Lele, ein lebhafter und fröhlicher 5-jähriger Junge, macht sich Sorgen um das Geburtstagsgeschenk seiner Mutter. Er und sein Vater besprechen, welches Geburtstagsgeschenk er seiner Mutter machen soll.
Papa erwähnte, dass Mama gerne Getränke mit Handkurbel trinkt, also dachte Lele darüber nach, Bubble-Milchtee für ihre Mutter zuzubereiten. Sein Vater erinnerte ihn jedoch daran, dass die wichtigsten Zutaten für die Herstellung von Geleemilch nicht leicht zu finden sind. Papa erklärte, dass die Versuch-und-Irrtum-Methode viel Zeit in Anspruch nimmt und die Ergebnisse ungewiss sind. Papa schlug außerdem vor, JMP zu nutzen, um ein experimentelles Design durchzuführen, um den Perlmilchtee-Geschmack, den Mama mag, auf effektivere Weise zu finden.
Lele: Papa, Mama hat bald Geburtstag. Ich möchte ihr ein Geschenk machen, weiß aber nicht, was ich ihr schenken soll, damit es ihr gefällt.
Papa: Mama wird mit allem zufrieden sein, was du ihr gibst.
Lele dachte plötzlich darüber nach und sagte: Mama trinkt gerne Getränke mit Handkurbel, oder soll ich ihr eine Tasse Perlmilchtee machen?
Papa: Ja, aber weißt du, wie es geht? Wie hoch ist zum Beispiel die Temperatur zum Aufbrühen von schwarzem Tee und wie kocht man Perlen?
Lele: Ich kann nicht, bitte helfen Sie mir.
Papa: Es sollte diese Produktionsprozesse im Internet geben, aber es sollte weniger wichtige Informationen im Internet geben, wie z. B. welche Temperatur und wie lange man es kochen soll, und jeder hat andere Vorlieben. Da wir Mama ein besonderes Geburtstagsgeschenk machen wollen, Wir werden ihr ein besonderes Geburtstagsgeschenk machen. Wie wäre es, wenn ihr als Geburtstagsgeschenk eine Tasse Bubble Milk Tea nur für sie gemacht würde?
Lele: Okay, aber wie finden wir den Geschmack, den sie mag? Es sollte unendlich viele Geschmacksrichtungen auf der Welt geben. Sollten wir unendlich viele Tassen machen?
Papa: Ja, die von Ihnen erwähnte Methode, alle Möglichkeiten auszuprobieren, ist die sogenannte erschöpfende Methode oder Versuch-und-Irrtum-Methode, aber diese Methode wird lange dauern und möglicherweise nicht unbedingt einen Vergleich ermöglichen. Gute Rezeptkombination. Wir sollten JMP für das experimentelle Design verwenden.
was ist JMP experimentelles Design ?
Lele: Was ist JMP? Was ist experimentelles Design? Es hört sich an, als würden Ingenieure Experimente durchführen. Es fühlt sich so großartig an!
Papa: JMP ist eine Software, die viele statistische Analysefunktionen enthält, und Sie haben Recht. Eine ihrer leistungsstarken Funktionen kann uns dabei helfen, effiziente Experimente zu entwerfen. Darüber hinaus kann das experimentelle Design von JMP auch die Art und den Umfang der Faktoren entsprechend Ihren Anforderungen festlegen, das Effektmodell hinzufügen, das Sie für möglich halten, die Anzahl der Experimente, die Sie durchführen können usw., um uns dabei zu helfen, das optimale Experiment im Rahmen der verfügbaren Möglichkeiten zu konstruieren.
Lele schien es nicht zu verstehen und ihr Blick wanderte zu dem unfertigen Lego-Baumhaus.
Papa fuhr fort: „Alles in allem müssen wir ihm nur sagen, dass wir Welche Optionen gibt es für schwarze Teebeutel, in welchem Bereich kann die Wassertemperatur gesteuert werden, in welchem Zeitraum soll der Tee aufgebrüht werden und wie viele Experimente sollen durchgeführt werden? Das wird uns bei der Gestaltung der experimentellen Kombination helfen. Oh.
Lele: Oh, ich verstehe, genau wie wenn wir zum Spielen ausgehen, Genauso wie wir die Fahrnavigation nutzen, um Navigationsrouten zu entwerfen, kann es uns dabei helfen, den besten Weg zu finden, wenn wir ihm sagen, wohin wir wollen und wo wir uns gerade befinden. .
