目標の説明、仮定されたモデルの効果の指定、計画の生成、実験実行データの収集、実験データを組み込んだモデルの作成と適合、係数を使用して設定を最適化および改善する方法を確認します。 Design Space Profiler を使用すると、応答が仕様内に収まるとモデルが予測する因子空間内の故障領域 (動作範囲) の限界を対話的に見つけます。
方法を参照してください:
- 実験事例で使用したデータを調べる
- 実験計画の可能性を検討する
- 最終的スクリーニング設計 (DSD) の作成と設計空間のプロファイリングの結果を要約する
- DSD の作成と結果の解釈
- DSD 手法の効果的なモデル選択を使用して、統計モデルを因子設計に適合および解釈します。
- Design Space Profiler を使用して、プロセスを仕様制限内に維持するために必要な係数設定を決定します。
質問への回答者@Phil_Kayライブウェビナー中:
Q: 複数のレベルを使用した DSD DOE はどのように取得しますか? DOE の因子には、各因子に固有の一定量のレベルが含まれていますか? それともJMPがDSDをアプローチとして選択する際にこれを選択したのでしょうか？
A: 基本的に、最終的なスクリーニング計画には、因子ごとに常に 3 つのレベルがあります。 したがって、範囲の下限と上限を定義すると、最終的なスクリーニング設計では常に 3 つのレベルが得られます。 ファクターが低く設定された実行が常に発生します。 ファクターが中間点に設定されている場合と、最高点に設定されている場合の実行があります。 因子を特定し、最高点と最低点を指定するだけで、JMP が補間して各因子範囲の中心点を見つけます。 関連する質問は、炉を 200、280、310 にのみ設定できるように、定義されたレベルしかない場合はどうなるかということです。 ここでは、それらは均等な占有率レベルではありません。 その場合は、カスタム デザインを使用することをお勧めします。
Q: 仕様内で予測プロファイラーに色を付けるにはどうすればよいですか?
A: JMP のどのグラフでも、任意の軸をダブルクリックして基準線または範囲を追加できます。以下を参照してください。
ありがとうございます。「完全なストーリー」に感謝します。基本的なプロセスの入力と出力の理解から、DOE、そしてプロファイラーとともに最適な設定を特定するための設計空間プロファイラーの使用方法まで。ありがとうございます。
