プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化するこんにちは、みんな、
7 つの要素 A、B、C、D、E、F、G と 1 つの応答 Y を含む 3 ステップのプロセスがあります。
ステップ 1: A と B は継続的なマシン設定であり、C はそれらの設定が適用される時間です
20 <= A <= 100
300 <= B <= 700
30 <= C <= 180
ステップ 2: D および E は、ステップ 1 の後にサンプルに適用される処理の連続係数です。
ステップ 3: F と G は、ステップ 2 の後にサンプルに適用されるポストコンディショニングの個別の数値係数です。
上記の制限内で主効果と二元交互作用、およびステップ 1 の三元交互作用を推定しようとしています。 また、ステップ 1 を完全に省略した場合に何が起こるかにも興味があります。ここで頭の痛い問題が発生します。 私の素朴なアプローチは、ステップ 1 の時間 C の制限を 0、つまり 0 <= C < 180 に拡張することでした。しかし、当然のことながら、C = 0 であるが A、B が何らかの因子レベルにある非物理的な実行が作成されます。 このような実行があるのは私には間違っていると感じますが、その場合、おそらく A と B は重要ではない要因になるでしょうが、その場合 C との相互作用が重要になる可能性があり、問題の物理的な現実から遠く離れているようには思えません。
このような問題に対して適切な設計を構築する方法について、明らかな何かが欠けているように感じます。できる限りの助けをいただければ幸いです。
どうもありがとう！
エネルギー省Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化するもちろん、複数のオプションがあります。 それぞれは、推論空間、何が分離できるか、何が混同されるかが異なる場合があります。 そして、得られる可能性のある情報は、達成するために必要なリソースと比較して検討されます。 私のアドバイスは常に、複数の計画を立て、考えられるすべての結果と、各計画が知識の面で「得られるもの」を予測することです。 選んだもの。 何が「最良の」計画であるかを事前に知ることは事実上不可能です。 さらに、常に反復を考慮する必要があります。選択した計画は次の計画の設計にどのように役立ちますか?
プラズマ処理が何を目的としているのかわかりませんが、それが「洗浄」処理である場合、まず表面の清浄度をブロックしながら、最初のステップ後の要因を検討してみてはいかがでしょうか。 重大なブロック効果またはブロックごとの相互作用が得られる場合は、最初のステップの最適化に時間を費やすことになります。 そうでない場合、最初のステップ後のプロセスは最初のステップに対して堅牢である可能性があります。
Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化する有向サンプリング (変動研究の構成要素) について説明しましょう。 現在のプロセスでは、プラズマ エッチングの結果として表面状態にばらつきがあり、接着剤の厚さ、UV 硬化とその後の「最終」硬化の程度にもばらつきがある可能性があります。 最後に、測定システムのバリエーションがあります。 サンプリングはどれを理解するのに役立ちます変数のセット(おそらくプロセスのどのステップが) 応答の全体的な変動に最も寄与し、それらのソースが一貫しているかどうかを決定します。 何に接着剤を塗布しようとしているのか、何を接合しているのかはわかりませんが、時間内にサンプルごとに応答の変動が大きいかどうか（たとえば、周囲条件の変化やロットごとの変化など）、疑問があります。原材料のロット）、サンプル間（処理変数、接着剤の堆積および硬化量にさらされるように選択）、サンプル内（接着剤の塗布または UV への曝露の均一性の欠如）、または測定システム（宛先が破壊的であるため、特に困難です)。
Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化するおそらく、一歩下がって私の質問を次のように言い換えたいと思います。
要素 A (プラズマ出力)、B (ガス流量)、C (処理時間) を使用してステップ 1 (プラズマ処理) を最適化するために、まったく処理しない場合を含めるにはどうすればよいですか。ステップ 1 でサンプルが未処理であるため、因子 A、B、C が無関係になるモデルにコントロールの実行を含めていますか? ここで同様の質問を見つけました2 つの因子を含む DOE (一方の因子は、他方の因子の一部の値では無関係になります) 。 投稿者は、まず特定の因子レベルのセットを 1 つとり、無治療に対してテストして、その効果が目標に有益であるかどうかを確認することで、これをカテゴリー的な質問にするために後退しました。
現時点での私の最善のアイデアは、2 つの別々のデザインを生成することです。
設計 1: 7 因子すべてを含むステップ 1 ～ 3。血漿ステップは常に物理的制限内の因子レベルで実行されます。
計画 2: 因子 D、E、F、G のみを含むステップ 2 ～ 3。これらは計画 1 と同じレベルです。 このようにして、血漿処理用のネガティブコントロールグループを生成しています。
これはかなり不格好だと思うので、より良い提案をいただければ幸いです。
Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化するご意見ありがとうございます。 上記で全体のプロセスを可能な限り削減しようとしましたが、次のとおりです。
ステップ 1: 表面のプラズマ処理
ステップ 2: 2 つの表面を接着するために使用した接着剤の UV 修正
ステップ 3: 接着剤の最終硬化
回答: せん断試験におけるダイせん断強度
コストがかかるため、ステップ 1 を省略しても必要な範囲の応答が得られる場合には、ステップ 1 を省略することを検討しています。 ステップ 1 の出力の一部 (例: 表面エネルギー) を測定できますが、それがしきい値を超えているかどうかだけを測定でき、正確な値 (インク テスト) は測定できません。 モデル自体にプラズマプロセスパラメータを含めるのではなく、表面エネルギーを共変量因子として扱うことを提案していることを理解しています。これは良いヒントです、ありがとう。
プロセス全体にはさらに多くのステップが含まれていますが、ここでは短くするためにステップを 3 つに減らしました。 UV 硬化と最終硬化、接着剤層の厚さと UV 硬化など、いくつかのステップ間に強い相互作用があるのではないかと考えています。 残念ながら、意味のある応答測定は最終硬化後にのみ実行できます。 もちろん、ポリマー鎖の長さ、重合度など、他の測定を個々のステップの後に実行することもできますが、私にはそのための機器がありません。そのため、テストの最後にすべてを 1 つの応答測定に凝縮しようとします。もちろん、これは理想的とは言えません。
この文脈での直接サンプリングが何を指すのかは完全にはわかりません。
Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化する完全に同意します@スタットマン。 詳細については、JMP ヘルプを参照してください。分割プロット計画。 上流の要因は、最後のステップの要因よりもランダム化される頻度が低いため、変更が困難な要因および変更が非常に困難な要因として扱います。 実験の実施方法におけるランダム化の側面は、因子水準の変化によるランダム効果のモデル化において重要です。
Re: プロセスパラメータとプロセス時間の相互作用をモデル化するコミュニティへようこそ。 あなたの状況について適切な戦略を提案できるほどの情報がありませんが、いくつか考え/質問があります。
1. 本当にステップ 1 を省略したい場合は、ステップ 1 の現在の出力を測定できますか? ステップ 1 の出力を共変量として扱うことができますか? 省略したい場合は、なぜ省略するのですか? 何が加工されているのでしょうか？ あなたが何を操作しているのか、そしてなぜ時間効果があるのかを推測したいのですが?ラッピング・ホーニング加工（表面仕上げ）ですか？ それとも治癒手術？
2. シーケンスの各ステップの後に何か測定できますか?
3. 直接サンプリングと DOE の比較を試したことがありますか? ネストされたサンプリング計画を使用して手がかりを提供できる場合があります。
4. 応答の測定システムは適切ですか? それは研究されましたか？
5. ステップ 1 の要因効果に興味があるとのことですが、ステップ 2 または 3 にどのような効果が必要かについては言及されていませんか?
6. 連続ステップ実験は、分割プロット設計に最適です。
