar mi paso 1 (tratamiento de plasma) con los factores A (potencia de plasma), B (flujo de gas), C (tiempo de proceso), ¿cómo incluyo el caso de ningún tratamiento en absoluto, es decir, cómo Incluí una ejecución de control en el modelo donde las muestras no se tratan durante el paso 1 y, por lo tanto, los factores A, B, C son irrelevantes. Encontré una pregunta similar aquí. DOE con 2 factores, uno de los cuales se vuelve irrelevante en algunos valores del otro . El cartel se retiró para hacer de esta una pregunta categórica tomando primero un conjunto específico de niveles de factor y probando contra ningún tratamiento para ver si el efecto es beneficioso para la meta.
Actualmente, mi mejor idea es generar 2 diseños separados:
Diseño 1: Pasos 1 - 3 que incluyen los 7 factores, donde el paso de plasma siempre se realiza con niveles de factor dentro de las limitaciones físicas.
Diseño 2: Pasos 2 - 3 que incluyen solo los factores D, E, F, G, donde están en los mismos niveles que para el Diseño 1. De esa manera, estoy generando un grupo de control negativo para el tratamiento con plasma.
Siento que esto es bastante torpe y estaría más que feliz de escuchar una sugerencia mejor.
Re: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoGracias por tus pensamientos. He tratado de reducir el proceso general tanto como sea posible ya arriba, es el siguiente:
Paso 1: Tratamiento de superficies con plasma
Paso 2: fijación UV del adhesivo utilizado para unir dos superficies
Paso 3: Curado final del adhesivo
Respuesta: Resistencia al corte del troquel en ensayo de corte
Estoy considerando omitir el paso 1 en caso de que pueda obtener una respuesta en el rango deseado sin él, ya que es costoso. Puedo medir alguna salida del paso 1, por ejemplo, energía superficial, pero solo si está por encima de un umbral o no, no el valor exacto (prueba de tinta). Entiendo que está sugiriendo tratar la energía superficial como un factor de covariable en lugar de tener los parámetros del proceso de plasma en el modelo mismo, lo cual es una buena pista, gracias.
Hay más pasos involucrados en el proceso general, los he reducido a 3 para que sea breve aquí. Sospecho fuertes interacciones entre algunos de los pasos, por ejemplo, UV y curado final, espesor de la capa adhesiva y curado UV. Desafortunadamente, solo se puede realizar una medición significativa de la respuesta después del curado final. Por supuesto, se podrían realizar otras mediciones después de los pasos individuales, por ejemplo, la longitud de la cadena del polímero, el grado de polimerización, pero carezco del equipo para hacerlo, por lo que tratamos de condensar todo en una medición de respuesta al final de la proceso, que por supuesto es menos que ideal.
No estoy del todo seguro de a qué se refiere el muestreo directo en este contexto.
Re: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesocoincido completamente con @statman . Consulte la Ayuda de JMP sobre diseños de parcelas divididas . Tratará los factores aguas arriba como factores difíciles de cambiar y muy difíciles de cambiar porque se aleatorizan con menos frecuencia que los factores del último paso. El aspecto de aleatorización de cómo realiza su experimento es importante en el modelado de los efectos aleatorios de los niveles cambiantes de los factores.
Re: Modelar las interacciones de los parámetros del proceso con el tiempo del procesoBienvenido a la comunidad. No tengo suficiente información sobre su situación para sugerir una estrategia adecuada, pero tengo algunas ideas/preguntas:
1. Si realmente desea omitir el paso 1, ¿puede medir la salida actual del paso 1? ¿Puede tratar el resultado del paso 1 como una covariable? Si quieres omitirlo, ¿por qué lo haces? ¿Qué se está mecanizando? Estoy tratando de adivinar qué estás manipulando y por qué podría haber un efecto de tiempo.¿Es una operación de lapeado/pulido (acabado superficial)? ¿O una operación de curado?
2. ¿Se puede medir algo después de cada paso de la secuencia?
3. ¿Ha probado el muestreo dirigido frente al DOE? Es posible que pueda utilizar un plan de muestreo anidado para proporcionar pistas.
4. ¿Es adecuado el sistema de medidas de la respuesta? ¿Se ha estudiado?
5. ¿Dices que estás interesado en los efectos factoriales del paso 1, pero no mencionas qué efectos quieres de los pasos 2 o 3?
6. Los experimentos de pasos secuenciales son ideales para diseños de parcelas divididas.
