DAMHIRSCHKUHHallo,
Ich habe eine interessante Situation (zumindest für mich) für ein DOE. Ich muss ein Experiment mit 13 Variablen entwerfen. Die Variablen X1 und X2 (beide numerisch) können nicht gleichzeitig im Experiment sein. Wenn X2 ausgewählt ist, ist X2*X3 <= 1200. Darüber hinaus muss das Verhältnis von X6 zu X5 eine ganze Zahl sein.
Ziel des Experiments ist die Verbesserung der Wafer-Gleichmäßigkeit, gemessen an der Ätztiefe über den Wafer-Durchmesser.
Keine weiteren Einschränkungen für die anderen Variablen (alle numerisch).
Was wäre das beste Design für diese Situation?
Danke,
VersuchsplanungBetreff: DOEVielen Dank an alle für die Hilfe/Unterstützung!
Betreff: DOEIch möchte mich nicht mitten darin einmischen, also fasse ich meine Gedanken kurz.
1. Sie versuchen herauszufinden, welche Faktoren die Wafervariation beeinflussen, indem Sie die Ätztiefe messen. Haben Sie das Messsystem beurteilt? Haben Sie Proben genommen, um festzustellen, ob die Ätztiefe innerhalb des Wafers die wichtigste Komponente ist? Ist die Ätztiefe innerhalb der Wafer konsistent? Gibt es systematische Muster für die Variation der Ätztiefe innerhalb des Wafers? Haben Sie ALLE Faktoren identifiziert, die sich möglicherweise auf die Ätztiefenvariabilität auswirken könnten (einige sind möglicherweise beherrschbar, andere nicht)? Diese Fragen sollten vor dem Experimentieren beantwortet werden.
2. Vorausgesetzt, Sie haben diese Antworten, scheint es, dass Sie eine Überprüfung durchführen. Dies ist das erste von a Reihe von Experimentiterationen . Versuchen Sie nicht, alles aus dem ersten Experiment herauszuholen (es ist äußerst ineffizient). Richten Sie es so ein, dass Sie einen klaren Weg für das nächste Experiment haben (schaffen Sie dazu einen ziemlich großen Designraum). Warum haben Sie beispielsweise nicht einen Faktor (Stromversorgung) und wählen Einstellungen für jede Stromversorgung aus, um die Unterschiede zu maximieren, die die Stromversorgung haben würde (mutig, aber vernünftig). Ich gehe davon aus, dass Sie glauben, dass die Netzteile ihre Ausgangsleistung innerhalb des Wafers variieren (Warum?)? Wenn die Stromversorgung interessant ist, nehmen Sie die Feinabstimmung in einem späteren Experiment vor.
3. Die Einschränkungen sind verwirrend. Mir kommt es so vor, als müsste man nur eine Level-Einstellung vornehmen. Denken Sie daran: mutig, aber vernünftig. Du bist Ich versuche nicht, einen Gewinner auszuwählen , versuchen Sie, eine ausreichend signifikante Variation zu erzeugen, um sie sicher der Teilmenge der wichtigen Faktoren zuordnen zu können. Die nächsten Iterationen werden eine präzisere Niveaueinstellung und prädiktive Modellierung ermöglichen.
4. Stellen Sie abschließend sicher, dass Ihre Antwortvariable für die ist Variation innerhalb des Wafers , nicht die durchschnittliche Ätztiefe (Sie werden wahrscheinlich wiederholte Messungen benötigen, um diese Variationsschätzung zu erhalten).
Betreff: DOEHallo Victor,
Tut mir leid, dass ich mich nicht klar ausgedrückt habe, deshalb versuche ich es anders zu erklären.
1. ICH Wenn X13 ausgewählt ist, kann keines von X14, X15 und Er kann pro Experiment nur ein Netzteil auswählen. Wenn er Stromversorgung 1 wählt, hat er nur X13, alle anderen Variablen sind vorhanden (außer X13, X14, X15). Wählt er Netzteil 2, kommen X14, X15 und X16 ins Spiel und X13 ist keine Variable mehr.
