BICHESalut,
J'ai une situation intéressante (du moins pour moi) pour un DOE. Je dois concevoir une expérience avec 13 variables. Les variables X1 et X2 (toutes deux numériques) ne peuvent pas faire partie de l'expérience en même temps. Si X2 est sélectionné alors X2*X3 <= 1200. De plus, le rapport entre X6 et X5 doit être un nombre entier.
Le but de l'expérience est d'améliorer l'uniformité de la tranche, mesurée par la profondeur de gravure sur tout le diamètre de la tranche.
Aucune autre contrainte sur les autres variables (toutes numériques).
Quelle serait la meilleure conception pour cette situation ?
Merci,
Conception d'expériencesRe : DOEMerci à tous pour toute l'aide/soutien !
Re : DOEJe ne veux pas entrer au milieu de tout cela, alors je vais garder mes pensées brèves.
1. Vous essayez de déterminer quels facteurs affectent la variation de la tranche en mesurant la profondeur de gravure. Avez-vous évalué le système de mesure ? Avez-vous échantillonné pour déterminer que la profondeur de gravure à l'intérieur de la plaquette est le composant le plus important ? La profondeur de gravure intérieure est-elle cohérente sur toutes les tranches ? Existe-t-il des modèles systématiques de variation de la profondeur de gravure au sein de la tranche ? Avez-vous identifié TOUS les facteurs susceptibles d'avoir un impact sur la variabilité de la profondeur de gravure (certains peuvent être gérables, d'autres non) ? Il convient de répondre à ces questions avant l’expérimentation.
2. En supposant que vous ayez ces réponses, il semble que vous effectuiez une sélection. C'est la première d'une ensemble d'itérations d'expérience . N'essayez pas de tout tirer de la première expérience (c'est extrêmement inefficace). Configurez-le de manière à avoir un chemin clair pour la prochaine expérience (faites-le en créant un espace de conception assez grand). Par exemple, pourquoi ne pas avoir un facteur (alimentation) et sélectionner des paramètres sur chaque puissance pour maximiser les différences qu'aurait l'alimentation (audacieuse mais raisonnable). Je suppose que vous pensez que les alimentations font varier leur puissance de sortie AU SEIN DE LA PLAQUE (Pourquoi ?) ? Si l’alimentation électrique est intéressante, affinez-la lors d’une expérience ultérieure.
3. Les contraintes prêtent à confusion, il me semble qu'il suffit de régler un certain niveau. Rappelez-vous AUDACIEUX mais RAISONNABLE. Tu es je n'essaie pas de choisir un gagnant , vous essayez de créer une variation suffisamment significative pour pouvoir l'attribuer en toute confiance au sous-ensemble de facteurs qui sont importants. Les prochaines itérations permettront un réglage des niveaux et une modélisation prédictive plus précis.
4. Enfin, assurez-vous que votre variable de réponse correspond au variation au sein de la plaquette , pas la profondeur de gravure moyenne (vous aurez probablement besoin de mesures répétées pour obtenir cette estimation de la variation).
Re : DOESalut Victor,
Désolé, je ne suis pas clair, alors j'essaie d'expliquer différemment.
1. je Si X13 est choisi, aucun des X14, X15 et X16 ne peut être sélectionné : ce que je voulais dire ici, c'est que l'ingénieur dispose de deux alimentations : l'une associée à X13 et l'autre à X14, X15 et X16. Il ne peut choisir qu'une seule alimentation par expérience. S'il choisit l'alimentation 1, alors il n'a que X13, toutes les autres variables en place (à l'exclusion de X13, X14, X15). S'il choisit l'alimentation 2 alors X14, X15 et X16 entrent en jeu et X13 n'est plus une variable.
2. "En outre X14*X15 <= 1200" : j'aurais dû mentionner que X14 est en pourcentage... mes excuses
3. "Enfin, X13/X10 doit être un nombre entier" : ici l'intérêt se porte sur X13 et X10, et l'ingénieur demande que nous concevions l'expérience en gardant cela à l'esprit, donc les deux doivent être dans la conception.
En ce qui concerne le point 1, j'ai pensé qu'une approche consisterait peut-être à avoir simplement deux modèles, un pour chaque alimentation. Ce n'est peut-être pas la meilleure conception et c'est la raison pour laquelle je demande conseil.
Merci encore pour votre temps
Re : DOESalut @MarkovVaribles1 ,
Je suis désolé mais je ne comprends pas certaines contraintes :
- " je f X13 est choisi, aucun des X14, X15 et X16 ne peut être sélectionné. " : Qu'entendez-vous par "choisi" et "non sélectionné" ? Tous les facteurs mentionnés ici ont des niveaux faibles différents de 0 dans votre conception, donc je ne comprends pas comment « choisir » et « ne pas sélectionner » certains facteurs. Ces facteurs sont-ils liés les uns aux autres (comme les facteurs de mélange avec contraintes) ?
- " En outre X14*X15 <= 1200 " : Puisque les niveaux bas pour ces facteurs sont respectivement de 50 et 400 (50x400 = 20000), je ne vois pas comment prendre en compte cette contrainte... Soit il y a un problème au niveau des niveaux de facteurs, soit au niveau de la contrainte de valeur maximale.
