Conception de mélange bicheJe veux faire une conception de mélange pour une formulation à 4 composants. J'ai deux fournisseurs pour le composant principal. Dois-je faire un DOE avec une variable catégorielle ou un DOE distinct pour chaque fournisseur ? »Conception d'expériencesRe: Biche de conception de mélangeSalut @YanivD ,
Il se peut qu'il n'y ait pas de réponse définitive à votre question, car les deux approches peuvent avoir des avantages et des inconvénients. Cela dépend grandement de votre objectif, de la complexité du modèle supposé et du budget expérimental dont vous disposez.
A titre d'exemple, si vous souhaitez comparer directement et facilement ces deux fournisseurs, l'option de faire 2 DoE est intéressante, car vous pourrez comparer des valeurs brutes dans l'espace expérimental ainsi que des prédictions et des paramètres de modèles. Mais selon la complexité du modèle de mélange, cela pourrait représenter un coût expérimental élevé.
D'un autre côté, si vous voulez pouvoir optimiser votre mélange en fonction du fournisseur, créer une conception de mélange avec le facteur "fournisseur" peut être utile, car vous pouvez prendre en compte dans le modèle les interactions entre le fournisseur et d'autres facteurs de mélange.
Si vous souhaitez plus d'orientations, vous pouvez décrire un peu plus votre objectif, votre modèle, vos contraintes... car cela peut nous aider à déterminer quelle voie pourrait être intéressante à envisager.
J'espère que cette première réponse vous aidera,
Re: Biche de conception de mélangeVictor a donné d'excellents conseils et surtout quelques questions.En règle générale, les conceptions de mélanges sont des stratégies d'optimisation.Ceux-ci doivent être utilisés après avoir compris le bruit (par exemple, la cohérence des matières premières, la variation d'un fournisseur à l'autre, etc.).Si vous ne comprenez pas le bruit, votre « surface » créée par la conception du mélange qui est utilisée pour sélectionner les niveaux appropriés pour les facteurs de mélange peut changer en fonction du bruit changeant.Cela rend le modèle inutile car le bruit changera invariablement à l'avenir.
