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Generador de perfiles de predicción: ventana de operación de parámetros

Estimados

Espero que todos estén bien. Tengo una pregunta rápida. Estoy en el paso del generador de perfiles de predicción y JMP ha ofrecido las condiciones de los parámetros para una máxima conveniencia. Se utilizó la simulación de Monte Carlo para probar la sensibilidad del modelo inyectando variaciones aleatorias de la distribución normal. Ahora, quería saber cómo podemos averiguar la ventana operativa normal y máxima aceptable utilizando el generador de perfiles de predicción de condiciones de parámetros óptimas.

Gracias

Diseño de experimentosRe: Prediction profiler - ventana de operación de parámetros

Continúa interactuando con la simulación en Prediction Profiler. Supongo que agregó la propiedad de la columna Límites de respuesta a su columna de datos de respuesta porque pudo maximizar la conveniencia. Considere la variación de cada factor. ¿Es fijo o variable de ejecución a ejecución? ¿Cuánto varía, si varía, y de qué manera (distribución)? ¿Cuál es la tasa esperada de fracaso? Si es muy bajo, es posible que pueda ampliar la distribución. Si la tasa de fallas es alta, entonces podría ajustar la distribución. Tienes que considerar qué controla la variación y el costo del control. JMP hace que la simulación sea rápida y fácil, por lo que puede iterar rápidamente sobre diferentes rangos y configuraciones de factores para converger en un resultado aceptable.

 

Me doy cuenta de que esta respuesta es algo vaga. Depende mucho de tu situación.

 

Una nueva herramienta llegará al Prediction Profiler en la próxima versión de JMP que se creó específicamente para esta tarea.

Re: Prediction profiler - ventana de operación de parámetros

Hola Marcos, muchas gracias por tu respuesta. Tengo algunas dudas sobre la elección de la distribución. Hay varias distribuciones disponibles en el generador de perfiles de predicción, ¿podría dar una idea de lo que determina elegir una distribución específica sobre otras? Además, ¿podría dar más detalles sobre su pensamiento que mencionó? Considere la variación de cada factor. ¿Es fijo o variable de ejecución a ejecución? ¿Cuánto varía, si varía, y de qué manera (distribución)? '

 

Además, ¿cuál es la mejor práctica para inyectar las variaciones aleatorias en los parámetros, es una a la vez o de lo contrario? ¿Hay alguna recomendación para seguir esto? Gracias

Re: Prediction profiler - ventana de operación de parámetros

Elija una distribución que se asemeje a la variación esperada de ejecución a ejecución del nivel del factor. Modela la variación de las entradas a su proceso. Los datos históricos son excelentes para este propósito. ¿Registra los niveles de factor para cada corrida? ¿Traza los niveles en un gráfico de ejecución o un gráfico de control?

 

Su segunda pregunta es una continuación de la primera pregunta que ya respondí.

 

Está simulando la ejecución de un proceso en el que cada factor varía simultáneamente y se alimenta una variable aleatoria a través de la función de transferencia para producir el resultado esperado. El modelo de regresión es la función de transferencia. Supongo que ha leído la documentación de Prediction Profiler para el Simulador rasgo.