材料のバッチ - DoE でどのように処理するか?こんにちは、みんな、
これは私の最初の投稿なので、私の質問が他の投稿に見つからないことを願っています。 この場合は、関連する投稿に案内してください:)
『最適な実験計画法 - ケーススタディのアプローチ』の本で、第 4 章で、原材料の供給者であるカテゴリ因子が、連続的な主因子との相互作用が考慮される阻害因子として扱われているのを見ました。 私の質問は、なぜサプライヤーを、連続因子との交互作用も指定できる通常のカテゴリー因子ではなくブロック因子として扱ったのかということですが、この場合、変数は実験全体でランダム化されてしまいます。 主な違いは何でしょうか? ブロックは迷惑変数に使用され、「ブロックできるものはブロックし、できないものはランダム化する」必要があることは理解していますが、サプライヤーは本当に迷惑変数なのでしょうか? 原材料のバッチも迷惑変数として扱う必要がありますか?
この質問は、作成したい DoE に関連しています。 1 日あたり 3 回、合計 21 回実行する必要があります。 私のアイデアは、日ごとの変動を考慮して、その日のランダム ブロックを導入することです。 実験は 3 バッチの原材料を使用して行う必要があります。 ブロックする場合は、I-Optimal Design のバッチごとに 7 回の実行が必要ですが、この場合は数日でロットを変更します。 このような設計によって何か問題が生じることはあるのでしょうか？
もう 1 つの質問があります。複数のランダム ブロックが必要であることをカスタム デザインから指定するにはどうすればよいですか? ランダム ブロック指定なしでデザインを作成し、DoE の作成後にランダム ブロックに変更する必要がありますか?
私の問題を明確な方法で述べられたことを願っています:)
実験計画法Re: 材料のバッチ - DoE でどのように扱うか?いつものように、あなたの回答は非常に有益です。 あなたの質問 (最初から自分自身に尋ねるべきでした) は的を射ており、提示された 4 つの選択肢のうちどれを選択すべきかをよりよく理解することができました。
徹底的な投稿をありがとうございます:)
Re: 材料のバッチ - DoE でどのように扱うか?はい、とても役に立ちましたし、非常に理にかなっています。 どうもありがとうございます！ この考え方は覚えておきます:)
Re: 材料のバッチ - DoE でどのように扱うか?私の考えは次のとおりです。
1. 過去の経験または以前のデータ収集から、バッチ間の変動がどの程度あるのかについて何か考えていますか? 一貫性がありますか? を代表していただけますか未来実験中にほんの数回のバッチでバッチにばらつきがあったでしょうか?
2. バッチ間の変動が存在する理由、またはその可能性がある理由について何か仮説はありますか? これを勉強することに興味がありますか?
3. 質問に対する回答は次のとおりです。
ブロッキングはノイズを処理するための戦略です。 設計要素とブロックを混同しないでください。 この戦略は、ブロック内のノイズを「一定」に保つことで精度を高め、ブロック間でそのノイズを意図的に変化させて推論空間を増やすことです。 どのような要因がブロックと混同されているかを割り当てることができる場合 (つまり、それらの要因が何であるかがわかっている場合)、ブロックを固定効果として扱い、ブロック効果とすべてのブロックをデザインごとに推定できることが合理的であると思われます。因子の相互作用。 後者は堅牢な設計に非常に役立ちます。 ノイズ (この場合はサプライヤーの材料バッチ) に対して堅牢である必要がある場合、設計要素がノイズの変化に対して一貫した影響を与えるかどうかを判断することが重要です (これは、ブロックごとの相互作用によって推定されます)。 ノイズを割り当てることができない場合は、ブロックを変量効果として扱う可能性があり、ノイズごとの因子の相互作用を推定することができなくなります。 いつものことですが、Batch や Day などの効果について理解すればするほど、より適切な選択肢が得られます。
バッチエフェクトを制御できますか? そうではないと思います。 これは定義上、ノイズ (管理したくない、または管理できない要因) です。
4. 私が見たところ、次のオプションがあります。
- サンプリングを使用して、変動のバッチ間の要素を理解します。 これは、実験でこれを処理する戦略を決定する際に非常に役立ちます。 日の変動も理解するためにこの戦略を追加します。
- バッチをブロックと混同し、ランダムな効果として扱います。 これにより、設計の精度が向上し、推論空間が増加しますが、バッチ変動に対するプロセスのロバスト性を推定することはできません。 将来のバッチ変動の実験において、バッチがどの程度代表的であるかという問題がまだあります (したがって、バッチはランダムに選択されます)。
- バッチをブロックと混同し、固定効果として扱います (これは、投稿に含まれている Box の引用です。「ブロックできるものはブロックする...」とは、実験のために識別および管理できるものを意味します)。 最初の戦略の利点と堅牢性の推定値を取得します。工業実験では、非線形 (二次関数など) ブロック効果をモデル化したくない (意味がない) ため、2 つを超える「誇張された」ブロックを使用することはめったにありません。
- サプライヤーと良好な関係がある場合は、バッチの作成に関連する要因を実験してもらい、その後、設計要因について分割プロットを実行してもらうことができます (プロット全体でバッチ実験を行い、サブプロットで設計要因を実験します...)非常に効率的かつ効果的です）。 最小限のリソースで最大限の情報を。
Re: 材料のバッチ - DoE でどのように扱うか?投稿にはコメントしたいことがたくさんあります。 ここでは最初の段落だけを扱い、実際のデザイン構築については他の人にコメントしてもらいます。 私は Goos と Jones のコピーをもう持っていないので、サプライヤーをブロッキング変数として扱うことに関する彼らの考え方について書いたかどうかはわかりません...しかし、このような問題について私がいつもどのように考えていたかは次のとおりです。 つまり、システム設計の観点からノイズ源をどのように処理するかということになります。 この場合、ソースは「サプライヤー」です。 サプライヤーがシステム全体の設計に関して意識的に決定されるようなシステムを設計しようとしている場合は、サプライヤーをカテゴリ要素として扱いたくなるでしょう。なぜなら、サプライヤーの影響をモデル化できるようにしたいからです。サプライヤーおよびサプライヤーの影響を伴う可能性のあるあらゆる相互作用。 たとえば、システム設計で指定することを検討しているサプライヤーが複数あり、最終的にはそのシステム設計に対して 1 つ以上を選択するとします。 そうなると、サプライヤーをカテゴリー的な要素として扱いたくなります。
一方で...私がサプライヤーに対して本当に曖昧だとします...しかし、この実験のためにたまたま複数のサプライヤーの材料が手元にあったとします...しかし、サプライヤーの選択はシステム設計の範囲外です。 次に、システムのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるサプライヤーの違いに対する保険として、サプライヤーをブロック要因として扱いたいと思います。
これがお役に立てば幸いです?
