応答曲面分析: プロセスに最適な設定を見つけるそこで、スクリーニングを行った後、JMP を使用して RSM を設計しました。 生成されたサンプルで測定される 5 つの入力変数と 5 つの出力変数があります。 これで、応答の結果が得られ、[モデル] > [スクリプトの実行] を使用してモデルを実行しました。 もちろん、これで最小二乗法フィットに進み、予測プロファイラーと輪郭プロファイラーに進みました。出力応答をどのように設計したか、つまり最大化する必要があるのか、最小化する必要があるのか、あるいは一致させる必要があるのかに基づいて、入力パラメータの推奨セットがすでに表示されています。ターゲットなどに したがって、私の質問は 2 つの部分に分かれています。
1. 応答の 1 つ (密度) で、ターゲットを設定する代わりに最大化オプションを選択したことに気付きました。 この材料の密度は約 1 g/cm3 で、実験結果は許容範囲 (0,7-09) の範囲内ですが、予測出力 (最大値を選択したため) は 1000 秒のオーダーで表示されます。 RSMEも約360です！ RSM に戻ってこれを調整し (制限を設定し)、RSM を再度評価する方法はありますか?
2. 予測プロファイラーを使用して必要な設定を取得した後、モデルはどのように生成されますか、またはモデルを記述する方程式はどのように考え出されますか? また、モデルの適合性を示すためにモデルをテストする場合、提案されたパラメータのセットをこの 1 つだけ使用し、約 10 個のサンプルを作成し、結果がすべての予測どおりかどうかを評価する必要がありますか?
ここに同じような経験をした人がいて、助けてくれることを願っています。 また、適切なリソースを教えていただければ幸いです。
ありがとう。
実験計画法Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるモデルのフィッティングに関する説明とヒントを個別に教えていただき、ありがとうございました。今後は必ず適用するつもりです。 「プロセス全体で 1 つの方程式が必要」という私の推論を振り返ってみると、測定対象の出力が 5 (Ys) あるため、これには欠陥があることに気づきました。 あなたの回答は、いくつかのことを理解するのに非常に役立ちました。
@Mark_Baileyご意見ありがとうございます。それはまさに私の頭の中にあったことですが、DOE と JMP のアマチュアとして、私はあまり確信がありませんでした。
@P_Bartelこれは素晴らしい声明です。この言葉は、DOE と統計がいかに強力であるかを示しています。
皆様、改めてありがとうございました！
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つける@Mark_Bailey重要な点を指摘しています。 私がコダックで一緒に働いていたエンジニアの 1 人、デイブ ニーマイヤーの言葉は次のようなものでした...「故障モードをオンまたはオフにできるときは、根本原因があることがわかります。」
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つける最適な因子設定だけでなくモデルを検証したい場合は、不良応答を予測する因子設定のセットを 1 つ以上選択し、それが正しいかどうかを確認します。
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるこんにちは@Incr_ch22 、
なるほど、これはモデリングの問題というよりはデータ品質 (外れ値) の問題でした。
モデリングに関するコメント: 分析を作成するために [モデル] をクリックするとき、プラットフォームを起動する前にいくつかの回答がある場合は、[個別に適合] オプション (右側の性格と強調の下) をチェックしてください。各回答の用語を並べ替えて削除しますが、各回答に対してカスタム モデルを作成できるようになり、モデルの精度を向上させることができます (比較用に添付されたスクリーンショット、またはスクリプト "Model_fit- Separately" を含むファイルを参照してください)。 。
質問に関しては、「満足度の設定」に進むことで、回答に対するさまざまな重要性を指定できます。あなたの場合、密度が他の回答と比較して非常に重要である場合は、その重要性を高めることができます。 一部の回答には「相反する利益/要因」がある可能性があるため、すべての回答を好感度の高い順に並べ替えるのは難しいかもしれませんが、「好感度」列を選択して右クリックし、出力テーブルを並べ替えることができます。 「並べ替え」をクリックし、「降順」をクリックします。 次に、シミュレートされた実験を、全体的な望ましさの最も高いものから全体的な望ましさの最も低いものへと並べ替えます (また、必要に応じて、同じ方法で他の特定の応答列を並べ替えることもできます)。
検証実験では、予測された最適値と予測された応答値を調べて、モデルの精度をチェックします。 目標に応じて、他の点も選択できます (計画の予測分散が均一であるかどうかを確認するか、最適値からの小さな変動がプロセスで許容できるかどうかを確認します)。
「プロセス全体で同様のものを見つける」という言葉が何を意味するのかわかりません。 プロセス全体をマッピング/予測するために、個々の応答予測式をすべて保存することはできますか?
