プロセス DOE のどちらのオプションが優れているか、またその理由 - 小規模バッチまたは大規模バッチの分割プロット
やあ、
次の状況に合わせて DOE を設計したいと考えています。
このプロセスには 3 つのステップがあります。
オプション A - ステップ 1 で 100g の小さなバッチを準備し、それを次のステップに続けます。 1 回の DOE 実行ごとの各バッチ。これは、すべてのパラメータを簡単に変更できることを意味します
オプション B - ステップ 1 で 500 g の小さなバッチを準備し、この大きなバッチから 100 g で次のステップに進みます。このバッチは 5 回の DOE 実行に続きます。これは分割プロット設計を意味します
どちらの場合も、最初のステップの製品の QC をチェックする方法はありません。
お知らせ下さい、
ありがとう！
実験計画法Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小さなバッチまたは大きなバッチの分割プロット以下にたくさんの良い議論があります。 付け加えておきたいのは、私がこのような状況に置かれたとき、工場内で何が起こるか自問することです。 プラント内で一致するバッチサイズを作成しますか、それとも大きなバッチを作成して後続の多くのステップで使用しますか。 私は工場で見られる変化を模倣するために、常に研究室で実験するよう努めています。 したがって、ステップ 1 の 1 つのバッチがプラントのステップ 2 用に作成される場合、それをラボでモデル化します。 ステップ 1 の大きなバッチを 1 つ作成すると、おそらく実際のバリエーションが薄れてしまうでしょう。
Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小さなバッチまたは大きなバッチの分割プロット私は実験の電力推定値にはあまり重点を置いていないので、アドバイスを提供できる人ではないかもしれません。 ほとんど統計的実験の比較には自分が持っていない知識が必要なので、あまり信頼できるものではありません。 どのような実験を実行するかを決定するために、次の基準を使用します。
- 制約：時間、お金、材料の入手可能性、測定/機器の能力など。 治療回数できる（おそらく交渉が必要になるでしょう）？
- 操作する因子の数 (比較する仮説の数) はどれくらいですか?
- ノイズはどのように管理または分割されるのでしょうか?
- 一部の要素は他の要素よりも変更が難しいのでしょうか?ランダム化に関して他に制限はありますか?
- 推定したい優先順位の影響は何ですか?
- 高次の効果が疑われる/予測されますか (相互作用、曲率など)?
- 望ましい解像度は何ですか? (どのような効果を推定/分離したいですか?)
- どのような次数の多項式が必要でしょうか?
2 つの因子の階乗を実行して 4 つのバッチ (フル解像度) を作成し、4 つのバッチを分割してサブプロット因子の res III (8 処理) または V (16 処理) を実行できます。 実験全体 4 つのバッチを使用し、WP と SP の両方で、分割なしの 7 因子の階乗よりも精度が向上しました。
Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小さなバッチまたは大きなバッチの分割プロットありがとう@スタットマン詳細と目標を追加しました (上部の返信に記載してください) - この情報が決定に役立つ可能性があります。お時間をいただき、ご協力をお願いいたします
Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小さなバッチまたは大きなバッチの分割プロットありがとう@Victor_Gと@スタットマンあなたの返事のために。 私は7つの要素をすべてコンティニューしています。 最初のプロセスステップには 2 つの要素があります。
目標は古典的なもので、最高の製品収率が得られるプロセス条件を見つけることです。この目標には、プロセスの各ステップの最適な条件を知ることが含まれます。
オプション A の場合 - 80% 以上の検出力で 15 回の実行で十分です
オプション B - 15 回の実行により、最初のステップ因子の検出力は 30%、他の 5 つの因子の検出力は 80% 以上になります。
@Victor_Gこれらの情報を踏まえてオプション B を提案するかどうか、またその理由を説明していただけますか?さまざまな設計を比較する際に、パワー以外に何をチェックする必要がありますか?
お知らせ下さい、
Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小さなバッチまたは大きなバッチの分割プロットVictor が言い逃れしているように、あなたは十分な情報を提供していません。 後続の DOE で 5 回の実行があるのはどれですか? 因子はいくつありますか? 「バッチ」を作るための要素を実験していますか? そうであれば、この実験がプロット全体を構成します。 その後、サブプロットで後続の要因を実験できます。 このタイプの実験では、WP と SP の両方の精度が向上し、リソースが削減される可能性があります。
Re: プロセス DOE のどのオプションが優れているか、またその理由 - 小規模バッチまたは大規模バッチの分割プロットやあ@yanivD 、
目標、要因、想定されるモデル、実験予算などが分からないと、質問に対する最終的な答えを見つけるのは難しいかもしれません。
研究の目標に応じて、どちらのオプションにも興味があるかもしれません。
- 実行ごとに 1 つのバッチを使用するオプション A : このオプションは、プロセスの入力の全体的な変動を現実的に評価したい場合に興味深いです。 実行ごとに 1 つのバッチを「作成」するため、バッチ間の変動は、おそらくより大規模な設計を犠牲にして非常に正確に推定できますが、他の要因と併発している可能性があります...
- 5 回の実行ごとに 1 つの大きなバッチを使用するオプション B : このオプションは、入力の変動性に特に関心がないが、その一部を考慮したい場合に興味深いです。 このオプションを使用すると、(ブロック要因のおかげで) プロセスの変動とバッチの変動を区別できる場合がありますが、オプション A では不可能な場合があります (実行ごとに 1 つのバッチを使用するため)。
自分のプロセスを評価することに興味がある場合 (「製品」の入力ではなく、QC をチェックすることができないため)、オプション B が良いと思います。
このコミュニティの他のメンバーがこの使用例についてどう思うか知りたいです。
