研究の目標は、3 つの応答が仕様内になるように 4 つの因子の制御空間を見つけることです。プロファイラー シミュレーターでは、最初に欠陥プロファイラーを使用して、以下の上部のグラフに示されている欠陥率に対する要因の影響を確認しました。次に、下のグラフに示す設計空間プロファイラーを使用しました。最小欠陥率の結果が異なります。なぜですか?デザインスペースプロファイラーの制御範囲を受け入れますが、欠陥プロファイラーによる最小欠陥範囲の最初の推定値が異なるのはなぜですか?
こんにちは@frankderuyck 、
この投稿には何の返答もなかったので、今後同じ質問に直面したユーザーが助けを得られるよう、返答する価値があると思いました。
Design Space Profiler と Defect Profiler の間で同様の結果を得るための「秘訣」は、これら 2 つのプラットフォームは直接リンクされていないため、対応するすべての要素の範囲と分布を 2 つのプラットフォーム間で同じように調整することです。
JMP サンプル ライブラリの Bounce Data データセットを使用して、応答「Stretch」の仕様制限を指定しました (LSL=400、Target=450、USL=500)。
次にモデルを作成し、設計空間プロファイラーを開いて、仕様外のサンプルの割合を最小限に抑えるのに役立つ正しい因子の範囲を見つけます。
これらの要素の範囲では、サンプルの 97.74% が仕様内になると予想できます。
シミュレーターを開き、均一分布を使用してこれらの要因の範囲を指定し (分布の選択は欠陥率に影響します)、「シミュレート」をクリックします。
欠陥率は 2.23% になりました。これは、デザイン スペース プロファイラーから取得した値 (P=100-Inspec=100-97.74=2.26%) に非常に近い値です。 シミュレーターの計算はモンテ カルロ シミュレーションに基づいているため、欠陥率はシミュレーションごとに多少異なる可能性がありますが、結果はデザイン スペース プロファイラーに近くなるはずです。これで 2 つのプラットフォームが揃いました。
最後に、欠陥プロファイラーを確認して、このプロファイラーの要因範囲を調整する必要があります (X 軸を右クリックし、「軸設定」で、設計空間プロファイラーの範囲と一致するように要因の最小値と最大値を指定します)。これにより、欠陥率はシミュレータと設計空間プロファイラーの同じ範囲に基づいてのみ計算されます。
このプロファイラーの最大欠陥率は 2.27% で、シミュレーター (2.23%) やデザイン スペース プロファイラー (2.26%) で検出された値とかなり近い値です。
シミュレータと欠陥プロファイラーで設計空間プロファイラーの同じ要因範囲を固定すると、同様の欠陥率を見つけることができます。
この回答が他のユーザーの役に立つことを願っています。