2. „Weitere X14*X15 <= 1200“: Ich hätte erwähnen sollen, dass X14 in Prozent angegeben ist ... Entschuldigung
3. „Schließlich muss X13/X10 eine ganze Zahl sein“: Hier liegt das Interesse an X13 und
Was Punkt 1 betrifft, dachte ich, dass ein Ansatz vielleicht darin besteht, einfach zwei Designs zu haben, eines für jedes Netzteil. Dies ist möglicherweise nicht das beste Design und der Grund, warum ich Rat suche.
Nochmals vielen Dank für Ihre Zeit
Betreff: DOEHallo @MarkovVaribles1 ,
Es tut mir leid, aber ich kann einige der Einschränkungen nicht verstehen:
- " ICH Wenn X13 ausgewählt ist, kann weder X14 noch X15 noch X16 ausgewählt werden. " : Was meinst du mit „ausgewählt“ und „nicht ausgewählt“? Alle hier genannten Faktoren haben in Ihrem Design niedrige Werte, die von 0 abweichen, daher verstehe ich nicht, wie man einige der Faktoren „auswählt“ und „nicht auswählt“. Sind diese Faktoren miteinander verknüpft (wie Mischungsfaktoren mit Einschränkungen)?
- " Weiter X14*X15 <= 1200 ": Da die niedrigen Werte für diese Faktoren 50 bzw. 400 (50x400 = 20000) betragen, sehe ich nicht, wie ich diese Einschränkung berücksichtigen soll ... Entweder liegt ein Problem bei den Faktorstufen oder bei der Maximalwertbeschränkung vor.
- " Schließlich muss X13/X10 eine ganze Zahl sein. " : Interessieren Sie sich für die einzelnen Faktoren X13 und X10 oder nur für deren Verhältnis/Relativwerte? Wenn es sich um die zweite Option handelt, wie in meinen vorherigen Antworten erwähnt, können Sie möglicherweise nur einen Faktor X13/X10 anstelle von zwei einzelnen Faktoren einbeziehen.
Ich freue mich auf weitere Informationen,
Betreff: DOEHallo,
Entschuldigung, das war ein Fehler. Ich habe meine letzte Frage gestellt und warte auf eine Antwort!
Betreff: DOEHallo @MarkovVaribles1 ,
Ich freue mich, dass Sie eine Lösung für Ihr Problem finden konnten.
Allerdings, wie bereits von @fja (Danke!), uns fehlen Details darüber, wie Ihr DoE aufgebaut wurde, um die Hindernisse zu beseitigen, die Sie in Ihrer ersten Nachricht identifiziert haben (Einschränkungen hinsichtlich der Ebenen, Änderungen oder Typen einiger Faktoren).
Können Sie bitte weitere Informationen bereitstellen, damit die von Ihnen gefundenen Lösungen für die Hindernisse, mit denen Sie konfrontiert waren, auch anderen Mitgliedern der JMP-Community zugute kommen könnten?
Dies könnte auch eine gute Gelegenheit sein, Feedback zu dem von Ihnen erstellten Design zu erhalten.
Dank im Voraus,
Betreff: DOEHallo Markov!
Ich bin jetzt etwas verwirrt. Sie haben diesen Thread als gelöst markiert, beschreiben aber dennoch aufgetretene Fehler/Probleme. Sind Sie zufrieden?
--Fja
Betreff: DOEIch habe versucht, das Design zu erstellen und erhalte Fehlermeldungen!
Nachfolgend finden Sie die tatsächliche Liste der Variablen.
Einschränkungen: Wenn X13 ausgewählt ist, kann weder X14 noch X15 noch X16 ausgewählt werden. X14, X15 und X16 müssen zusammen sein. In diesem Fall fällt X13 aus. Weiter X14*X15 <= 1200. Schließlich muss X13/X10 eine ganze Zahl sein.
