Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielBonjour amis JMPers
J'essaie de trouver les paramètres de fabrication optimaux en utilisant l'approche RSM. Ma conception comporte 5 réponses et 5 facteurs (4 continus et 1 catégorique).J'ai essayé d'utiliser la conception de surface à réponse classique du DOE ; mais quand j'arrive à saisir les facteurs, il semble que les facteurs ne peuvent être que continus ? J'utilisais la conception CCD. Je ne sais pas comment je peux naviguer dans cela. Lorsque je mets mon facteur catégoriel en tant que facteur continu, j'obtiens des variations dénuées de sens dans la table de paramétrage puisque cette catégorie est censée n'avoir que deux niveaux.
Ce que j'ai essayé de faire maintenant, c'est de créer une conception personnalisée et de choisir le RSM sous Modèle (et je reçois le message indiquant que le facteur catégoriel ne peut pas apparaître dans les termes du modèle polynomial), puis je sélectionne le nombre minimum d'exécutions, et dans dans ce cas, 22 (avec 2 points centraux), ou dois-je sélectionner le nombre de courses par défaut qui est de 26 ?
Mon problème est que je ne sais pas si c'est la bonne approche ? et si c'est le cas, comment puis-je évaluer l'exactitude de la conception ? J'ai aussi lu quelque part ici dans le forum qu'on ne peut pas utiliser le CCD lorsque le design est un design personnalisé ? Je ne sais donc pas comment utiliser le RSM. Mon objectif est d'optimiser mon processus.
Il y a eu une question similaire il y a quelque temps, mais on ne sait pas exactement ce que l'utilisateur a fini par faire, d'où ma question ici. De plus, je n'arrive plus à trouver le message.
Merci j'avance pour vos contributions.
Conception d'expériencesRe : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielBonjour Phil,
J'ai le même scénario avec Incr_ch22. Mais je veux ajouter le blocage à deux. Quand je le fais, la puissance d’interception est très faible. C'est OK?
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielSalut @Phil_Kay
Merci pour l'explication, cela me semble très logique. Je connaissais le facteur numérique discret, mais je n'avais jamais pensé qu'il pouvait réellement être applicable ici. Votre (vos) contribution(s) ont été très utiles.
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielSalut @Incr_ch22 ,
Cela semble bon.
Les 4 courses répétées sont les points centraux. Vous avez spécifié 2 points centraux, ce qui correspond au nombre minimum que le dessin contiendra. Custom Design a déterminé qu’il est préférable d’avoir 4 points centraux.
J'ai joint une alternative. Pour être clair, je ne dis pas que c’est la conception « correcte ».
La différence est que j'ai mis les points centraux à zéro.
Et j'ai transformé le mélange de poudre en un facteur numérique discret. C'est-à-dire un facteur numérique et continu mais qui ne peut prendre que certaines valeurs (50 et 100 dans ce cas) dans le plan. Ce n'est peut-être pas le bon type de facteur, mais je voulais juste vous faire prendre conscience de cette possibilité.
La conception alternative présente des propriétés légèrement différentes. La corrélation entre les effets quadratiques est un peu plus faible (consultez le script de tableau pour Evaluate Design > Color Map on Correlations). Vous devriez donc pouvoir estimer les relations curvilignes avec une précision légèrement meilleure.
Mais en réalité, il n’y a pas de grandes différences.
J'espère que ça aide.
Phil
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielMerci @Victor_G pour des conseils sur la précision de la conception. Je suis vraiment intéressé à en savoir plus et je lirai à ce sujet !
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielMerci @louv pour ta réponse.
Oui, j'avais déjà effectué quelques tests de dépistage auparavant, et ces facteurs ont influencé les paramètres cibles.
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielMerci beaucoup @Phil_Kay pour ta réponse.
Oui, le facteur catégoriel a 2 niveaux. J'ai fini par faire la conception personnalisée avec le nombre d'exécutions par défaut ; dans ce cas 26. En analysant le design, j'ai réalisé que j'avais 4 pistes qui sont exactement les mêmes ? Est-ce une erreur ou est-ce un moyen pour la conception de tester la reproductibilité ? Je joins le fichier si cela peut aider.
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielEn plus de ce que Phil a partagé, je demanderais si une conception de sélection préliminaire a été réalisée avant d'exécuter une conception de surface de réponse ? Je ne sais pas exactement quel est le coût de chaque combinaison de traitements, mais il est avantageux d'examiner de nombreux facteurs qui peuvent varier au cours d'un processus et de comprendre la sensibilité d'un plus grand nombre de facteurs avant une DSR.
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielBonjour @Incr_ch22 ,
Juste pour ajouter quelques informations aux excellents conseils et explications de @Phil_Kay .
L'évaluation d'un design et de sa "précision" peut se faire lors de la création du design, juste après avoir cliqué sur "Make Design", en regardant les informations fournies dans la partie "Design Evaluation". Pour comprendre les différentes parties de l'évaluation de la conception, vous pouvez consulter l'aide de JMP fournie dans la section "Évaluation de la conception" : Conception (jmp.com)
Cela peut vous aider à évaluer votre conception actuelle, et vous pouvez également comparer différentes conceptions avec cette plateforme : créez vos tableaux pour chaque conception, puis cliquez sur DoE -> Design Diagnostics -> Compare Designs, puis sélectionnez les différents modèles que vous souhaitez. comparer.
Mon sentiment personnel est qu'étant donné le faible nombre de facteurs, il y a un « risque » (ou chance) élevé que la plupart d'entre eux soient significatifs dans l'analyse, donc une approche séquentielle (effets principaux, interactions, puis effets quadratiques ou effets définitifs) Dépistage et augmentation), ou l'utilisation directe d'une conception personnalisée pour un modèle RSM personnalisé conviendra le mieux à vos paramètres.
J'espère que cela vous aidera un peu plus 
Re : Conception de surface de réponse avec des facteurs continus et un facteur catégorielSalut,
Tout d’abord, compte tenu de ce que vous décrivez, l’approche Custom Design est la bonne approche. C’est pour cela que Custom Design a été conçu.
22 exécutions est le nombre minimum d'exécutions car vous avez spécifié 20 paramètres à estimer (1 interception, 5 effets principaux, 10 interactions à 2 facteurs, 4 effets quadratiques) plus 2 points centraux supplémentaires. Je suppose que l'effet catégoriel a 2 niveaux - plus de niveaux nécessiteraient plus d'exécutions.
D’ailleurs, les points centraux ne sont pas obligatoires.
JMP suggère quelques exécutions supplémentaires par défaut pour donner une meilleure estimation du bruit expérimental et plus de puissance.
L'évaluation de la précision de la conception est un sujet important. Trop de choses à couvrir ici. Je vous suggère de lire Optimal Design of Experiment: A Case Study Approach de Goos et Jones si vous souhaitez en savoir plus.
Soyez assuré que la conception personnalisée de JMP sera la conception optimale à 26 exécutions (avec 2 points centraux) pour le modèle d'optimisation RSM pour vos facteurs.
Vous pouvez également utiliser une approche séquentielle de dépistage puis d'augmentation pour l'optimisation. Il s'agit d'une approche standard dans les situations où vous pensez que tous vos facteurs n'auront pas un effet important sur les réponses. Un modèle de dépistage définitif pourrait être un bon choix pour votre expérience de dépistage.
J'espère que ça aide,
Phil
