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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、複数の応答がある実験を分析する方法と、ファイルを使用して複数の応答を最適化する方法を示します。陽極酸化.jmp .
この例では、5 つの因子を使用した 12 回のカスタム計画が実施されました。 実験の目的は、厚さ、L*、a*、b* の 4 つの応答を最適化するための係数の設定を見つけることです。
これを行うには、データ テーブルに保存されたモデル スクリプトを実行します。 これらのデータを使用して、5 つの主効果と 4 つの双方向交互作用を推定できます。
応答ごとに異なる効果が重要になる可能性があるため、4 つの応答を個別に分析したいと考えています。 これを行うには、Fit Separately ボックスを選択し、Run をクリックします。
これにより、1 つのウィンドウにグループ化された 4 つの個別の分析が生成されます。
ここで、効果の要約テーブルを使用して、各応答のモデルを縮小します。 p 値が 0.10 を超える効果を削除します。
応答ごとに、予測プロファイラーが提供されます。 しかし、すべての応答を同時に最適化したいのです。
これを行うには、Fit Group の赤い三角形から Profiler を選択します。
これにより、新しい予測プロファイラーが開き、下部に 5 つの因子すべてが表示され、側面に 4 つの応答がすべて表示されます。
応答ごとに、各因子の開始値での予測値と誤差範囲が表示されます。 ここで、開始値は各因子の中間値です。
実験が設計されたとき、応答限界と応答目標は列プロパティとしてデータ テーブルに保存されました。 4 つの応答すべてについて、ターゲットを一致させたいと考えています。
この情報は、最適化のために Prediction Profiler で使用されます。
厚さの応答限界と目標を確認するには、満足度パネルをダブルクリックします。 目標はターゲットに一致させることであり、Thickness の最も望ましい値は 0.9 です。 低い値と高い値は厚さの許容範囲を提供しますが、これらの値はターゲットに一致するほど望ましいものではないことがわかります。
これは、望ましさ曲線に反映されています。 目標に対する望ましさは 1 で、応答限界を超えると 0 になります。
応答ごとに、他の応答に対する応答の重要度を指定できます。 たとえば、厚さの最適化が他の応答の最適化よりも 3 倍重要である場合、[重要度] フィールドに 3 を入力します。
このシナリオでは、4 つの応答すべてが等しく重要です。
5 つの要因の最適な設定を見つける方法を見てみましょう。
これを行うには、予測プロファイラーの赤い三角形から [満足度の最適化] を選択し、次に [満足度の最大化] を選択します。
これらの設定での応答の予測値とともに、最適な設定が提供されます。
望ましさ曲線を見ると、これらの設定で 4 つの応答すべての目標に近づくことができることがわかります。
応答を最適化するには多くの方法が考えられることに注意してください。[満足度の最大化] を再度実行すると、JMP は新しい解を見つけます。
これが一般的なシナリオです。 特定の値で係数をロックして、再最適化することが必要になる場合があります。