Papa: Das stimmt, aber die Navigation kennt normalerweise unser Ziel. Soll es die kürzeste Zeit in Anspruch nehmen? Oder den kürzesten Weg? Es wird mir je nach Bedarf die am besten empfohlene Kombination anzeigen. Was wir jetzt tun müssen, ist Nutzen Sie in der frühen Phase der Datenerhebung die festgelegte Anzahl an Experimenten, um alle Möglichkeiten möglichst umfassend zu berücksichtigen und die Ergebnisse zu sammeln. Verwenden Sie diese Daten dann, um das Modell zu berechnen und die beste Vorhersage zu erhalten .
Lele: Jetzt sind wir also wie Navigationsingenieure, die JMP verwenden, um Experimente für die Analyse zu entwerfen, und dann anhand der beobachteten Daten herauszufinden, wie wir am schnellsten ans Ziel gelangen?
Papa: Ja, das ist es. Beginnen wir unseren experimentellen Entwurf jetzt mit JMP, Pearl Milk Tea Engineer.
Lele und ihr Vater beschlossen, die Design Of Experiment DOE-Funktion (Design of Experiments) von JMP zu nutzen, um herauszufinden, wie man köstlichen schwarzen Tee zubereitet.
Papa: Lass uns zuerst das Rezept für die Zubereitung von schwarzem Tee finden und sehen, welche wichtigen Einflussbedingungen es gibt.
Papa: Schauen wir uns auf der Website die empfohlenen Methoden zum Aufbrühen von schwarzem Tee an. Finden Sie zunächst heraus, welche Schlüsselbedingungen den Geschmack beeinflussen. Mit den empfohlenen Bedingungseinstellungen können wir den Umfang unseres Experiments eingrenzen.
Deshalb ermittelten Papa und Lele zunächst anhand der Informationen im Internet die passende Tee-Einweichtemperatur und Einweichzeit sowie das empfohlene Wasser-/Tee-Volumenverhältnis. Außerdem fand Papa in einem nahe gelegenen Geschäft zwei Teemarken und wählte Leitungswasser oder Mineralwasser als Wasser für die Teezubereitung. Alle wichtigen Parameter waren wie folgt organisiert (Tabelle 1):
Parameter
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Datentyp
|
Wert (Bereich/Art)
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Schwarztee-Marke
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Kategorie
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Marke A
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Marke B
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Teewasser
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Kategorie
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Leitungswasser
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Mineralwasser
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Verhältnis Wassermenge/Teemenge
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kontinuierlich
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20~60
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Einweichtemperatur (⁰C)
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kontinuierlich
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70~100
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Einweichzeit (m)
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kontinuierlich
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5~20
|
Tabelle 1: Wichtige Parameter und Bereiche von schwarzem Tee
Nachdem sie nach den erforderlichen Schlüsselparametern und Parameterbereichen gesucht hatten, kehrten Lele und ihr Vater ins Wohnzimmer zurück und setzten sich.
Lele: Können wir jetzt anfangen, schwarzen Tee zuzubereiten?
Papa: Noch nicht, denn wir kennen die tatsächlichen Werte der Parameter, die für jedes Experiment eingestellt werden müssen, noch nicht. Wir brauchen auch einen kleinen Helfer, der uns bei der Gestaltung der Experimente hilft.
Papa: Wir brauchen JMP, um uns bei der Gestaltung der Kombination von Experimenten zu helfen.
Also öffnete mein Vater die JMP-Statistiksoftware auf dem Computer.
Was ist ein benutzerdefiniertes Experiment? Maßgefertigtes Design
Papa: Schauen Sie, wenn wir JMP brauchen, um uns bei der Gestaltung von Experimenten zu helfen, können Sie auf das Feld „DOE“ in der Menüoption klicken. Es gibt viele DOE-Methoden, die verwendet werden können, und verwandte DOE-Funktionen. Wenn Sie die Prinzipien hinter jedem DOE und den anwendbaren Objekten nicht verstehen, empfehle ich Ihnen, als Ausgangspunkt benutzerdefiniertes Design, also maßgeschneiderte Experimente, zu verwenden.
Lele: Warum dieses maßgeschneiderte Experiment verwenden?
Papa: Der Grundgedanke hinter maßgeschneiderten Experimenten ist Optimierungsexperiment , wird er uns die beste Lösung vorschlagen, basierend auf den Bedingungen, die wir ihm geben, einschließlich der Schlüsselbedingungen, die wir für wichtig halten, ob diese Schlüsselbedingungen sich gegenseitig beeinflussen, welche Art von Ergebnissen wir erzielen möchten, wie viele Experimente wir durchführen können usw . Experimentelle Kombinationen.
