@HadleyMyers 가 주최하는 DOE 열성팬들은 여러 주제에 대한 토론을 공유했습니다.
아래에서 자유롭게 토론을 계속해 보세요!
비디오 1: 소개
비디오 2: 이상값 처리
코멘트:
@Victor_G : 또한 문제가 측정 프로세스(반복)에서 발생하는지 아니면 시스템에서 발생하는지 더 잘 이해하기 위해 반복과 복제를 분리합니다(복제를 통해 볼 수 있는 요인 수준을 고정하는 데 불확실성이 있을 수 있음).
비디오 3: 공변량 요인의 사용
코멘트:
@Victor_G : JMP의 Jed Campbell이 비선형 요인 제약 조건에 대해 훌륭한 블로그 게시물을 작성했습니다. https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Demystifying-Factor-Constraints/ba-p/619898
이해하기 어려운 요소 제약
Define Factor Constraints는 그냥 내버려두거나 존재하지 않는 척해야 하는 것이 아닌가요? 현명한 사람은 강제로 아무것도 하지 않습니다. -Marcus Tullius Cicero Define이 겁을 먹었다면...
@Paul_J : 식품이나 화학 업계에서 일할 때 항상 그랬어요.
@Bill_Worley : 저는 공변량 후보 세트 사용을 강력히 지지합니다.
@Victor_G : 공변량 세트는 예를 들어 화학적 특성을 입력으로 처리할 때 화학에서 매우 유용합니다.
비디오 4: 범위 설정 모범 사례
코멘트:
@Victor_G : 선별에 넓은 범위를 사용하고(중심점 사용 가능) 탐색/최적화에서 범위를 구체화합니다.
@KimRas2 : 대담하게 행동하세요!
@shs : 나에게 맞는 방법은 처음부터 시작하고 경계선이 작동하는지 확실하지 않은 경우 가장 중요하다고 생각되는 실험부터 시작하세요. 여기서는 단 하나의 실험만 낭비합니다.
@Victor_G : 범위 지정 디자인은 적절한 범위를 정의하고 디자인 공간의 가변성을 확인하는 데에도 매우 유용합니다. https://prismtc.co.uk/resources/blogs-and-articles/scoping-designs
모든 요인에 대해 -1 수준, 중앙점 및 모든 요인에 대해 +1 수준으로만 검정을 시도합니다.
그리고 범위 지정 디자인을 요인 디자인으로 매우 쉽게 확대할 수 있습니다.
@Nicola_Nuti : 동의합니다. 효과 크기를 늘리면 더 많은 힘을 얻을 수 있습니다.
@Jonas_Rinne : 범위 지정 디자인 아이디어는 범위가 적합한지 확인하는 데 매우 유용합니다. 특히 요인이 많은 경우에는 더욱 그렇습니다.
@SDF1 : 효과가 없는 실험이라도 여전히 DOE와 전체 탐색 과정에 매우 유용한 정보를 제공합니다.
@shs : 너무 좁은 설정을 사용하면 곡률을 확신할 수 없습니다. 이는 종종 온도의 경우입니다.
@Paul_J : 범위 설정은 통계에 과학을 유지해야 하는 이유를 보여주는 좋은 예입니다.
@Bill_Worley : 과거 데이터가 있는 경우 모델을 구축하고 디자인 공간 프로파일러를 사용하여 최적의 범위를 결정할 수 있습니다.
@Victor_G : 예, DoE는 방법 변경이지만 결과에 대한 예측 가능성이 높아짐에 따라 학습 및 계획이 훨씬 쉬워졌습니다(한 번에 한 가지 요소를 시도하고 최선의 추측에 의존하는 것과 비교할 때).
@SDF1 : 연구가 얼마나 "새로운"지에 따라 테스트 중인 요인에 대해 실행 가능한 범위가 무엇인지 결정하기 위해 "사전 DOE"가 필요한 경우도 있습니다. /complex DOE, 모든 실행이 성공할 가능성이 더 높습니다.
비디오 5: 최신 DOE
@Victor_G : 지붕에 대한 비유가 정말 마음에 듭니다. 공유해 주셔서 감사합니다!
@shs : 저는 클래식 디자인이 실험적으로 크기 때문에 더 이상 거의 사용하지 않습니다. 작은 설계 또는 명확한 선별 설계 등이 포함된 SVEM과 같은 개념을 사용하면 적은 실행으로 많은 요인을 포괄할 수 있는 설계를 제공할 수 있으며, 현대 설계를 사용하면 실험 노력이 얼마나 줄어들 수 있는지 처음 알 때 사람들이 확신할 수 있습니다.
@Victor_G :
나는 현대적인 디자인의 이점을 더 잘 보여주기 위해 종종 현대적인 디자인을 가능한 "고전적인" 대응 제품과 평가하고 비교합니다.
@KimRas2 : 기능적 DoE?
@ryan_cooper : 저는 이 커뮤니티 토론에서 Phil Kay의 요점 중 일부를 자주 언급하고 싶습니다. (그러나 질문 제목은 오해의 소지가 있습니다.) 대부분의 작업이 DSD 및 맞춤 디자인으로 수행될 수 있는 이유에 대한 일부 논의입니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Reason-against-using-Custom-Design-DOE-for-everything/td-p/407995
비디오 6: 기능적 데이터 탐색기
@Victor_G : 곡선 출력이 포함된 기능적 DoE: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2021/Use-of-Functional-Data-Explorer-in-a-Mixture-Design-for/ta -p/349208
곡선 데이터(기능 데이터)를 입력 및/또는 출력으로 사용할 수 있습니다.
Lyndal이 질문했습니다. 표준 JMP 라이센스에 기능적 DoE 분석이 포함됩니까? JMP Pro가 필요하다고 생각했나요?
예, Pro에서만 가능합니다
@Victor_G : 기능 분석의 계수를 입력으로 사용하고 이러한 계수를 출력에 연결할 수 있습니다.
@Phil_Kay : @Ben_Ingham은 해당 분야에 대한 전문 지식을 갖추고 있습니다. Ben은 가능하다면 맨체스터에서 열리는 Discovery Summit에 참석할 것입니다.
