Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOESalut:
Cela semble être un problème stupide, mais je n'arrive pas à comprendre comment créer la partie contraintes d'un modèle DOE que j'essaie de préparer. Il s'agit d'une grande optimisation de type recette, mais elle s'exécute sur deux fenêtres temps/température distinctes.
La base est que j'ai deux portions de temps variables continues (difficiles à modifier) qui ont chacune une plage de température associée. Cependant, la deuxième température doit être supérieure à la première. Autrement dit : Le régime #1 peut aller de 15 à 60 minutes, et la température peut être (statique) entre 30 et 56°C. Le régime n°2 peut durer de 15 minutes à 60 minutes, à n'importe quelle température > Régime n°1. Le régime n°2 suit toujours le régime n°1. Je ne peux pas simplement rassembler la variable de temps expérimental et tester différentes températures, car il est probable que les composants de la recette auront des performances optimales à des températures distinctes, et nous avons besoin d'un modèle capable de faire la distinction entre cela. Il est très probable que fonctionner pendant x durées à basse température suivies de y durées à température plus élevée donnera les meilleures performances.
J'ai suivi quelques conférences du professeur Goos, mais la dépendance au régime temporaire ne cesse de me perturber. FWIW, j'utilise JMP 15.1 et je ne comprends vraiment pas les scripts.
Merci d'avance pour les conseils que vous pourriez me proposer !
Ted
Ingénierie Qualité et ProcédésRe : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEJe l'ai fait dans la version 17 et cela semble fonctionner.
Choisissez le design "RSM" (puisque vous avez dit que vous faites de l'optimisation)
Conception résultante
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOE(un petit ajout/clarification) Ce qui précède générera une conception où Temp2 est >= Temp1. Si vous avez besoin de Temp > Temp1, vous devrez déterminer de combien Temp2 doit être supérieur à Temp1, puis mettre le négatif de ce nombre dans la section Contraintes linéaires (exemple pour une différence minimale de 1° ci-dessous).
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEOK, mec j'étais en train de trop réfléchir à ça.J'avais en tête que j'avais besoin d'un moyen d'associer activement l'horodatage à la température. Cela fonctionne parfaitement bien.Dans mon cas, cependant, je pense que je dois définir les quatre variables time/temp sur "hard?"
Cette expérience est assez complexe - le temps/température sont des paramètres de traitement, mais nous essayons de choisir des niveaux de 22 additifs différents à plusieurs niveaux de pH.Ce sont l'équivalent des recettes de biscuits - tout est mélangé et mis dans un four pendant un certain temps à une température donnée, puis la température du four est augmentée pour la deuxième période de temps.J'ai beaucoup d'expériences, mais très peu de fours.Je m'inquiète des effets de blocage, mais en même temps, la cartographie de tous ces composants introduit sa propre variance.
Je pense que cela signifie exécuter une conception optimale et planifier un suivi pour augmenter la conception initiale, car l'exécution de RSM dépasse mon budget expérimental.Cela vous semble-t-il casher ?Faites-moi savoir si c'est trop de fluage de portée, et je reposterai comme une nouvelle question !
En tout cas, merci encore, c'était super utile.
Ted
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOESalut @TedGHL ,
Cela ressemble à un vrai défi et très intéressant pour un nerd du DOE comme moi !
Une approche séquentielle est une bonne idée. (Je suis très coupable de présenter le DOE comme un processus en une étape - ce n'est PAS le cas).
Vous aurez presque certainement besoin d'utiliser une conception optimale, surtout si vous avez des facteurs de temps et de température du four difficiles à modifier.
Ce n'est pas tout à fait clair d'après votre description, mais je suppose que chaque "cuisson" dans le four contiendra des "cookies" avec différents niveaux d'additifs. Si tel est le cas, alors les facteurs du four sont vos facteurs difficiles à modifier et il s'agit d'une situation de parcelle divisée où chaque cuisson est une « parcelle entière ». Les facteurs additifs sont faciles à modifier et varient au sein de chaque cuisson ou parcelle entière.
J'ai couvert un exemple de conception de parcelle divisée dans cette présentation . Il s'agit d'une application très différente (expérience en soufflerie), mais j'espère que vous pourrez voir que les mêmes idées pourraient s'appliquer à votre cas.
Il pourrait être judicieux d'obtenir une consultation appropriée d'un expert du DOE. Nous ne pouvons pas faire grand-chose via les discussions de la communauté JMP. Votre contact JMP local devrait être en mesure de vous indiquer où vous pouvez obtenir une aide plus approfondie.