ワンクリックですべての応答式を保存したい場合は、CTRL キーを押しながらいずれかの応答の赤い三角形をクリックし、[列の保存]、[予測式] (および StdErr Pred Formula をクリックして、各応答予測の信頼区間を取得します)式）。
お役に立てば幸いです。
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるそこで、密度値のどこにエラーがあるのかを特定することができました。 原因は、エントリの 1 つにカンマが間違って配置されていたことが判明しました。 それを整理したところ、RMSE 値は 0,02 になりました。 予測プロファイラーに戻り、望ましさの範囲を設定しました。 また、[予測プロファイラー] > [出力グリッド テーブル] をクリックしたときも同様です。予測結果を含むテーブルを取得します。 私の質問は次のとおりです。全体的な好感度が高いものを一番上に、下にいくと低いものになるようにテーブルを分析または少なくともグループ化する自動的な方法はありますか? 全体的に望ましい値がいくつかありますが、予測された密度値を見ると、それらは理想的ではありません。 私の場合、多孔質になりすぎないサンプルを作成しようとしているため、この要素 (密度) が重要な役割を果たします。
検証実験の場合、このテーブルからいくつかのパラメーター実行 (おそらく 5 つ) を選択し、結果を予測された結果と比較できますか?
@Victor_G予測式と数式に関するヒントは、単数の応答に対して機能しました。 しかし、プロセス全体で同様のものを見つけることができませんでしたか?
@P_Bartel効果の概要と予測プロファイラーの 2 つの写真を添付しました。
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つける私が見るためのファイルは何も添付されていませんでした。 そして警告...私のコンピュータにはJMPがないので分析はできないので、わざわざJMPデータテーブルを添付する必要はありません...ただし、JMP以外のファイル/画像がある場合は、分析プラットフォームのレポート出力を含むものを添付できます。私が調べて、考えや観察を提供します。
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるこんにちは@Incr_ch22 、
手持ちの因子/変数 (およびこれらの因子間のさまざまな検出力/相互作用) を使用して「十分に優れた」モデルを作成できない場合は、おそらく変数/因子が (DoE に存在せず) 欠落している可能性があります。予測能力が優れているか、外れ値がモデルにバイアスやノイズを与えている可能性があります。
ファイルについては、ファイル名の末尾が形式/種類/拡張子と一致していることを確認してください。 たとえば、Big_Class.jmp は JMP データテーブルです。 プロジェクトまたはジャーナルには別の拡張子が付きます。 ファイルを再度保存して拡張子を指定してみましたか? それとも別の形式 (Excel 形式など) で保存しようとしていますか?
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるどうもありがとうございます。 @Victor_G 。 私はdesirabilty関数を使用しようとしましたが、それはうまく機能しましたが、あなたが言ったように、これはモデルのRMSEを変更しません:(。 どこで密度を間違えたのかわかりません。 また、効果の概要で p > 0.05 の項を削除しようとしましたが、非常に高い予測密度値には役に立ちませんでした。 自分のプロセスの検証実験を実行するつもりです。
ありがとう@P_Bartelご意見のために。 この密度を除けば、これまでの変動は許容範囲内にあります。
私のモデルと分析をご覧いただき、ご意見をお聞かせいただけますか?
ファイルのアップロードで問題が発生しているようです:
- 添付ファイルのコンテンツ タイプがファイル拡張子と一致しないため、削除されました。 これが私が受け取っている通知です。 それはどういう意味ですか？
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つける私がアドバイス以上に提案する唯一のことは、 @Victor_G検証トライアルを実行する前に行うべきことは、最適なプロセス設定について対象領域の残差プロットを調べることです。 これにより、検証トライアルから予想される最小の変動がある程度わかります。 この程度の変動が実際的な観点から問題となる場合、検証試験に進むことは単なる学術的な演習に過ぎない可能性があります。
Re: 応答曲面解析: プロセスに最適な設定を見つけるこんにちは@Incr_ch22 、
- プロファイラーの満足度関数を CTRL キーを押しながら左クリックして、目標と範囲を変更できます。 赤い三角ボタンからアクセスして、サブメニュー「最適化と満足度」を選択し、「満足度の設定」を選択することもできます。 見る予測プロファイラー オプション (jmp.com)。
この密度の答えの RMSE (二乗平均平方根誤差) がそれほど大きい場合、望ましさを変更してもモデルの RMSE は変わりません。 ファイルと結果はありませんが、モデルのタイプを変更したり、特定の用語を含めたり削除したりするなど、モデリングに関して何かやるべきことがあるかもしれません... - 各応答について、応答の赤い三角形をクリックし、[推定]、[予測式の表示] の順にクリックします。予測式の表示 (jmp.com) 。 赤い三角形を使用して式をデータテーブルに直接保存し、[列を保存]、[予測式] (および信頼範囲を取得するための [StdErr Pred Formula]) を実行することもできます。列の保存 (jmp.com)
DoE の検証では、予測された最適値を確認する方法がいくつかありますが、検証実験を実行し、その値をモデルの予測値と比較することを常に推奨します。 シミュレーターを使用して、入力の小さな変動に対して応答が十分に堅牢であるかどうかを確認することもできます。シミュレーター (jmp.com)
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
