산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 수의 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?예를 들어. 선별 설계의 목적이 가능한 최소한의 실행으로 주효과를 (대체로) 검정하는 것이고 최소한의 실행으로 7가지 요인을 선별하려는 경우 단순히 변경하는 것이 좋은 생각이 아닌 이유는 무엇입니까? 7번 실행에 해당 요소가 1번 있습니까?이것이 가장 효율적인 방법이 아니라면 7개 요인에 대해 8회 실행으로 포화 설계를 실행하는 것이 주효과를 테스트하는 가장 효율적인 방법일까요, 아니면 다른 제안이 있습니까? 그 이유는 무엇입니까? 많은 실행을 수행할 수 없고 최대한 효율적이어야 하는 산업 DOE에 포화 설계가 선호됩니까?
실험 설계Re: 산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?안녕 @mjz5448 ,
모든 선별에 대한 완벽한 설계는 없습니다. 요인 유형, 요인 수, 변경 가능성, 반응의 노이즈 및 가변성, 사전 지식 등의 문제입니다.
심사를 위해 OFAT를 고려하는 경우 이 주제는 이것이 어떻게 나쁜 생각인지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해결됨: Re: 주효과 선별 설계와 OFAT: 어느 것이 가장 좋습니까? - JMP 사용자 커뮤니티
7개의 요인이 있고 혼합 요인도 없고 제약 조건도 없다고 가정합니다.
디자인의 선택은 실험예산에 의해 큰 영향을 받습니다. 10회 미만의 실행만 감당할 수 있다면 (D/A-) 최적 선별 설계를 얻게 될 가능성이 높습니다. 더 많은 런을 감당할 수 있는 경우 최적 설계의 런 크기를 늘리거나 확정 선별 설계를 시도해 보는 것도 흥미로울 수 있습니다(7개 연속 요인의 경우 최소 17개 런이 필요하고 4개의 추가 런이 필요함). 총 21회 실행)을 권장합니다). 다양한 실행 크기와 디자인을 시도하고 비교하여 주제에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.
보다 일반적으로 말하면 Bradley Jones의 최신 스크리닝 디자인에 대한 이 이야기가 매우 흥미로울 수 있으며 사용 사례에 대한 몇 가지 아이디어와 관점을 제공할 수 있습니다. 21세기 상영 디자인(2021-EU-45MP-772)
이 첫 번째 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?와, 자세한 답변 감사드립니다 Victor_G!
나는 "라는 말을 들어본 적이 없다. 그룹 직교 과포화 디자인'에 대해 알아보겠습니다.
많은 시험을 실행할 수 있는 능력이 없고 쉽게 이용할 수 있는 파일럿 플랜트나 R&D 리소스가 없기 때문에 수행할 수 있는 실행 횟수에 크게 제약을 받습니다. 그래서 (D/A-)최적 스크리닝 설계도 함께 살펴볼 것 같습니다.
나는 많은 최소 스크리닝 디자인이 효과를 감지하기 위해 프로세스를 어떻게 제어하는지에 달려 있다고 가정합니다. 맞습니까?
링크에 다시 한번 감사드립니다!
Re: 산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?천만에요, 도움이 되셨다니 기쁘네요!
GO-SSD는 예를 들어 제조/화학 공정 라인에 수십 개의 공정 요소가 있는 경우 선별할 요소 수가 많을수록 더 적합할 수 있습니다. 이 디자인 유형은 사소한 많은 것 중에서 중요한 소수를 식별하는 데 정말 탁월합니다.
7가지 요소에 대한 이 설계의 관련성이 확실하지 않습니다. 실행 크기에 어느 정도 유연성을 제공하므로 (D/A-) 최적 설계에 더 많은 것을 걸 수 있을 것입니다.
"프로세스가 제어되고 있다고 가정"한다는 의미에 따라 다릅니다. 응답 측정의 경우 측정 프로세스는 가능한 한 제어되고 안정적이어야 합니다. 그래야 DoE에 의해 감지된 주 효과가 실제로 활성화되고 불안정한 측정의 결과가 아니거나 노이즈가 너무 많지 않도록 해야 합니다. 활성 주효과를 "숨기는" 가변성). 측정의 변동성과 DoE의 실험 수에 따라 활성 주효과(검정력)를 탐지하는 기능이 달라집니다. 즉, 측정 변동성이 낮고 실행 크기가 높을수록 주효과를 탐지하는 검정력이 향상됩니다.
요인 범위에 관해서는 요인으로 인해 변동이 가능한 범위를 정의하기 위해 주저하지 말고 평소보다 조금 더 과감하게 설정하세요. 요인 범위가 좁고 공정이 완벽하게 관리되는 경우 중요한 요인이 감지되지 않을 수도 있습니다.
이 보완적인 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?다른 생각들:
1. 먼저 직접 샘플링(변동 연구의 구성 요소)을 시도하여 가장 영향력이 큰 구성 요소를 파악하고 동시에 측정 시스템을 평가할 수 있습니다.이를 통해 활용되는 구성 요소를 결정하는 동시에 프로세스의 일관성/안정성을 평가할 수 있습니다.실험자가 잘못된 구성 요소를 실험하는 경우를 얼마나 많이 보았는지 말할 수 없습니다.
2. 질문... 연구에서 "승자를 선택"하고 싶습니까, 아니면 인과 구조를 이해하려고 노력하고 있습니까? 후자의 경우 반복해야 합니다.첫 번째 실험은 더 나은 실험을 설계하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.여기에는 굵은 수준 설정(일반적으로 낮은 해상도)을 사용하여 많은 요인을 선별하는 것이 포함될 수 있습니다.활성/유의적 요인을 결정한 후에는 유용한 모델 개발에 착수할 수 있습니다.
3. 노이즈를 무시하지 마십시오(예: 단기 노이즈의 경우 반복, 장기 노이즈의 경우 복제).이는 종종 실험을 방해하는 실패 모드입니다.실험은 좁은 추론 공간(잡음이 일정하게 유지됨)에서 한 번 실행됩니다.그러한 실험의 결론은 미래에 소음이 불가피하게 변할 때 거의 유용하지 않습니다.따라서 디자인의 효율성은 단지 디자인 구조/공간만이 아닙니다.
4. 어떤 경우든 현재 지식을 고려할 때 가장 효과적이고 효율적인 설계를 선택하기 위해 고려해야 할 사항은 많습니다. 요소 수는 단 하나입니다.내 제안은 여러 실험을 설계하고 각 실험에서 어떤 정보를 얻을 수 있는지 고려하는 것입니다.이를 리소스 제약 조건과 비교하여 평가한 후 하나를 선택하세요.
Re: 산업 규모에서 가능한 한 적은 수의 실행으로 많은 요인을 선별하는 가장 효율적인 설계는 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?안녕하세요, 스텟맨님,
답변해 주셔서 감사합니다.
귀하의 질문에 대해 2. 저는 전체 요인 및 가능한 반응 표면 설계를 위해 요인의 범위를 좁히기 위해 요인을 선별하려고 합니다.
4번 항목에 대한 조언을 주셔서 감사합니다. 나는 가능한 한 다양한 옵션을 살펴보고 무게를 측정하려고 노력할 것입니다.