Lele: Genau wie die Navigation.
Papa: Der Vorteil davon ist, dass es sehr gut für normale Leute wie uns geeignet ist, die nicht viel über DOE wissen, aber einen guten experimentellen Entwurf erstellen möchten.
Lele: Ich werde in Zukunft ein DOE-Experte werden. Ich bin jetzt noch ein Kind, also kann ich das nicht. Wenn ich groß bin, werde ich es tun.
Papa: Okay, okay, aber selbst DOE-Experten verwenden oft maßgeschneiderte Experimente als Einstiegspunkt für den experimentellen Entwurf, wenn das Ziel darin besteht, die effektivsten Experimente zu entwerfen. Schauen wir uns das jetzt mit einem benutzerdefinierten experimentellen Design an.
Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Versuchsdesign, um Parameternamen, Bereiche und Anzahl der Experimente festzulegen
Dann gibt Papa die Parameter und den Bereich in die benutzerdefinierte Designplattform ein (Abbildung 1).
JMP Custom DesignJMP Custom DesignJMP Custom DesignJMP Custom DesignKundenspezifisches JMP-Design
Abbildung 1: Geben Sie Antwortergebnisse und Parameter in die benutzerdefinierte Designplattform ein
Fügen Sie dem Modell den Haupteffekt des Parameters, den quadratischen Term des kontinuierlichen Parameters und den Effektterm des Kreuzterms des kontinuierlichen Parameters hinzu (Abbildung 2).
Abbildung 2: Geben Sie die entsprechenden Effektelemente in das Modell ein
Lele: Was sind quadratische Terme und Kreuzterme und warum sollten wir sie hinzufügen?
Papa: Der Grund für das Hinzufügen des quadratischen Termeffekts besteht darin, zu bestätigen, ob die Schlüsselparameter ein Rekurvaturphänomen aufweisen, das heißt, es gibt einen Wert in der Mitte des Bereichs, der dazu führt, dass das Ergebnis einen Maximal- oder Minimalwert erzeugt. Der Zweck des Hinzufügens des Kreuzterms besteht darin, zu bestätigen, ob diese Parameter einen multiplikativen Effekt aufeinander haben, d. h. zusätzlich zum Haupteffekt der Parameter selbst haben bestimmte Bedingungen bei Kombination zusätzliche Auswirkungen.
Lele sah das Bild unten und fragte: Lele: Ist diese Einstellung, wie viele Experimente wir durchführen müssen?
Abbildung 3, Mittelpunkt und Anzahl der Wiederholungseinstellungen sowie Eingabe der Anzahl der Experimente
Papa: Ja, hier können wir festlegen, ob wiederholte Experimente oder Mittelpunkte zu den Experimenten hinzugefügt werden sollen. Die Anzahl der Durchläufe unten kann die Anzahl der Experimente auswählen. Die Mindestanzahl der hier geschriebenen Male beträgt 12 Mal (Minimum). JMP empfiehlt Es ist 16 Mal (Standard). Sie können auch eine erschwingliche Anzahl von Experimenten festlegen (Benutzerdefiniert). Wir verwenden immer noch den Standardwert 16 Mal (Abbildung 3).
Lele: Warum 16 Mal? Ist nicht je öfter desto besser?
Papa: Ja, aber normalerweise haben wir aus Zeit- oder Geldmangel eine vorgegebene Anzahl an Experimenten, die durchgeführt werden können. Dies ist auch der Vorteil des kundenspezifischen Designs. Das kundenspezifische Design kann Experimente gemäß dieser Anforderung entwerfen, während andere experimentelle Designs die angegebene Anzahl von Experimenten erreichen müssen. Ein weiterer wichtiger Grund ist, dass man keinen Tee trinken kann, also muss ich diese 16 Tassen trinken. Papa ist schon nach 16 Tassen angespannt. Wenn er noch ein paar Tassen mehr trinkt, kann es sein, dass er nachts nicht schlafen kann.
Generieren Sie Parameterkombinationen für die Zubereitung von schwarzem Tee und vervollständigen Sie die Datenerfassung
Lele und ihr Vater stellten dann den individuellen Entwurf fertig und erstellten die Parameterkombination für die Zubereitung von schwarzem Tee (Abbildung 4).
