Aumento de una matriz DSDEjecutamos una matriz de Diseño de detección definitiva para explorar 6 factores y desde entonces descubrimos que, debido al rendimiento del proceso, necesitamos ajustar el rango de uno de los parámetros un poco hacia abajo desde donde estaba previsto en el DSD original. El parámetro en cuestión afecta un resultado como factor principal y como una interacción bidireccional con otros 2 factores según el análisis DSD original.
¿Cuál es el mejor camino a seguir aquí? ¿Una matriz de 6 ejecuciones para evaluar X1, X2, X3, X1*X2, X1*X3 o algo más reflexivo?
Sólo podemos hacer unas 10 carreras más.
Gracias por cualquier aporte.
Diseño de experimentosRe: Aumentar una matriz DSDAquí están mis pensamientos:
1. El propósito del DSD es encontrar factores activos, no encontrar los mejores niveles.Parece que su DSD hizo eso aunque no proporcionó el análisis completo del DSD.Sin ningún contexto para el factor, la situación o las variables de respuesta, es difícil brindar asesoramiento.¿Necesita más experimentos?¿Cree que cambiar los niveles del factor en cuestión invalidará los aprendizajes del DSD?
2. ¿Hubo efectos cuadráticos para alguno de los factores?¿Simplificó el modelo y guardó la fórmula de predicción?Quizás simplemente realice algunas pruebas de confirmación con el factor en cuestión en los niveles "mejores".
3. ¿Tenías alguna estrategia para manejar el ruido en tu experimento?Quizás sería bueno realizar algún muestreo del modelo a lo largo del tiempo para validar la consistencia/previsibilidad de los efectos de los factores.
Re: Aumentar una matriz DSDEstábamos usando DSD para caracterizar un paso; es decir, teníamos objetivos previamente determinados y rangos operativos aceptables que están determinados en gran medida por la capacidad de control en el proceso. Estábamos comprobando si el paso era sensible a ese nivel de variación. Era necesario ajustar el rango de uno de los parámetros para adaptarse al lugar en el que realmente se ejecutaba el paso en producción, por lo que estábamos tratando de pensar en una manera de hacerlo.
¡Gracias por tu contribución!
Re: Aumentar una matriz DSDPara añadir mi granito de arena a las cuestiones y preguntas planteadas por @statman aquí está mi pensamiento. Olvídate de aumentar el diseño DSD. El DSD aumentado ya no sería un DSD... sino lo que yo llamaba un diseño de Frankenstein. Los DSD tienen algunos conceptos muy especiales detrás de ellos (herencia de efectos y escasez, solo dos) y características específicas como la propiedad de plegado que se volvería discutible al analizarlo como un DSD de Frankenstein... y estoy bastante seguro de que el diseño de detección definitiva Fit A la plataforma de análisis no le gustará el diseño de Frankenstein y es posible que reciba numerosos mensajes de error. Aquí está mi pensamiento. Dado que tiene 3 factores que le gustaría estudiar más a fondo, con algunos términos de modelo muy específicos que le gustaría estimar, ¿por qué no ejecutar un diseño D-óptimo en las 10 ejecuciones que dice tener disponibles, especificando el modelo exacto? que escribiste y analízalo como tal. En 10 ejecuciones todavía te quedan algunos grados de libertad para la estimación de errores para el modelo especificado. Luego, retire las conclusiones prácticas de ambos experimentos y vea adónde conduce eso a resolver el problema en cuestión o a realizar pruebas adicionales. Todo esto es consistente con el diseño secuencial de experimentos en el proceso de resolución de problemas.
Re: Aumentar una matriz DSDTienes toda la razón. Agregar a un DSD sin realizar un plegado completo sería un desastre.
