Les méthodes DOE modernes vous permettent de créer une expérience adaptée à votre système. Apprenez à surmonter les limites du DOE traditionnel en utilisant la plateforme Custom Design. Après avoir créé la conception, utilisez différents outils pour explorer et comparer différentes conceptions afin de vous assurer que vous créez la meilleure conception pour atteindre vos objectifs.
Questions/Réponses / Discussion
Un grand merci à @Bill_Worley et @Victor_G pour obtenir de l'aide sur la session de questions-réponses de cette session.
Q : Quelle conception est la meilleure si vous n'avez que des facteurs continus ?
R : De nombreuses conceptions peuvent fonctionner avec des facteurs continus, mais Custom DOE offre le plus de flexibilité.
Q : Quelle est la différence entre une conception personnalisée avec uniquement des effets principaux et une conception de dépistage définitif ?
R : Un plan à effets principaux ne fournira pas d'estimations pour les effets d'ordre supérieur ; un DSD fournira une estimation des interactions à deux facteurs et des termes polynomiaux s'ils sont actifs et importants (et si tous les effets principaux ne sont pas actifs).
Q : Que signifie l'estimabilité « nécessaire » vs « si possible » ?
R : Les effets "nécessaires" obligeront la génération de conception à être en mesure d'estimer ces termes. Les effets "Si possible" créeront des conceptions bayésiennes, où les effets peuvent être estimés s'il vous reste suffisamment de degrés de liberté, et la génération de conception essaiera d'adapter les points pour pouvoir estimer ces effets.
Q : Une conception personnalisée autorise-t-elle les répliques ?
R : Vous pouvez spécifier le nombre de traitements répliqués dans un DOE personnalisé. Si vous souhaitez reproduire une conception entière (une réplique pour chaque traitement), vous pouvez créer la conception, puis augmenter le DOE pour répliquer tous les traitements.
Q : Puis-je exécuter un DSD avec des facteurs de catégorie et de mélange ?
R : DSD autorise les facteurs continus et les facteurs catégoriels à deux niveaux.
Q : Pour les facteurs de mélange, quel est le meilleur : conception de mélange classique ou conception de remplissage d'espace ?
R : Cela dépend, car les méthodologies sont très différentes. Il s'agit essentiellement d'une comparaison entre les approches basées sur un modèle et indépendantes du modèle, et elles ont leurs avantages et leurs inconvénients. Plus ici.
Q : Comment évaluez-vous que les réponses générées sont significatives ?
R : Il y a de nombreux modèles de diagnostic des outils pour y contribuer. Le Analyse de la variance et Estimation des paramètres les rapports sont un bon point de départ.
Q : Est-ce que le fait de changer un facteur en dur ou très dur restreindra la plage de réglage ?
R : Non, définir un facteur sur Difficile ou Très Difficile regroupera les traitements avec des paramètres similaires (au lieu d'être complètement randomisés) et garantira que la conception est équilibrée entre ces facteurs qui sont restreints.
Q : Existe-t-il des situations où D-optimal est meilleur que d'autres critères d'optimalité ?
R : L'utilisation de la plate-forme Design Explorer peut aider à trouver une conception qui présente un bon compromis entre différents critères d'optimalité (comme I pour la variance de prédiction et D pour le dépistage). Il est également possible d'utiliser la conception A-optimale, car elle permet d'accorder une importance/précision différente aux estimations des paramètres (par exemple, pour avoir une meilleure précision sur les effets principaux et moins sur les effets d'interaction dans le contexte des conceptions de dépistage). Bradley Jones a fait une merveilleuse conférence sur Conceptions A-optimales .
Q : Comment savez-vous quel critère d'optimalité a été utilisé pour créer une conception ?
R : Le tableau DOE répertorie les critères d'optimalité qui ont été utilisés.
Q : Si vous ne suivez pas l'ordre donné par le DOE, qu'est-ce que cela signifie pour les résultats ? Supposons que vous êtes limité par le temps lorsque vous arrêtez la production pour exécuter l'expérience, vous devez donc suivre un ordre aussi logique que possible. Cela fausserait-il les résultats ?
R : Si possible, vous devez vous en tenir à l'ordre aléatoire fourni. S'il existe des limitations connues à l'avance, vous pouvez créer un facteur de blocage autour d'une contrainte connue.
