El Explorador de datos funcionales se utiliza generalmente cuando la salida de un proceso son datos funcionales/curvos. Sin embargo, con algunos trucos, los datos funcionales también se pueden utilizar como entrada para un DOE. Para ilustrar esto, utilizaré un estudio de caso ficticio, repasando los pasos necesarios junto con una explicación de lo que está sucediendo. También adjunté un diario de JMP a esta publicación de blog, para que los lectores puedan seguirlo.
Antecedentes: La empresa de reciclaje de plástico ACME
ACME Plastic Recycling compra plástico triturado a granel, que derrite y forma palanquillas para venderlas a los fabricantes de plástico. Este plástico triturado viene en diferentes distribuciones de tamaño, lo que afecta el proceso de fusión. ACME ha creado una forma rápida y económica de obtener una curva de distribución de tamaños para cada envío entrante. Quieren optimizar los parámetros de su proceso de fusión para minimizar el tiempo necesario para cada envío específico.
Paso 1: analizar los datos de la curva
El equipo creó un conjunto de datos que incluye el rango de lo que generalmente ven en las distribuciones de tamaño entrantes. Esto se muestra en el siguiente gráfico:
Utilizando la plataforma FDE, descubrieron que un B Spline simple con 2 FPC explica el 98,6 % de sus datos. Aumentar los FPC a 3 explica un 1% adicional, pero agrega complejidad y corre el riesgo de intentar predecir el ruido. Se decidieron por 2 FPC, como se muestra a continuación.
2. Componentes principales funcionales de salida
La plataforma FDE tiene la capacidad de generar los FPC de cualquier modelo que se haya instalado. Esto significa que las curvas, representadas por FPCS, se pueden utilizar en otras plataformas de JMP. Se pueden exportar FPC seleccionando el Triángulo rojo cerca del esquema de Resúmenes de funciones y luego seleccionando Personalizar. Al usar el botón "Deseleccionar todo" y luego seleccionar "Aceptar y guardar", se crea una nueva tabla de datos con los FPC para cada grupo, como se muestra en las 2 imágenes siguientes.
Se necesita un truco con la tabla de datos para más adelante: cambiar el nombre de las columnas "Datos FPC 1" y "Datos FPC 2" a "FPC 1" y FPC 2" facilitará la vinculación de perfiladores más adelante en el proceso. Los lectores que lo sigan deben asegurarse de que su tabla de datos tenga nombres de columnas actualizados como se refleja a continuación.
3. Cree y ejecute DOE personalizado
El proceso de fusión y tocho tiene 4 factores, 3 de los cuales son continuos, siendo el 4º la distribución del plástico triturado. El equipo comenzó utilizando Custom Designer para completar todo excepto la distribución del plástico triturado, como se muestra a continuación.
La siguiente parte es clave: el uso de FPC como factores covariables en el diseñador personalizado obliga a JMP a utilizar estas distribuciones específicas en el experimento. Esto es posible porque cada fila contiene una combinación de CPF, que representan, en este caso, el 98,6% de toda la información de las propias curvas. Para lograr esto en el diseñador personalizado, el equipo siguió estos pasos:
- Asegurándose de que la tabla Resumen de FPC sea la tabla superior, en el Diseñador personalizado, seleccione Agregar factor...Covariable
- En el cuadro que aparece, seleccione las dos columnas "Datos FPC" y presione Aceptar
- Después de hacer clic en "Continuar" y "RSM" para crear el modelo, seleccione la casilla de verificación "Permitir que se repitan filas de covariables".
- Haga clic en "Crear diseño" para crear el experimento y la tabla de recopilación de datos.
Permitir que se repitieran las filas de covariables significó que el equipo necesitaba encontrar y utilizar materia prima que coincidiera con la distribución especificada. JMP facilitó esto al incluir el número de fila de la tabla de datos FPC en la tabla de diseño experimental. Por ejemplo, en la captura de pantalla siguiente, la primera ejecución utilizó la fila 11 de la tabla de resúmenes, que era la distribución "k" del conjunto de datos original utilizado en la plataforma FDE.
El equipo completó el experimento con los factores continuos especificados (X1 a X3) y la distribución de tamaño plástico especificada. Luego utilizaron el guión del modelo generado por el Diseñador personalizado, recortando los términos no significativos uno a la vez hasta que solo quedaron los términos significativos en el modelo (el guión "Modelo final" en la revista, para los siguientes). Este modelo se muestra a continuación:
4. Uso conjunto de FDE y modelo de ajuste
En lugar de intentar comprender los factores FPC 1 y FPC 2 en Prediction Profiler, el equipo encontró un método más simple: vincular los perfiladores del modelo y el FDE. Hicieron esto seleccionando el Triángulo Rojo en el Generador de perfiles de predicción... Configuración de factores... Perfiladores de enlaces. A continuación, organizaron las ventanas una al lado de la otra, por lo que cambiar los FPC en Prediction Profiler también cambia la forma de la curva en la ventana FDE.
Ahora, el flujo de trabajo en ACME Plastics es:
- Cada nuevo lote tiene una distribución de tamaño realizada al inicio del proceso. En el siguiente ejemplo, el lote de Target no coincide perfectamente con ninguna de las distribuciones anteriores. Esto era de esperarse; es por eso que el equipo quería utilizar la plataforma FDE en primer lugar.
- Esta distribución se ingresa como Destino en la plataforma FDE, lo que hace que el botón Optimizar Destino esté disponible. En este caso, el lote entrante se describe con FPC de aproximadamente -0,359 y 0,032.
Con el Prediction Profiler del DOE vinculado al FPC Profiler de la plataforma FDE, cuando se selecciona el botón "Optimizar objetivo", el Prediction Profiler se actualiza. Bloquear los dos FPC en el Generador de perfiles de predicción le permite al equipo maximizar la deseabilidad de los 3 factores continuos restantes. En este caso, la configuración óptima de la máquina es X1 en el extremo inferior, X2 en el extremo superior y X3 establecido en -0,341.
El equipo de ACME Plastics ha obtenido excelentes resultados con esto y ahora están considerando tomar la excelente y gratuito curso de scripting JSL , para que puedan combinar las dos ventanas y agilizar aún más su proceso. Por ahora, están contentos de poder utilizar datos funcionales como entradas para su proceso.