J'espère que ça aide,
Phil
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEVoici mes réflexions/questions :
1. Je me demande comment vous "savez" que la deuxième température doit être supérieure ?
2. Quelles sont les variables de réponse ? L'échantillon peut-il être mesuré entre les Régimes ? Êtes-vous confiant dans le système de mesure ?
Je suis d'accord avec Phil sur le fait que cela semble être une application parfaite des conceptions en parcelles divisées. Bien qu'il existe des alternatives à la configuration et à l'exécution de la conception. Pour le décrire en termes simples, vous avez deux expériences séquentielles. Je pourrais suggérer que le premier régime créera la première expérience (l'ensemble de l'intrigue). Il s'agira d'un certain type de factoriel avec potentiellement plusieurs échantillons pour chaque traitement. Par la suite, ces échantillons subiront une deuxième expérience (sous-parcelle) une autre factorielle qui se traduira par plusieurs unités expérimentales (la raison de plusieurs échantillons par traitement est d'évaluer et de séparer la variation intra-traitement (mesure, intra-échantillon et échantillon à échantillon)) . Cela fournira une conception avec une précision accrue pour l'ensemble de la parcelle et de la sous-parcelle et fournira une excellente résolution dans les deux régimes.
Je vous propose de lire :
Boîte, GEP, Stephen Jones (1992), « Conceptions en parcelles divisées pour une expérimentation robuste des produits ”, Journal de statistiques appliquées , vol. 19, n° 1
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEMerci!Cette vidéo était un excellent suivi et une extension de l'introduction par le professeur Goos du même modèle de surface de réponse !J'aime particulièrement votre commentaire "toutes les expériences industrielles..." - ça me touche de près.Mon technicien jmp local. le support a été formidable, j'essaie juste de diversifier mon utilisation des ressources - j'essaie généralement de développer des modèles plausibles que nous pouvons comparer/opposer pour l'adéquation.
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEBonne question !Ce que j'appelle les « ingrédients » comprend en fait deux classes de composants très différents.L'un est un groupe d'enzymes (chacune avec des fenêtres de température optimales connues) et l'autre est un groupe d'additifs de solution (sels, solvants, etc...).Préc. Les expériences OFAT ont vérifié les différences de température. optimales.En pratique, nous ne pouvons vraiment fonctionner efficacement à plusieurs températures qu'en ajoutant de l'énergie thermique - nos exigences en matière d'appareils finaux ne permettront pas un refroidissement contrôlé.Nous avons envisagé de simplement ouvrir la température dans une seule fenêtre de temps, mais le problème est que nous masquerions la contribution des enzymes qui fonctionnent de manière optimale à basse température, mais sont désactivé à des températures plus élevées .Il existe une hypothèse solide selon laquelle les effets enzymatiques sont synergiques, il s'agit donc d'une tentative d'exposer ces contributions.
La mesure entre les régimes n'est vraiment pas possible, car chaque expérience passe par un bilan et une évaluation irréversibles ultérieurs.Nous évaluons la « récupération » d'un composant cellulaire par un traitement chimio-enzymatique.Quant à la confiance dans le système de mesure... mettons cela à un solide "sorte de!"Parce que la matière première expérimentale est fondamentalement hétérogène, la récupération des composants cellulaires est normalisée par rapport à un traitement standard.Nous ne pouvons mener qu'une demi-douzaine d'expériences en parallèle, nous sommes donc déjà plongés dans le pays des parcelles divisées.J'ai eu des problèmes dans un système très similaire pour séparer la variance systématique entre les parcelles de la variable de parcelle, et je soupçonne que cette variance fait partie de la normalisation de la récupération.
Merci beaucoup pour les conseils et la recommandation d'article, j'essaie de plonger dans une meilleure compréhension, mais c'est parfois un peu pénible pour un vieux chimiste organique qui essaie d'apprendre quelques nouvelles astuces...
Re : Déterminer les contraintes d'égalité pour les variables de temps/température associées dans le DOEPas de soucis je suis un "O" aussi bien que je ne pratique pas. Personnellement, je ne ferais pas confiance aux résultats OFAT pour quoi que ce soit, mais c'est mon parti pris. Les parcelles divisées que je propose ne sont pas dues à vos restrictions typiques sur la randomisation. Ce sont des restrictions délibérées (voir l'article de Box et Jones). Je le crée généralement manuellement dans JMP car cela n'a rien à voir avec la difficulté à modifier les facteurs.
