Rejoindre Tom @tom_donnelly et son collègue Phil Kay @Phil_Kay aujourd'hui de 14h à 15h HE pour une démonstration et une discussion. Inscription obligatoire.
Comment appliquez-vous la conception d'expériences (DOE) à un processus ? Rejoignez l'ingénieur système Tom Donnelly le 18 mars, lorsqu'il présentera une démonstration concise de 30 minutes et une discussion sur Optimisation des processus à l'aide d'expériences conçues dans le cadre de la série de webinaires Mastering JMP.
Tom couvrira un cadre en six étapes pour créer une expérience conçue réussie qui peut être exécutée dans votre environnement de travail. Les marches?
- Décrivez l'objectif, les facteurs et les réponses.
- Spécifiez un modèle supposé qui, selon vous, décrit adéquatement la situation physique.
- Générez et évaluez une conception cohérente avec votre modèle supposé.
- Incorporer des mesures d'essai dans la conception.
- Déterminez le meilleur modèle (souvent un sous-ensemble du modèle proposé).
- Utilisez les résultats du modèle pour optimiser les paramètres de facteurs et/ou prédire les performances.
En tant que membre de l'équipe JMP qui soutient les clients américains de la défense et de l'aérospatiale, Tom assiste et/ou présente chaque année au Symposium sur la recherche sur les opérations militaires (MORS) où il montre comment utiliser JMP pour résoudre des problèmes. Lui et certains de ses collègues du JMP présentent également lors d'un en personne conférence, DATAWorks 2020 (Atelier de test et d'analyse de la défense et de l'aérospatiale) du 26 au 28 avril 2022. Ces séances sont :
- Modèles mixtes (Tutoriel) par Elizabeth Claassen, JMP Research Statistician Developer
- Modélisation d'ensemble auto-validante par Chris Gotwalt, Data Scientist JMP en chef
- Données fonctionnelles à la fois en entrée et en sortie d'un modèle de réponse glycémique par Tom Donnelly, ingénieur système principal chez JMP
Démonstration de JMP à un participant à la conférence
J'ai récemment parlé avec Tom des types de défis rencontrés par ses clients et de la manière dont il les guide tout au long du processus DOE. De plus, il a révélé un peu ses explorations dans le parc national.
Dans son prochain webinaire Mastering JMP, Tom utilise une approche d'étude de cas qui intègre certaines des questions et réponses requises qui sont essentielles au succès d'une expérience conçue. Il m'a énuméré certaines des questions pour les trois premières étapes du cadre. Je vous invite à y penser pour votre environnement de travail et inscrivez-vous à son webinaire Mastering JMP du 18 mars .
Décris
- Quel est le but de l'expérimentation ?
- Comment mesurez-vous le succès?
- Quelles variables de réponse mesurez-vous ?
- Si plus d'une réponse doit être caractérisée pour votre processus, quels sont les niveaux relatifs d'importance ?
- Quel type de facteurs de contrôle avez-vous ?
- Continu (quantitatif) – varie sur une plage.
- Catégorique (Qualitatif) – varie selon les différents niveaux.
- Numérique discret - analyse comme un facteur continu, mais uniquement disponible à des niveaux discrets, comme un facteur catégoriel ordinal.
- Facteur de mélange ou de formulation - se comporte comme un facteur continu, mais toutes les proportions des composants du mélange sont contraintes de totaliser (généralement) 1,00.
- Facteurs bloquants – regroupements d'essais tels que journée ou grouper cela ne devrait pas avoir d'effet. Nous ajoutons des facteurs de blocage pour voir si le processus change entre les groupes en tant qu'indicateur de facteurs inconnus ou cachés corrélés avec les blocages.
- Sur quelles plages est-il judicieux d'opérer les facteurs de contrôle ?
- Trop audacieux peut casser le processus.
- Trop timide peut ne pas générer un effet suffisamment important.
- Vous ne savez pas ? Impliquez des experts en la matière dans le processus.
- Existe-t-il des facteurs potentiellement importants qui ne peuvent pas être contrôlés ?
- Des facteurs incontrôlables peuvent-ils être surveillés afin que les paramètres puissent être capturés et enregistrés (par exemple, température ambiante, humidité, opérateur au moment de l'essai) ?Ceux-ci peuvent être traités comme des facteurs covariables.
