産業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?例えば。 スクリーニング計画の目的が、（主に）可能な限り最小限の実行で主効果をテストすることであり、最小限の実行数で 7 つの因子をスクリーニングしたい場合、単純に変更するのはなぜ良いことではないのでしょうか。これらの要素は 7 回の実行で 1 回ずつ発生しますか?それが最も効率的な方法ではない場合、7 因子に対して 8 回の実行で飽和計画を実行することが主効果をテストする最も効率的な方法でしょうか、それとも他に提案とその理由はありますか? 多くの実行を行う能力がなく、可能な限り効率を高める必要がある産業用 DOE では、飽和した設計が好まれますか?
実験計画法Re: 工業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?こんにちは@mjz5448 、
すべてのスクリーニングに完璧な設計はなく、因子の種類、因子の数、変更のしやすさ、ノイズと応答のばらつき、事前の知識などが問題となります。
スクリーニングに OFAT を検討している場合、このトピックは、これがどのように悪い考えであるかを理解するのに役立つかもしれません。解決済み: Re: 主効果スクリーニング設計と OFAT: どちらが最適ですか? - JMPユーザーコミュニティ
7 つの因子があり、混合因子も制約もないと仮定します。
設計の選択は実験の予算に大きく影響されます。 10 回未満の実行しかできない場合は、(D/A-) 最適なスクリーニング設計になる可能性が非常に高くなります。 より多くの実行を行う余裕がある場合は、最適計画の実行サイズを増やしたり、最終的スクリーニング計画 (7 つの連続因子の場合、最低 17 回の実行が必要で、(合計 21 回の実行が推奨されます)。 さまざまな実行サイズとデザインを試して比較し、トピックにとって最適な妥協点を選択できます。
より一般的には、Bradley Jones による最新のスクリーニング設計に関するこの講演が非常に興味深いと思われるかもしれません。また、あなたのユースケースにいくつかのアイデアや視点を提供するかもしれません。 21 世紀の上映デザイン (2021-EU-45MP-772)
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
Re: 工業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?Victor_G さん、詳細なご回答ありがとうございます。
聞いたことないよ」グループ直交過飽和計画」を以前に説明しましたが、それについて検討します。
私には多くの試験を実行する能力がなく、簡単に利用できるパイロット プラントや研究開発リソースもないため、実行できる実行数には主に制限があります。なので、(D/A-) 最適なスクリーニング設計も検討してみようと思います。
最小限のスクリーニング設計の多くは、影響を検出するためにプロセスがどのように制御されているかに依存していると思います。
リンクもありがとうございます！
Re: 工業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?どういたしまして、お役に立てて嬉しいです！
GO-SSD は、たとえば製造/化学プロセス ラインに数十のプロセス要素が存在する場合など、スクリーニングする要素の数が多いほど関連性が高くなる可能性があります。 このデザイン タイプは、些細な多数の中から重要な少数を特定するのに非常に優れています。
この計画が 7 つの因子に関連しているかどうかはわかりませんが、実行サイズにある程度の柔軟性を持たせることができる (D/A-) 最適計画を使用するのが安全です。
それは、「プロセスが制御されていると仮定する」という言葉の背後に何を意味するかによって異なります。 応答測定の場合、DoE によって検出された主効果が実際にアクティブであり、不安定な測定の結果ではないように（または、ノイズが多すぎないように）、測定プロセスはできる限り制御され、安定している必要があります。アクティブな主効果を「隠す」変動性）。 DoE での測定値の変動性と実験数に応じて、アクティブな主効果 (検出力) を検出する機能は異なります。測定値の変動性が低く、実行サイズが大きいほど、主効果を検出する検出力が向上します。
因子の範囲に関しては、因子によって変動する可能性がある範囲を定義するために、通常より少し大胆になることを躊躇しないでください。 要因の範囲が狭く、プロセスが完全に制御されている場合、重要な要因が検出されない可能性があります。
この補足的な回答があなたのお役に立てば幸いです。
Re: 産業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?その他の考え:
1. まず、有向サンプリング (変動研究のコンポーネント) を試して、どのコンポーネントが最も活用されているかを理解し、同時に測定システムを評価します。これにより、活用するコンポーネントを決定しながら、プロセスの一貫性/安定性を評価することができます。実験者が間違ったコンポーネントを使って実験を行った実験を何回見たかわかりません。
2. 質問です...研究で「勝者を選ぶ」つもりですか、それとも因果構造を理解しようとしていますか? 後者の場合は、繰り返す必要があります。最初の実験は、より良い実験を設計するのに役立つことを目的としています。これには、太字のレベル設定 (通常は低解像度) を使用した多数の因子のスクリーニングが含まれる可能性があります。アクティブな/重要な要因を特定したら、有用なモデルの開発に取り組むことができます。
3. ノイズを無視しないでください (たとえば、短期ノイズの場合は繰り返し、長期ノイズの場合は繰り返します)。これは多くの場合、実験を破滅させる失敗モードです。実験は狭い推論空間で 1 回実行されます (ノイズは一定に保たれます)。このような実験から得られた結論は、将来ノイズが必然的に変化する場合にはほとんど役に立ちません。したがって、設計の効率は設計構造/スペースだけではありません。
4. いずれにせよ、現在の知識を考慮すると、最も効果的かつ効率的な設計を選択するには多くの考慮事項がありますが、要素の数は 1 つだけです。私の提案は、複数の実験を計画し、それぞれからどのような情報が得られるかを検討することです。これをリソースの制約と比較して、いずれかを選択します。
Re: 工業規模でできるだけ少ない実行で多数の因子をスクリーニングするための最も効率的な設計は何ですか?またその理由は何ですか?こんにちは、スタットマンです。
お返事をありがとうございます。
ご質問2について。 私は因子をスクリーニングして、さらに完全な階乗で可能な応答曲面設計を絞り込むために因子を選別しようとしています。
4番のアドバイスありがとうございます。 可能な限りさまざまなオプションを検討して検討してみます。