Das Ziel des DOE besteht darin, die Variation der Reaktion über den Wafer hinweg zu minimieren (die Gleichmäßigkeit zu maximieren).
Vielen Dank für Ihre Zeit!
Betreff: DOEHallo Victor,
Wir schätzen Ihren Lösungsvorschlag sehr und ich danke Ihnen, dass Sie sich die Zeit genommen haben, hier zu helfen. Das Einzige ist, dass das Verhältnis der beiden Faktoren eine ganze Zahl ist. Die beiden Faktoren sind Niederfrequenz und Hochfrequenz der Leistung, die beide für das Experiment innerhalb eines bestimmten Betriebsbereichs spezifiziert werden müssen.
Danke noch einmal!
Betreff: DOEHallo @MarkovVaribles1 ,
Wie von bemerkt @fja Die Bereitstellung weiterer Informationen und Kontext kann anderen Benutzern dabei helfen, Sie anzuleiten oder Ihnen einige Ratschläge zu geben.
Hier sind einige, die auf dem basieren, was ich möglicherweise aus Ihrem Thema verstanden habe:
- Da Sie über eine recht hohe Anzahl an Faktoren (13) verfügen, besteht Ihr Hauptziel vermutlich darin, signifikante von nicht signifikanten Faktoren zu unterscheiden? In diesem Fall könnte Ihnen ein D-optimales Design (im Menü „Custom Design“) dabei helfen, ein DoE zu entwerfen, das Ihren Erwartungen entspricht (Screening der Haupteffekte der Eingabefaktoren).
Bezüglich Ihrer spezifischen Fälle für einige Faktoren:
- " Die Variablen X1 und X2 (beide numerisch) können nicht gleichzeitig im Experiment sein. : Ich sehe zwei mögliche Lösungen (die getestet/bestätigt werden müssen): Sie könnten entweder einen „Filter für unzulässige Kombinationen“ in Ihrem DoE verwenden, wenn die niedrigen Werte für diese Faktoren bei 0 liegen, oder einfacher eine kategoriale Spalte „Auswahl“ mit zwei Ebenen erstellen (X1, X2) und eine fortlaufende Spalte für die Menge/Anzahl dieser zu testenden Variablen. Dies sollte natürlich Ihre Einschränkung berücksichtigen, nur eine der Variablen im Experiment zu haben (X1 ODER X2).
- „Wenn X2 ausgewählt ist, dann ist X2*X3 <= 1200“ : Dies kann ein guter Fall für die Verwendung des „Filters für unzulässige Kombinationen“ mit der Erstellung einer Formelspalte X2*X3 sein, um die Einschränkungen zu erstellen. Oder die Verwendung von Kovariaten/Kandidatensätzen kann ebenfalls eine Alternative sein, damit JMP die informativsten Experimente aus einer „autorisierten“ Datentabelle mit Experimenten „auswählen“ kann.
- „Außerdem muss das Verhältnis von X6 zu X5 eine ganze Zahl sein“ : Warum erstellen Sie in diesem Fall nicht direkt einen Faktor X6/X5, wenn Sie mehr am Verhältniswert als an den konkreten Zahlenwerten aus X5 und X6 interessiert sind? Bei einem Screening-Design könnten Sie niedrige und hohe Ebenen so einrichten, dass dieser Verhältnisfaktor nur eine ganze Zahl sein könnte, beispielsweise wenn eine niedrige Ebene auf 1 und eine hohe Ebene auf 2, 3 oder 4 eingestellt wäre ...
Dies sind im Moment meine Gedanken, einige mögen je nach fehlendem Kontext/Zielen ungenau oder irrelevant sein, aber ich hoffe, dass einige Ihnen bei der Erstellung Ihres Designs helfen werden.
Betreff: DOEHallo!
Vielleicht könnten Sie Ihr Gesamtziel hinzufügen ...
Prost
