DOE - Modello "Reverse".Sto cercando di realizzare un progetto DOE, che dovrebbe dare come risultato un modello "inverso". Descrizione degli input e degli output:
- 6 input che posso controllare durante gli esperimenti
- 6 uscite che posso misurare durante gli esperimenti (ma non controllare direttamente)
Ma il modello risultante dovrebbe consentirmi di prevedere quale fosse l'input, misurando gli output, da qui il modello "inverso".
C'è qualcosa di cui devo tenere conto quando progetto l'esperimento oppure un dato progetto funzionerà bene in un modo o nell'altro?
Progettazione degli esperimentiIngegneria della qualità e dei processiRe: DOE - Modello "Reverse".Ciao @Knekse ,
In teoria ho avuto la tua idea, ma in pratica potrebbe essere molto difficile da fare, poiché non hai prove o certezze che ci sarebbe un unico combinazione di livelli di fattori che danno a unico output specifico (o hai?).
Solo per mostrare un esempio con i dati di esempio Coffee Data.jmp, puoi raggiungere un'intensità ottimale del caffè (qui a 1,30) in molti modi diversi con solo due fattori (Tempo e Carica): a seconda se la carica è bassa, medio o alto, basta regolare il tempo per ottenere l'intensità ottimale del caffè.
Quindi, se la tua unica informazione è l'output (l'intensità del caffè qui), potresti non avere idea di come hai ottenuto questo valore specifico (con quale combinazione di livelli di fattori).
E poiché hai 6 ingressi e 6 uscite, la complessità potrebbe aumentare.
Spero che ti aiuti a capire il mio punto di vista,
Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Ottimale 1
Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Ottimale 2
Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Ottimale 3
Re: DOE - Modello "Reverse".Ciao @Victor_G
Grazie per l'input. Nell'esempio, stai collegando due input a un'uscita (Time e Charge to Strength). Quello che farei è collegare le 6 uscite a ciascuno degli ingressi. Per capire quali potrebbero essere stati i singoli ingressi, dalle 6 uscite. Sarebbe una situazione leggermente diversa rispetto all'esempio del caffè che stai descrivendo?
BR Knekse
Re: DOE - Modello "Reverse".Ciao @Knekse ,
Il mio punto era di menzionare che anche se pensi che il fattore 1 sia collegato all'output 1, il fattore 2 all'output 2 e così via, potresti avere interazioni tra i tuoi fattori o solo diversi fattori che contribuiscono a risposte diverse (quindi potresti ottenere un soluzione con diverse possibili modifiche ai livelli dei fattori) e forse anche correlazioni tra i tuoi output (quindi un cambiamento in un output non è indipendente da un cambiamento in un altro output).
Se il tuo punto è collegare esattamente un output a un fattore, vorrei prima guardare i dati o creare un DoE per verificare se queste ipotesi di "indipendenza" e assenza di interazioni sembrano accettabili e ragionevoli sulla base dei dati o meno.
Spero che questo sia più chiaro,
Re: DOE - Modello "Reverse".Ciao @Victor_G
Non credo che il fattore 1 sia legato all'uscita 1, anzi. Ho motivo di credere che il fattore 1 sia legato a tutte le uscite, e lo stesso per gli altri fattori.
Mi aspetto anche di avere interazioni tra i fattori, quindi è un ottimo punto da tenere a mente.
Grazie per l'input 
