最新の DOE 手法を使用すると、システムに適合した実験を作成できます。 カスタム デザイン プラットフォームを使用して、従来の DOE の制限を克服する方法を学びます。 設計を作成した後、さまざまなツールを使用してさまざまな設計を調査および比較し、目標をサポートする最適なオプションを作成していることを確認します。
質疑応答・ディスカッション
とても感謝しています@Bill_Worleyそして@Victor_Gこのセッションの Q&A セッションに関するヘルプが必要な場合。
Q: 連続因子のみがある場合、どのような設計が最適ですか?
A: 多くの設計は連続因子を使用できますが、カスタム DOE が最も柔軟です。
Q: 主効果のみを含むカスタム デザインと最終的なスクリーニング デザインの違いは何ですか?
A: 主効果計画では高次効果の推定値は得られません。 DSD は、2 因子交互作用と多項式項がアクティブで重要な場合 (およびすべての主効果がアクティブでない場合) に、それらの推定値を提供します。
Q: 推定可能性の「必要」と「可能であれば」とは何を意味しますか?
A: 効果を「必要」にすると、設計生成時にこれらの項を推定できるようになります。 効果「可能であれば」は、十分な自由度が残っている場合に効果を推定できるベイジアン計画を作成します。設計生成では、これらの効果を推定できるようにポイントを調整しようとします。
Q: カスタム デザインでは複製が可能ですか?
A: カスタム DOE で複製される処理の数を指定できます。 設計全体 (処理ごとに複製) を複製する場合は、設計を作成してから DOE を拡張してすべての処理を複製できます。
Q: カテゴリ因子と混合因子を使用して DSD を実行できますか?
A: DSD では、連続因子と 2 レベルのカテゴリ因子が可能です。
Q: 混合因子については、古典的な混合計画と空間充填計画のどちらが最適ですか?
A: 方法論が大きく異なるため、それは状況によります。 これは基本的にモデルベースのアプローチとモデルに依存しないアプローチの比較であり、それぞれに利点と欠点があります。 もっとここ。
Q: 生成された応答が重要かどうかをどのように評価しますか?
A: あります多くのモデルの診断これに役立つツール。 の分散分析そしてパラメータの推定レポートは良い出発点です。
Q: ファクターをハードまたはベリーハードに変更すると、設定範囲が制限されますか?
A: いいえ、因子をハードまたはベリーハードに設定すると、（完全にランダム化されるのではなく）同様の設定を持つ処理がグループ化され、制限されたこれらの因子間で設計のバランスが確保されます。
Q: D-optimal が他の最適性基準よりも優れている状況はありますか?
A: Design Explorer プラットフォームを使用すると、さまざまな最適性基準 (予測分散の I とスクリーニングの D など) の間で適切な妥協点を持つ設計を見つけるのに役立ちます。 A 最適計画を使用するオプションもあります。これにより、パラメーター推定に異なる重点/精度を適用できるようになります (たとえば、スクリーニング計画のコンテキストで、主効果の精度を高め、交互作用効果の精度を低くするため)。 ブラッドリー・ジョーンズは素晴らしい講演をしました最適な設計。
Q: 設計の作成にどのような最適性基準が使用されたかをどのようにして知ることができますか?
A: DOE テーブルには、使用された最適性基準がリストされます。
Q: DOE の指示に従わなかった場合、結果はどうなりますか? たとえば、実験を実行するために生産を停止するときに時間が制限されている場合、つまり、できるだけ論理的な順序で実行する必要があります。 それは結果を歪めるでしょうか?
A: 可能であれば、指定されたランダムな順序に従う必要があります。 事前に制限がわかっている場合は、既知の制約を中心にブロック要因を作成できます。