JMP DOE參數組合JMP DOE參數組合JMP DOE參數組合JMP DOE參數組合JMP DOE-Parameterkombination
Abbildung 4, experimentelle Kombinationstabelle
Dann führten Papa und Lele das Experiment gemäß dieser Parameterkombinationstabelle durch. Papa bewertete nacheinander und vervollständigte die 16 Bewertungsergebnisse (Abbildung 5).
Abbildung 5: Sammeln Sie die entsprechenden experimentellen Kombinationsergebnisse
Nachdem er zu viele Tassen Tee getrunken hatte, rülpste mein Vater und sagte: „Wir haben die Datenerfassung für das Experiment endlich abgeschlossen.“
verwenden JMP-Fit-Modell Führen Sie eine Regressionsanalyse durch und treffen Sie Modellvorhersagen
Dann können wir im Skriptspeicherbereich oben links auf „Modell“ klicken, um die nachfolgende Analyse durchzuführen. JMP ist sehr rücksichtsvoll und hilft uns dabei, alle nachfolgenden Analysen in diesem Programm zu packen, das heißt, wir können es direkt tun existieren JMP Modell anbauen Plattform zur Durchführung von Regressionsanalysen , können wir zur Analyse direkt auf „Modell“ in der DOE-Tabelle klicken (Abbildung 6).
Abbildung 6: Modellskript im Informationsblatt zum experimentellen Portfolio des DOE
Nachdem ich auf „Modell“ geklickt hatte, fuhr mein Vater fort: Hier können wir auswählen, ob wir Effektterme zum Modell hinzufügen und eine Analysemethode auswählen möchten. Das werden wir tun verwenden „Schrittweise“ Methode bitte JMP Helfen Sie uns, das richtige Modell auszuwählen (Abbildung 7).
JMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP-Fit-Modell
Abbildung 7, Startplattform des Regressionsmodells
Nach mehreren Mausklicks vervollständigte Papa den Bericht (Abbildung 8) und zeigte mit seinem Finger auf die Wirkungszusammenfassung und die Zusammenfassung der Anpassungsergebnisse auf dem Computer.
Papa: Ich habe einige Elemente mit einem Effektterm-p-Wert über 0,05 aus dem Modell ausgeschlossen, um ein genaueres Modell zu erhalten, denn statistisch gesehen bedeutet ein P-Wert über 0,05, dass der Effektterm nur geringe Auswirkungen auf das Modell hat . Haben Sie das beibehalten? Es gibt keinen Unterschied in den Wirkungsbedingungen. Zusätzlich, kann gesehen werden Zusammenfassung der Passform Hier sprechen wir über die Genauigkeit des Modells (R-Quadrat) 0,997 erreicht Dies bedeutet, dass dieses Modell die Stichprobenpunkte stark erklären kann, was bedeutet, dass dieses Modell ein gutes Vorhersagemodell für diese Daten ist. .
JMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP Fit ModelJMP-Fit-Modell
Abbildung 8, Bericht zur Regressionsmodellanalyse
Lele sah es sich an und sagte: „Warum ist der P-Wert der Einweichzeit größer als 0,05, wird aber nicht gelöscht?“ Und daneben befindet sich ein Aufwärtsindikator.
Papa: Da es andere Unterelemente gibt, die im Modell beibehalten werden müssen, können Sie sehen, dass Einweichzeit * Einweichzeit weniger als 0,05 beträgt. Dieses Element muss beibehalten werden. Als übergeordnetes Element muss auch die Einweichzeit beibehalten werden , und dieser Aufwärtsindikator sagt Ihnen, welche übergeordneten Projekte solche Probleme haben und beibehalten werden müssen.
Papa drehte weiter mit dem Mausrad und zeigte die untere Hälfte des Berichts an.
beobachten Vorhersage-Profiler Melden Sie beobachtete Ergebnisänderungen für jeden Parameter
Papa fuhr fort: Wir gingen hinunter, um den Bericht zu finden Vorhersageprofiler( Torschütze) Bericht Das Modell wird hier mit interaktiven Bildern präsentiert, die uns helfen können, es schneller zu verstehen Wie wirken sich die einzelnen Parameteränderungen auf den Geschmack aus? . Unten sehen Sie den Namen des Parameters. Seine Achse (X-Achse) stellt den von uns festgelegten Parameterwert dar und die Achse links (Y-Achse) stellt den vorhergesagten Wert des Flavor-Scores dar. Wenn Sie die Bewertungen verschiedener Bedingungen erfahren möchten, müssen Sie nur die folgenden Parameterwerte an die von Ihnen festgelegten Werte anpassen, um die vorhergesagten Geschmacksergebnisse zu erhalten. Ich wähle beispielsweise Tee A, brühe ihn mit Leitungswasser auf, und die Menge Wasser/Menge Teeblätter. Das Verhältnis, das ich wähle, ist 40, die Einweichtemperatur ist 80, die Einweichzeit, die ich wähle, 15, wenn ich es so ändere ... sehen Sie, Prognoseergebnis Am Ende kam es auf lediglich 4,83 Punkte (Abbildung 9).
JMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction Profiler
Abbildung 9, Vorhersageprofiler
Während sein Vater sprach, zog er die Maus, um die Parametereinstellungen zu ändern. Leles Augen weiteten sich, als fühlte er sich unglaublich.
Lele: Es wird die vorhergesagte Geschmacksbewertung auf dem Bild basierend auf Ihren Anpassungen direkt ändern. Es ist so cool.
Papa: Ja, diese interaktive Funktion ist einfacher zu bedienen und macht es für jeden einfacher, das Modell zu verstehen. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Grafik. Tatsächlich kann Ihnen diese Grafik grob sagen, in welche Richtung Sie sich anpassen müssen, um eine höhere Geschmacksbewertung zu erhalten, was bedeutet, dass es besser schmeckt. Schauen wir uns zum Beispiel das erste Teeblattbild an: B Tee ist besser als A Teeblätter sind hoch, Sie können B kennen Tee hat ein Verhältnis A Der Trend zu köstlichem Tee ,Ähnlich, Mit Mineralwasser aufgebrühter Tee schmeckt besser als mit Leitungswasser aufgebrühter Tee ,sowie Die Einweichzeit beträgt ca. 10~15 Es wird in wenigen Minuten besser schmecken , damit du damit spielen kannst.
JMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction ProfilerJMP Prediction Profiler
Abbildung 9, Vorhersageprofiler
Lele konnte es kaum erwarten, mit der Einstellung verschiedener Parameter zu beginnen. Nachdem er eine Weile damit herumgespielt hatte, stellte er eine Frage.
Lele: Papa, schau mal, wenn ich das Verhältnis von Wassermenge zu Teemenge ändere, ändern sich andere Parameter entsprechend. Einige werden insgesamt höher oder niedriger und andere ändern ihre Form leicht. Das ist so seltsam.
Papa: Hey, du bist sehr mächtig. Du hast diese kleine Veränderung bemerkt. Diese kleinen Veränderungen kommen von Auswirkungen der Anpassung von Parametern , sodass andere Parameter mit der gleichen Form ansteigen. Wenn Sie feststellen, dass sich die Form anderer Parameter offensichtlich ändert, wenn sich der ursprüngliche Parameterwert ändert. Beispielsweise wird die ursprüngliche linke, obere und untere rechte Seite zur unteren linken und oberen rechten Seite. Dies bedeutet, dass sich die Form der anderen Parameter ändert. Die Wirkung von Kreuztermen ist stark. Darüber hinaus können Sie sehen, dass die Trendlinien einiger Parameter keine geraden Linien, sondern gekrümmte Linien sind. Wenn es einen Maximal- oder Minimalwert gibt, bedeutet dies, dass der Effekt des quadratischen Termes sehr hoch ist.
Lele nickte verständnisvoll und fragte dann: Kann ich auf diese Weise alle möglichen Ergebnisse vorhersagen?
Papa antwortete: „Das ist eine gute Frage. Was wir gerade getan haben, ist, JMP zu bitten, uns ein geschätztes Modell basierend auf den von uns gesammelten Daten zur Verfügung zu stellen. Diese Daten basieren jedoch auf breiten und einheitlichen Punkten innerhalb des von uns definierten Bereichs.“ Versuchen Sie, die Leistung jedes Punkts so weit wie möglich in allen Bereichen zu betrachten. Bei Parameterkombinationen außerhalb des Bereichs ist die Vorhersagefähigkeit dieses Modells jedoch schlecht. Daher versuchen wir, keine Vorhersagen außerhalb des ursprünglichen experimentellen Designbereichs zu treffen Aber für die meisten Parameterkombinationen innerhalb des Bereichs können wir dieses Modell verwenden, um ein genaues Ergebnis vorherzusagen.
