GAMAHola,
Tengo una situación interesante (al menos para mí) para un DOE. Necesito diseñar un experimento con 13 variables. Las variables X1 y X2 (ambas numéricas) no pueden estar en el experimento al mismo tiempo. Si se selecciona X2, entonces X2*X3 <= 1200. Además, la relación entre X6 y X5 debe ser un número entero.
El objetivo del experimento es mejorar la uniformidad de la oblea medida por la profundidad del grabado a lo largo del diámetro de la oblea.
No hay otras restricciones sobre las otras variables (todas numéricas).
¿Cuál sería el mejor diseño para esta situación?
Gracias,
Diseño de experimentosRe: DOE¡Gracias a todos por toda la ayuda/apoyo!
Re: DOENo quiero meterme en medio de esto, así que seré breve.
1. Está intentando determinar qué factores afectan la variación dentro de la oblea midiendo la profundidad del grabado. ¿Has evaluado el sistema de medición? ¿Ha tomado muestras para determinar que la profundidad de grabado dentro de la oblea es el componente más importante? ¿La profundidad del grabado interno es consistente en todas las obleas? ¿Existe algún patrón sistemático en la variación de la profundidad del grabado dentro de la oblea? ¿Ha identificado TODOS los factores que podrían afectar la variabilidad de la profundidad del grabado (algunos pueden ser manejables, otros no)? Estas preguntas deben responderse antes de experimentar.
2. Suponiendo que tenga esas respuestas, parece que está realizando una evaluación. Este es el primero de un conjunto de iteraciones del experimento . No intentes sacarlo todo del primer experimento (es extremadamente ineficiente). Configúrelo de modo que tenga un camino claro para el siguiente experimento (haga esto creando un espacio de diseño bastante grande). Por ejemplo, ¿por qué no tiene un factor (fuente de alimentación) y selecciona configuraciones en cada potencia para maximizar las diferencias que tendría la fuente de alimentación (negrita pero razonable)? Supongo que cree que las fuentes de alimentación están variando su potencia de salida DENTRO DE LA OBLEA (¿Por qué?). Si la fuente de alimentación es interesante, ajústela en un experimento posterior.
3. Las restricciones son confusas, me parece que solo necesitas marcar algún nivel. Recuerde ATREVIDO pero RAZONABLE. Eres no intentar elegir un ganador , está intentando crear una variación lo suficientemente significativa como para poder asignarla con confianza al subconjunto de factores que son importantes. Las próximas iteraciones permitirán una configuración de niveles más precisa y un modelado predictivo.
4. Por último, asegúrese de que su variable de respuesta sea para el variación dentro de la oblea , no la profundidad promedio del grabado (probablemente necesitará medidas repetidas para obtener esa estimación de variación).
Re: DOEHola Víctor,
Lo siento, no lo tengo claro, así que trato de explicarlo de otra manera.
1. I Si se elige X13, no se puede seleccionar ninguno de los X14, X15 y X16: lo que quise decir aquí es que el ingeniero tiene dos fuentes de alimentación: una asociada a X13 y la otra a X14, X15 y X16. Sólo puede elegir una fuente de alimentación por experimento. Si elige la fuente de alimentación 1, entonces solo tiene X13, todas las demás variables en su lugar (excluyendo X13, X14, X15). Si elige la fuente de alimentación 2, entonces entran en juego X14, X15 y X16 y X13 ya no es una variable.
2. "Further X14*X15 <= 1200": debería haber mencionado que X14 está en porcentaje... mis disculpas
3. "Finalmente X13/X10 debe ser un número entero": aquí el interés está en X13 y X10, y el ingeniero nos solicita que diseñemos el experimento teniendo esto en cuenta, por lo que ambos deben estar en el diseño.
Con respecto al punto 1, pensé que tal vez un enfoque sería simplemente tener dos diseños, uno para cada fuente de alimentación. Puede que este no sea el mejor diseño y la razón por la que busco consejo.
Gracias de nuevo por tu tiempo
Re: DOEHola @MarkovVaribles1 ,
Lo siento, pero no puedo entender algunas de las restricciones:
- " I Si se elige X13, no se podrá seleccionar ninguno de los X14, X15 y X16. " : ¿Qué quieres decir con "elegido" y "no seleccionado"? Todos los factores mencionados aquí tienen niveles bajos diferentes de 0 en su diseño, por lo que no entiendo cómo "elegir" y "no seleccionar" algunos de los factores. ¿Están estos factores vinculados entre sí (como factores de mezcla con restricciones)?
- " Más X14*X15 <= 1200 " : Dado que los niveles bajos para estos factores son respectivamente 50 y 400 (50x400 = 20000), no veo cómo tener en cuenta esta restricción... O hay un problema en los niveles de los factores o en la restricción del valor máximo.
