混合設計DOE分析こんにちは、
実験を行うために、3 つの因子と 6 回の実行を伴う混合設計を最初に行いました。実験を行う前に、設計が有効かどうかを知りたいです。最適基準を使用し、中心点のない 6 回の実行があり、2 つのレベルに 3 つの混合因子があります。
実験計画法混合設計DOE分析についてこんにちは@Statexplorer 、
十分な情報や背景が提供されていないため、回答するのは非常に難しいかもしれません。
しかし、限られた情報に基づいて、いくつか質問や議論があるかもしれません。
あなたと同じ条件で設計を再現すると、主効果モデルのみを想定しているようです。
- この設計の目的は何ですか? また、実験の予算/制約は何ですか?
- システムの複雑さはどの程度ですか? 要因の少ない混合設計 (3) に対して、なぜこのような単純なモデルを想定しているのですか? この設定では要因の混合を評価することはできません (各実験には 1 つの要因のみが含まれます)。そのため、混合を調査していないため、コンポーネントの適切な組み合わせを見逃す可能性があります。
- また、主効果のみのモデルを想定しているので、I 最適性の使用には少し驚いています。ここでの最適性基準は何も変更しません。設定に応じて最適性基準に関係なく、同じ/類似の設計になります。
想定される複雑さと実験予算に応じて、他の混合設計モデルを試してみることをお勧めします。
- カスタム設計を使用し、2 因子相互作用を指定すると、デフォルトの推奨実行回数 12 回 (最小実行回数 6 回) で最大 2 つのコンポーネントを含む混合物が作成されます。
- 混合因子の範囲に制約がない場合は、古典的な混合設計を試して比較することもお勧めします。 混合設計タイプの例
- 通常、 Simplex Centroïd デザインは興味深い選択肢であり、最低 7 回の実行 (反復実行を追加できます)、1 つのコンポーネントによる 3 つの実験、2 つのコンポーネントの 3 つの混合物、および 3 つのコンポーネントによる 1 つの中心点を提供します。
- もう一つの興味深いオプションは、拡張シンプレックス セントロイド (「 ABCD デザイン」オプションから利用可能) の使用です。これは、シンプレックス セントロイド デザインと同じポイントを提供し、3 つのコンポーネントの混合物に対応する 3 つのポイントを追加します。これらの追加された 3 つのポイントを、シンプレックス セントロイド デザインと関連モデル (主効果と 2 因子相互作用) の検証ポイントとして使用したり、モデルのパラメータをより正確に推定するために使用したりできます。
- 最後に、特定のモデルを仮定せずに実験空間を均一に探索したい場合は、空間充填混合計画または単体格子計画を試すこともできます。ただし、効率を上げるために、これらの計画ではモデルベースの計画よりも多くの実行が必要になることがよくあります。空間充填の場合、JMP は因子ごとに 10 回の実行を推奨します (ただし、実行の合計数は必要に応じて調整できます)。また、3 つの混合因子の単体格子計画の場合、JMP は 21 回の実行を推奨します。実行回数が多く、実験空間を広くカバーすることで、機械学習モデルなどの柔軟なモデルの使用に役立ちます。
これらの点がお役に立てば幸いです。
混合設計DOE分析についてこんにちは、ビクター。返信ありがとうございます。
目的は、異なるベンダーから来た異なるバッチの材料をスクリーニングすることです。材料の数量をパーセンテージで取得し、合計すると 100 になるはずです。
これは私の側からの最初の DoE なので予算上の制約はなく、2 回の反復と中心点のない 1 つの最適基準による双方向の相互作用をすべて考慮した、より少ない実験から始めたかったのです。
私が与えた2FIはすべて可能であればモデルに含めることができます
私は混合設計の最適基準に適合していると言われたので、最適であると考えました。
これは最初のDOEなので、エラーが発生するかどうかを確認するための実験は非常に少ないと考えました。
混合設計DOE分析についてまた会ったね、
サプライヤーからのさまざまなバッチのスクリーニングについて言及されているので、本当に混合設計のみの状況にあるのだろうかと思います。要因設計 (一度に 1 つの原材料バッチしかない場合) またはカスタム設計 (さまざまなバッチが存在する場合に混合を可能にするため) を使用できるようです。
設計における要素と、原材料とバッチ間の関連性がわかりません。設計設定をよりよく理解するために、匿名化された設計テーブルも共有していただけますか?
さらに詳しい情報を提供していただけますか?
- 配合には 3 つの原材料 (合計 100%) があり、この RM のそれぞれに複数のバッチ オプションがありますか?
- 比率/相対量は似ていますか、それともそれらの間に大きな違いがありますか (A+B が配合の 98 ～ 99% を占め、C が残りの部分を占めるなど)?
- いくつのバッチをスクリーニングする必要がありますか? どのように選択しますか? この小さなバッチのサブセットは、サプライヤーから受け取る可能性のあるバッチの母集団と比較してどの程度代表的でしょうか?
私の質問があなたのトピックに意味を成すことを願っています。
混合設計DOE分析についてこんにちは、ビクター
- 配合には 3 つの原材料（合計 100%）があり、この RM のそれぞれに複数のバッチ オプションがありますか? RM は、異なるベンダーから 5 ～ 6 バッチを受け取っています。
- 比率/相対量は似ていますか、それとも大きな違いがありますか（A+B が配合の 98～99% を占め、C が残りの部分を占めるなど）？- はい
- いくつのバッチをスクリーニングする必要がありますか? - 5バッチ どのように選択しますか? - 良好な結果に基づいて
混合設計DOE分析について