- " Enfin, X13/X10 doit être un nombre entier. " : Êtes-vous intéressé par les facteurs individuels X13 et X10 ou uniquement par leur rapport/valeurs relatives ? Si c'est la deuxième option, comme mentionné dans mes réponses précédentes, vous pouvez peut-être inclure un seul facteur X13/X10 au lieu de deux facteurs individuels.
Dans l'attente d'avoir plus d'informations,
Re : DOESalut,
Désolé, c'était par erreur. J'ai posté ma dernière question et j'attendais une réponse !
Re : DOESalut @MarkovVaribles1 ,
Je suis heureux que vous ayez pu trouver une solution à votre problème.
Cependant, comme l'a déjà indiqué @fja (merci !), il nous manque des détails sur la façon dont votre DoE a été construit afin de lever les obstacles que vous avez identifiés dans votre premier message (contraintes sur certains niveaux, changements ou types de facteurs).
Pouvez-vous s'il vous plaît fournir plus d'informations, afin que les solutions que vous avez trouvées aux obstacles que vous avez rencontrés puissent également bénéficier aux autres membres de la communauté JMP ?
Cela pourrait également être une bonne occasion de recevoir des commentaires sur le design que vous avez créé.
Merci d'avance,
Re : DOEBonjour Markov!
Je suis un peu confus maintenant. Vous avez marqué ce fil comme résolu mais décrivez quand même les erreurs/problèmes que vous rencontrez. Etes-vous installé ?
--Fja
Re : DOEJ'ai essayé de créer le design et je reçois des messages d'erreur !
Voici la liste réelle des variables ci-dessous.
Contraintes : soit si X13 est choisi, aucun des X14, X15 et X16 ne peut être sélectionné. X14, X15 et X16 doivent être ensemble, auquel cas X13 est exclu. En outre X14*X15 <= 1200. Enfin, X13/X10 doit être un nombre entier.
L'objectif du DOE est de minimiser la variation de réponse à travers la tranche (maximiser l'uniformité).
Merci pour votre temps!
Re : DOESalut Victor,
Votre solution suggérée est très appréciée et je vous remercie d'avoir pris le temps de m'aider ici. Le seul problème est que le rapport des deux facteurs est un nombre entier. Les deux facteurs sont la basse fréquence et la haute fréquence de la puissance, qui doivent tous deux être spécifiés pour l'expérience dans une certaine plage opérationnelle.
Merci encore!
Re : DOESalut @MarkovVaribles1 ,
Comme l'a noté @fja , fournir plus d'informations et de contexte peut aider les autres utilisateurs à vous guider ou à vous donner des conseils.
En voici quelques-uns basés sur ce que j'ai pu comprendre de votre sujet :
- Puisque vous avez un nombre assez élevé de facteurs (13), je suppose que votre objectif principal serait de trier les facteurs significatifs des facteurs non significatifs ? Dans ce cas, une conception D-optimale (dans le menu "Conception personnalisée") pourrait vous aider à concevoir une DoE qui correspond à vos attentes (en sélectionnant les principaux effets des facteurs d'entrée).
Concernant vos cas spécifiques pour certains facteurs :
- " Les variables X1 et X2 (toutes deux numériques) ne peuvent pas être dans l'expérience en même temps" : Je vois deux solutions potentielles (à tester/confirmer) : vous pouvez soit utiliser un "Filtre de combinaisons interdites" dans votre DoE si les niveaux bas pour ces facteurs sont à 0, soit plus simplement créer une colonne catégorielle "choix" à deux niveaux (X1, X2) et une colonne continue pour la quantité/nombre de cette variable à tester. Cela devrait naturellement respecter votre contrainte de n'avoir qu'une seule des variables dans l'expérience (X1 OU X2).
- "Si X2 est sélectionné alors X2*X3 <= 1200" : Cela peut être un bon cas pour utiliser le "Filtre des combinaisons interdites", avec la création d'une colonne de formule X2*X3 afin de créer les contraintes. L'utilisation de covariables/ensembles candidats peut également être une alternative, afin de permettre à JMP de « sélectionner » les expériences les plus informatives à partir d'un ensemble « autorisé » d'expériences datatables.
- "De plus, le rapport entre X6 et X5 doit être un nombre entier" : Dans ce cas, pourquoi ne pas créer directement un facteur X6/X5 si vous êtes plus intéressé par la valeur du rapport que par les valeurs numériques concrètes de X5 et X6 ? Avec une conception de criblage, vous pouvez définir des niveaux bas et élevés de sorte que ce facteur de rapport ne puisse être qu'un nombre entier, par exemple avec un niveau bas fixé à 1 et un niveau haut fixé à 2, 3 ou 4...
Ce sont mes réflexions pour le moment, certaines peuvent être inexactes ou non pertinentes selon le contexte/objectifs manquants, mais j'espère que certaines vous aideront dans votre création de design.
Re : DOESalut!
Peut-être pourriez-vous ajouter votre objectif global...
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