460344_ko-KR

liliconcom

Re: 많은 작은 결정을 하나의 큰 프로세스 최적화 성공으로 전환

톰에 합류 @tom_donnelly 그리고 동료 필 케이 @필_케이 오늘 오후 2-3시(동부 표준시) 데모 및 토론. 등록 필수의.

많은 작은 결정을 하나의 큰 프로세스 최적화 성공으로 전환

실험 계획(DOE)을 프로세스에 어떻게 적용합니까? 3월 18일 시스템 엔지니어인 Tom Donnelly와 함께 30분 분량의 간결한 데모 및 토론을 진행합니다. 설계된 실험을 사용하여 프로세스 최적화 Mastering JMP 웨비나 시리즈의 일부로.

Tom은 작업 환경에서 실행할 수 있는 성공적인 설계된 실험을 만들기 위한 6단계 프레임워크를 다룹니다. 단계들?

1. 목표, 요인 및 응답을 설명합니다.
2. 물리적 상황을 적절하게 설명한다고 생각되는 가정된 모델을 지정하십시오.
3. 가정한 모델과 일치하는 설계를 생성하고 평가합니다.
4. 시험 실행 측정을 설계에 통합합니다.
5. 최상의 모델(종종 제안된 모델의 하위 집합)을 결정합니다.
6. 모델 결과를 사용하여 요인 설정을 최적화하고 성능을 예측합니다.

 

 

미국 방위 및 항공 우주 고객을 지원하는 JMP 팀의 일원으로 Tom은 매년 에 참석 및/또는 발표합니다. 군사작전 연구심포지엄 (MORS)에서 JMP를 사용하여 문제를 공격하는 방법을 보여줍니다. 그와 그의 JMP 동료 중 일부는 또한 대면 회의, 데이터웍스 2020 (방위 및 항공 우주 테스트 및 분석 워크샵) 2022년 4월 26-28일. 해당 세션은 다음과 같습니다.

• 혼합 모델 (자습서) JMP Research Statistician 개발자 Elizabeth Claassen 작성
• 자체 검증 앙상블 모델링 작성자: Chris Gotwalt, JMP 수석 데이터 과학자
• 혈당 반응 모델에 대한 입력 및 출력 모두로서의 기능 데이터 Tom Donnelly, JMP 수석 시스템 엔지니어

회의 참석자에게 JMP 시연

 

나는 최근 Tom과 그의 고객이 직면하는 문제의 유형과 DOE 프로세스를 통해 고객을 안내하는 방법에 대해 이야기했습니다. 또한 그는 국립 공원 탐험에 대해 약간 공개했습니다.

 

 

 

다가오는 JMP 마스터링 웨비나에서 Tom은 설계된 실험의 성공에 중요한 몇 가지 필수 질문과 답변을 통합하는 사례 연구 접근 방식을 사용합니다. 그는 프레임워크의 처음 세 단계에 대한 몇 가지 질문을 나열했습니다. 귀하의 작업 환경 및 3월 18일 JMP 마스터링 웨비나 등록 .

설명하다

1. 실험의 목적은 무엇입니까?
2. 성공을 어떻게 측정합니까?
3. 어떤 응답 변수를 측정합니까?
4. 프로세스에 대해 둘 이상의 응답을 특성화해야 하는 경우 상대적인 중요성 수준은 무엇입니까?
5. 어떤 종류의 통제 요인이 있습니까?
   1. 연속(양적) – 범위에 따라 다릅니다.
   2. 범주형(정성적) – 수준에 따라 다릅니다.
   3. 이산 숫자 – 연속 요인과 같은 분석이지만 순서 범주형 요인과 같은 불연속 수준에서만 사용할 수 있습니다.
   4. 혼합물 또는 공식 인자 – 연속 인자처럼 행동하지만 모든 혼합물 성분 비율은 (일반적으로) 1.00으로 제한됩니다.
   5. 차단 요인 - 다음과 같은 시도의 그룹화 일 또는 일괄 효과가 없어야 합니다. 블록과 상관관계가 있는 알려지지 않은 또는 잠복 요인의 지표로 프로세스가 그룹 간에 이동하는지 확인하기 위해 차단 요인을 추가합니다.
6. 어떤 범위에서 제어 요소를 작동하는 것이 합리적입니까?
1. 너무 굵으면 프로세스가 중단될 수 있습니다.
2. 너무 소심하면 충분히 큰 효과를 내지 못할 수 있습니다.
3. 몰라? 프로세스에 주제 전문가를 참여시키십시오.
7. 통제할 수 없는 잠재적으로 중요한 요소가 있습니까?
8. 설정을 캡처하고 기록할 수 있도록 제어할 수 없는 요소를 모니터링할 수 있습니까(예: 주변 온도, 습도, 시험 시 작업자)?이들은 공변량 요인으로 처리될 수 있습니다.
9. 측정 중인 하루 또는 기간 동안 프로세스가 드리프트합니까?
10. 하루에 몇 개의 시험을 실행할 수 있습니까?여러 날이 필요합니까?
11. 일반적으로 이 프로세스에 대해 대조 샘플을 실행합니까?
12. 시험은 배치 또는 그룹으로 실행됩니까?
13. 변경하기 어려운 요소가 있습니까? 그렇다면 어떤 요소가 있습니까?
14. 각 유형에 몇 개의 장치가 있습니까?
15. 가능한 요인에 대해 "데이터 마이닝"하고 요인 범위를 더 잘 이해할 수 있는 과거 데이터가 있습니까?
16. 이들 진짜 실험 또는 그들은 컴퓨터 시뮬레이션 ?
17. 시뮬레이션이라면 결정론적(매번 같은 대답)입니까, 아니면 확률론적(임의가 내장되어 있어 매번 대답이 약간 다름)입니까?

