Approche du DOESalut,
Récemment, on m'a demandé s'il existait une référence à la déclaration suivante :
L'approche DOE est la manière optimale (la meilleure/la seule efficace ?) de mener des expériences qui mèneront à des données pouvant être analysées et à un modèle ou une corrélation et des introductions.
J'apprécierais que quelqu'un puisse partager une référence académique pour ce genre de déclaration.
MerciConception d'expériencesObjet : Approche du DOEUtilisez Google Scholar et Google DOE, ou plus précisément JMP, DOE. Il devient difficile de suivre le nombre d'articles qui utilisent le DOE dans mon domaine. En général, l'utilisation du DOE dans les publications universitaires a beaucoup augmenté.
Environ 4 660 résultats en 2022
Objet : Approche du DOEPlus d'articles pour les nouveaux venus dans l'approche du DOE :
https://williamghunter.net/george-box-articles/statistics-for-discovery
https://williamghunter.net/george-box-articles/statistics_as_a_catalyst_to_learning
https://williamghunter.net/george-box-articles/the-scientific-context-of-quality-improvement
Je suis évidemment fan de GEP Boîte...
J'ajouterai qu'il existe d'autres moyens d'obtenir des données pour fournir un aperçu des relations causales. Lorsque vous devez prendre en compte de nombreux facteurs, les études par échantillonnage dirigé (composantes de la variation) sont très utiles.
Objet : Approche du DOEJe recommande également le livre " Conception optimale des expériences : une approche d'étude de cas ," de Peter Goos et Bradley Jones, si vous envisagez d'utiliser JMP pour concevoir et analyser vos expériences.
Objet : Approche du DOEMerci beaucoup! SuperObjet : Approche du DOESalut @YanivD ,
Aucun doute sur cette affirmation !
Le DoE est la meilleure (et la plus efficace) méthode pour obtenir des informations avec un nombre minimum d'expériences, et dans certains cas le seul moyen d'obtenir des informations spécifiques comme les interactions entre facteurs. C'est une méthodologie qui peut également prendre en charge l'expérimentation séquentielle (via l'augmentation de la conception), elle est donc hautement adaptable en fonction de vos découvertes/résultats initiaux.
Vous pouvez trouver différentes publications visant à démontrer l'utilisation et l'efficacité du DoE. Parmi (beaucoup !) d'autres, voici quelques publications ou liens que j'ai trouvés :
- Un exemple avec une comparaison entre l'approche OFAT et DoE : https://www.benchmarksixsigma.com/forum/topic/35533-one-factor-at-a-time-ofat-experimentation/
- "A Design of Experiments (DoE) Approach Accelerates the Optimization of Copper-Mediated 18F-Fluorination Reactions of Arylstannanes" (regardez la Figure 2) : https://doi.org/10.1038/s41598-019-47846-6
- "Amélioration d'OFAT grâce au DoE" 10e.xps (psu.edu)
- OFAT contre DoE : D:DVICZITROM.DVI (psu.edu)
Il existe de nombreuses publications démontrant la pertinence et l'efficacité du DoE, vous pouvez essayer de rechercher ces articles sur Google (ou d'autres moteurs de recherche) en recherchant "comparaison OFAT vs. DoE" ou des recherches similaires. Il existe également de nombreux exemples dans la communauté de DoE réussis, alors jetez un coup d'œil aux articles et présentations de JMP Discovery.
En espérant que cette première réponse vous aidera,