Als nächstes müssen wir die wichtigsten Schritte des heutigen Tages ausführen: Finden Sie die beste Kombination von Parametern und Bedingungen können Sie die Parametereinstellungen am Scorer anpassen und sehen, welche Kombination Ihrer Meinung nach die höchste Punktzahl ergibt.
Lele nickte und es gab eine weitere Runde von Parameteranpassungen im Prediction Profiler.
existieren Vorhersage-Profiler Finden Sie die beste Parameterkombination
Lele: Papa, ich habe einen mit einer Punktzahl von 9,47 gefunden. Ich habe mich für Tee B entschieden und ihn mit Mineralwasser aufgebrüht. Das Verhältnis Wassermenge/Teemenge betrug 60, die Einweichtemperatur 89,5 und die Einweichzeit 11,9. Das Ergebnis Der Geschmackswert liegt bei 9,47, was sehr gut ist. Das ist großartig.
Papa: Nicht schlecht. Es ist schon sehr hoch. Glaubst du, dass es eine höhere Punktzahl geben wird?
Lele: Vielleicht, weil ich nicht alle so eingestellt habe, dass sie seine Ergebnisse sehen können.
Papa: Dies ist die Zeit, die Magie von JMP zu zeigen. Sehen Sie, ich kann die Erwünschtheit im JMP Prediction Profiler öffnen und Ziele festlegen. Je höher beispielsweise die Erwünschtheitsbewertung für dieses Thema, desto besser. Dann können wir das wählen Maximal Das Ergebnis so groß wie möglich einstellen, d. h. je größer, desto besser . und verwenden Maximieren Sie die Attraktivität Funktion, um die beste Parameterkombination zum Erreichen des Ziels zu finden (Abbildung 10). Oder wählen Sie „Maximieren und Merken“, um die beste Parameterkombination zu finden und im Bericht aufzuzeichnen.
Abbildung 10, (links, Mitte) „Set Desirability“ legt die Wunschwertfunktion fest, (rechts) maximiert den Wunschwert „Maximize Desirability“.
Papa drückt im Profiler auf „Maximieren“ und „Erinnern“, um schnell die beste Parameterkombination zu finden und sie im Bericht aufzuzeichnen (Abbildung 11).
Abbildung 11: Ergebnisse „Maximieren und Merken“.
Lele: Das ist zu schnell und zu bequem!
Papa: Ja, Normalerweise nimmt die Datenanalyse die meiste Zeit in Anspruch, um Daten zu sammeln. JMP Dadurch kann mehr Analysezeit eingespart werden. Daher werden viele Unternehmen, die Daten für statistische Analysen verwenden müssen, diese Software verwenden, um die Analysezeit zu verkürzen. . Tatsächlich unterscheidet sich der Vergleich der manuell erhaltenen Parameterkombination nur geringfügig von der besten Kombination. Sie sind auch sehr gut. Darüber hinaus sind kontinuierliche Parameter wie die Einweichtemperatur 91,02894 tatsächlich nicht einfach zu steuern. Vielleicht können wir 91 oder 90 verwenden, um die Einstellung zu ersetzen.
Anschließend besprachen Lele und ihr Vater die Einstellung der einzelnen Parameterbedingungen. Schließlich verwendeten sie B-Tee und Mineralwasser, das Verhältnis von Wasservolumen zu Teevolumen beträgt 55, die Einweichtemperatur beträgt 90 und die Einweichzeit, die ich gewählt habe, ist 12,5 die endgültige Einstellung der wichtigsten Parameterbedingungen. (Abbildung 12).
Abbildung 12: Die besten Vorhersageergebnisse basierend auf dem experimentellen Design
Lele: Ja! Machen wir als nächstes Milchtee und Perlen?
Papa schaute auf die Uhr und sagte dann: Mama kommt bald zurück. Wenn wir es als Überraschung zu Mamas Geburtstag behandeln wollen, räumen wir die Experimentierausrüstung schnell weg, sonst werden wir entdeckt. Wir werden das nächste Mal mit Milchtee und Perlen experimentieren, um eine gute Formelkombination zu finden. Dabei werden wir andere DOE-Techniken anwenden.
Lele sagte glücklich: „Okay, lass es uns schnell abholen. Ich freue mich darauf.“
Papa und Lele beeilten sich, das Experiment aufzuräumen, bevor Mutter nach Hause kam, aber in Leles Herzen keimte langsam ein kleiner DOE-Samen.
>>In der nächsten Folge erfahren Sie, wie Sie mit der experimentellen Designplattform JMP DOE köstliche Perlen herstellen. <<
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