지정

1. 큰 집합(예: 6+)의 요인에서 중요한 주효과를 식별하려고 합니까?
2. 프로세스를 특성화하고 최적화하는 데 사용할 예측 모델을 구축하려고 하십니까? 노트: 이 두 질문은 제안된 모델이 1이 될 것인지 결정합니다. ^성 주문 또는 2 ^nd 주문하다.

설계

1. 당신의 예산은 얼마입니까?
2. 당신의 마감일은 무엇입니까?
3. 모든 평가판 비용은 거의 동일합니까(즉, 설정 및 실행에 동일한 시간이 소요됩니까?)
4. 첫 번째 평가판을 실행하도록 설정하는 것이 다음 몇 개를 실행하는 것보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니까? 초기 설정이 클 때마다 실행 비용이 저렴하면서 추가 시도(복제 또는 특히 체크포인트)를 추가하는 것을 고려하십시오.
5. 변수 설정의 조합으로 인해 문제가 발생합니까(예: 안전하지 않음, 너무 고가, 장비/프로세스 중단, 달성 불가능)?
6. 설계 공간을 제한하거나 요인 설정의 특정 조합을 허용하지 않아야 합니까?
7. 같은 프로세스를 다른 날에 실행하면 분명히/놀랍게도 다른 결과를 얻은 적이 있습니까?
8. 각 응답에 대해 반복된 시도의 과거 기록이 있습니까?
1. 반복 실험 응답 값이 서로 가깝거나 시간이 지남에 따라 퍼져 있습니까?
2. 각 반응에 대한 변동성은 얼마나 큽니까? 즉, 응답의 표준 편차 또는 RMSE(제곱 평균 제곱근)는 무엇입니까?
9. 각 응답에 대한 아주 작은 차이가 실제로 중요하다고 간주됩니까?
10. 각 응답에 대해 큰 변동성(많은 복제가 필요하기 때문에 수행하기 어려운)에서 작은 차이를 찾고 있다고 생각합니까? 아니면 작은 변동성(쉽게 수행할 수 있음)에서 큰 차이를 찾고 있습니까?
11. 효과를 감지할 때 원하는 신뢰도 수준은 얼마입니까? 이것은 일반적으로 95%이며 알파를 0.05로 설정합니다(제1종 오류).
12. 다양한 유형의 효과(주요, 상호 작용, 2차, 범주 수준)에 대해 허용 가능한 검정력 수준은 무엇입니까?노트: 이것은 효과가 실제인 경우 효과를 놓치지 않기 위해 원하는 수준의 신뢰입니다. 일반적으로 주효과와 교호작용의 경우 0.8이고 2차 효과의 경우에는 더 적습니다(제2종 오류).
13. 체크포인트 시험을 실행하기 위해 나중에 다시 오는 것이 얼마나 어렵습니까? 특히 실행 비용이 저렴한 경우 지금 체크포인트 평가판을 구축할 수 있습니까? 그렇다면 어디에서?
    1. 최고의 성능이 나타날 위치를 추측합니다.
    2. 가장 낮은 성능이 발생할 위치를 추측합니다.
    3. 프로세스를 실행할 위치에 대한 상사의 의견.
    4. 다음 상위 모델을 지원하려면 평가판을 추가하세요.
    5. 디자인 영역 외부의 일부 포인트.
14. 어떤 시도가 디자인을 깨뜨릴 가능성이 가장 높다고 생각합니까? 노트: 아마도 그 시험을 먼저 실행하십시오.

실험을 효율적으로 설계하고 결과를 산출하는 프레임워크를 구현합니다.

 

 

 

 

실험 계획