- Le processus dérive-t-il au cours de la journée ou de la période mesurée ?
- Combien d'essais peuvent être exécutés en une journée ?Est-ce que plusieurs jours seront nécessaires ?
- Exécutez-vous généralement des échantillons de contrôle pour ce processus ?
- Les essais seront-ils exécutés par lots ou par groupes ?
- Existe-t-il des facteurs difficiles à modifier, et si oui, lesquels ?
- Combien d'appareils avez-vous de chaque type ?
- Avez-vous des données historiques qui peuvent être « explorées de données » pour les facteurs possibles et pour mieux comprendre les plages de facteurs ?
- Sont-ce réel expériences ou sont-ils simulations informatiques ?
- S'il s'agit de simulations, sont-elles déterministes (même réponse à chaque fois) ou stochastiques (le caractère aléatoire est intégré de sorte que la réponse est légèrement différente à chaque fois) ?
Spécifier
- Cherchez-vous à identifier les principaux effets importants à partir d'un large ensemble (par exemple, 6+) de facteurs ?
- Vous cherchez à construire un modèle prédictif pour caractériser et optimiser un processus ? REMARQUE: Ces deux questions déterminent si le modèle proposé sera 1 st commander ou 2 nd commande.
Concevoir
- Quel est votre budget?
- Quelle est votre date limite ?
- Chaque essai coûte-t-il à peu près le même prix (c'est-à-dire qu'il prend le même temps pour l'installation et l'exécution) ?
- La configuration pour exécuter le premier essai coûte-t-elle beaucoup plus cher que d'exécuter les suivants ? Chaque fois que la configuration initiale est importante, envisagez d'ajouter des essais supplémentaires (répliques ou en particulier des points de contrôle) tant qu'ils sont peu coûteux à exécuter.
- Certaines combinaisons de paramètres variables causent-elles des problèmes (par exemple, dangereux, trop coûteux, casse l'équipement/le processus, impossible à réaliser) ?
- Aurez-vous besoin de restreindre l'espace de conception ou d'interdire certaines combinaisons de paramètres de facteurs ?
- Si vous exécutez le même processus à des jours différents, obtenez-vous parfois des résultats manifestement/étonnamment différents ?
- Avez-vous des enregistrements antérieurs d'essais répétés pour chaque réponse ?
- Les valeurs de réponse des essais répétés sont-elles proches les unes des autres ou étalées dans le temps ?
- Quelle est l'ampleur de la variabilité pour chaque réponse ? Autrement dit, quel est l'écart type ou l'erreur quadratique moyenne (RMSE) de la réponse ?
- Quelle infime différence pour chaque réponse est considérée comme pratiquement importante ?
- Pour chaque réponse, pensez-vous que vous recherchez de petites différences dans une grande variabilité (difficile à faire car beaucoup de réplications sont nécessaires) ou de grandes différences dans une petite variabilité (facile à faire) ?
- Quel est le niveau de confiance souhaité dans la détection des effets ? Il s'agit généralement de 95 %, ce qui conduit à définir alpha à 0,05 (erreur de type I).
- Quels sont les niveaux de puissance acceptables pour les différents types d'effets (niveaux principal, d'interaction, quadratique, catégoriel) ?REMARQUE: C'est le niveau de confiance souhaité pour NE PAS manquer un effet s'il est réel. Il est généralement de 0,8 pour les effets principaux et les interactions, et inférieur pour les effets quadratiques (erreur de type II).
- À quel point est-il difficile de revenir plus tard pour faire des essais aux points de contrôle ? Pouvez-vous intégrer des essais de points de contrôle dès maintenant, surtout s'ils sont peu coûteux à exécuter ? Si oui, où ?
- Votre estimation de l'endroit où les meilleures performances se produiront.
- Vous devinez où les performances les plus médiocres se produiront.
- L'opinion de votre patron quant à l'endroit où exécuter le processus.
- Ajoutez un essai pour prendre en charge le modèle supérieur suivant.
- Certains points en dehors de la zone de conception.
- Selon vous, quel essai est le plus susceptible de casser la conception ? REMARQUE: Exécutez peut-être cet essai en premier.