- " Finalmente X13/X10 debe ser un número entero. " : ¿Está interesado en los factores individuales X13 y X10 o sólo en su relación/valores relativos? Si es la segunda opción, como mencioné en mis respuestas anteriores, quizás pueda incluir solo un factor X13/X10 en lugar de dos factores individuales.
Esperando tener más información,
Re: DOEHola,
Lo siento, eso fue por error. ¡Publiqué mi última pregunta y estaba esperando una respuesta!
Re: DOEHola @MarkovVaribles1 ,
Me alegra que hayas podido encontrar una solución a tu problema.
Sin embargo, como ya afirmó @fja (¡gracias!), nos faltan detalles sobre cómo se construyó su DoE para eliminar los obstáculos que identificó en su primer mensaje (restricciones sobre algunos niveles, cambios o tipos de factores).
¿Podría proporcionar más información para que las soluciones que ha encontrado para los obstáculos que ha enfrentado también puedan beneficiar a otros miembros de la comunidad JMP?
Esta también podría ser una buena oportunidad para recibir comentarios sobre el diseño que ha creado.
Gracias de antemano,
Re: DOE¡Hola Markov!
Estoy un poco confundido ahora. Has marcado este hilo como resuelto pero aún describe los errores/problemas que encuentras. ¿Estás asentado?
--Fja
Re: DOE¡Intenté crear el diseño y recibo mensajes de error!
Aquí está la lista real de variables a continuación.
Restricciones: si se elige X13, no se puede seleccionar ninguno de los X14, X15 y X16. X14, X15 y X16 deben estar juntos, en cuyo caso X13 está fuera. Además X14*X15 <= 1200. Finalmente X13/X10 debe ser un número entero.
El objetivo del DOE es minimizar la variación de la respuesta entre las obleas (maximizar la uniformidad).
¡Gracias por tu tiempo!
Re: DOEHola Víctor,
Agradecemos mucho la solución sugerida y le agradezco que se tome su tiempo para ayudar aquí. Lo único es que la proporción de los dos factores es un número entero. Los dos factores son la baja frecuencia y la alta frecuencia de la potencia, los cuales deben especificarse para el experimento dentro de un cierto rango operativo.
¡Gracias de nuevo!
Re: DOEHola @MarkovVaribles1 ,
Como lo señaló @fja , brindar más información y contexto puede ayudar a otros usuarios a orientarte o darte algunos consejos.
Aquí hay algunos basados en lo que pude haber entendido de su tema:
- Dado que tiene una cantidad bastante alta de factores (13), supongo que su objetivo principal sería separar los factores significativos de los no significativos. En este caso, un diseño D-óptimo (en el menú "Diseño personalizado") podría ayudarle a diseñar un DoE que coincida con sus expectativas (detección de los principales efectos de los factores de entrada).
Con respecto a sus casos específicos por algunos factores:
- " Las variables X1 y X2 (ambas numéricas) no pueden estar en el experimento al mismo tiempo" : Veo dos soluciones potenciales (para ser probadas/confirmadas): puede usar un "filtro de combinaciones no permitidas" en su DoE si los niveles bajos para estos factores están en 0, o más simplemente crear una columna categórica "elección" con dos niveles (X1, X2) y una columna continua para la cantidad/número de esta variable a probar. Naturalmente, esto debería respetar su restricción de tener solo una de las variables en el experimento (X1 O X2).
- "Si se selecciona X2, entonces X2*X3 <= 1200" : Este puede ser un buen caso para usar el "Filtro de combinaciones no permitidas", con la creación de una columna de fórmula X2*X3 para crear las restricciones. O el uso de covariables/conjunto de candidatos también puede ser una alternativa, para permitir que JMP "seleccione" los experimentos más informativos de un conjunto "autorizado" de datos de experimentos.
- "Además, la relación entre X6 y X5 debe ser un número entero" : Para este caso, ¿por qué no crear directamente un factor X6/X5 si está más interesado en el valor de la relación que en los valores numéricos concretos de X5 y X6? Con un diseño de detección, se pueden configurar niveles bajos y altos de modo que este factor de relación solo pueda ser un número entero, por ejemplo con un nivel bajo establecido en 1 y un nivel alto establecido en 2, 3 o 4...
Estos son mis pensamientos en este momento, algunos pueden ser inexactos o irrelevantes dependiendo del contexto/objetivos faltantes, pero espero que algunos te ayuden en la creación de tu diseño.
Re: DOE¡Hola!
Tal vez podrías agregar tu objetivo general...
Salud
