Ottimizzare risposte funzionali multiple?CIAO,
un cliente sviluppa prodotti che vengono sottoposti a diversi test che producono dati funzionali. Sebbene siano davvero soddisfatti della FDE, rimangono bloccati quando trovano le migliori condizioni per tutte le caratteristiche contemporaneamente, ovvero quando ottimizzano più risposte funzionali.
Anche se possiamo analizzarli individualmente e creare alcuni profiler da collegare, sarebbe bello avere qualcosa come "Fit Group" per FDE.
Qualcuno ha una soluzione/esempio/idee/suggerimenti?
Grazie
Floriano
Re: Ottimizzazione di risposte funzionali multiple?Per visualizzare più risposte contemporaneamente, ho avuto successo utilizzando il triangolo rosso dell'analisi DOE funzionale... Salva colonne... Salva formula di previsione per ciascuna curva, quindi utilizzando il grafico... Profiler per visualizzare tutte queste curve in una finestra. Esempio di output di seguito da un prossimo discorso di Discovery, con i dati/curve funzionali in giallo a sinistra:
Re: Ottimizzazione di risposte funzionali multiple?Grazie @Jed_Campbell ! Sembra un discorso interessante:)
Hai anche provato a ottimizzare più curve funzionali?
Re: Ottimizzazione di risposte funzionali multiple?Ah, adesso capisco cosa intendi. Non avevo provato a utilizzare le funzioni di ottimizzazione per più curve simultanee. Proprio adesso ho impiegato un po' di tempo per provare, utilizzando il file Mill DOE dai dati di esempio, poiché contiene più curve. Speravo di salvare le formule di desiderabilità per ogni curva (triangolo rosso del profiler FOED... Ottimizzazione e desiderabilità...Salva formula di desiderabilità), quindi utilizzare lo strumento Grafico...Profiler per trovare la migliore desiderabilità, ma quando provo a salvare la formula di desiderabilità, JMP mi restituisce un errore nella formula di colonna, quindi non crea la colonna.
È stato un modo lungo per dire "Sono d'accordo che ci sia bisogno di un modo migliore per ottimizzare più curve".
Re: Ottimizzazione di risposte funzionali multiple?Naturalmente, dopo aver premuto il pulsante "rispondi", ho avuto un'altra idea, che ha funzionato:
- Nel profiler di ciascuna curva, utilizzare il simulatore per generare una tabella casuale, con tutti i fattori come casuali/uniformi.
- Le tabelle casuali contengono la differenza rispetto al target e l'errore integrato rispetto al target. Rinominarli come univoci per ciascuna curva.
- Concatenare le tabelle di dati
- Adattare un modello agli errori integrati per ciascuna curva
- Imposta le desiderabilità per ridurre al minimo e potenzialmente dare priorità a ciascuna curva
- Assicurati che i profiler siano collegati e ottimizza
Lo definirei un po' un trucchetto, ma sembra che funzioni. Ho allegato il file finale con il modello allegato. Felice di spiegare ulteriormente se necessario.
Ri: Ottimizzazione di più risposte funzionali?Ciao Jed,
grazie, funziona bene! Ho fatto un altro esempio usando tipi completamente diversi di risposte funzionali con il dataset NMR + Mill:
Il file è molto grande e sto cercando di creare un esempio migliore nei prossimi giorni. Ma ho appena sentito anche da un altro cliente che spesso prendono più misure funzionali di un campione, per le quali poi cercano di ottimizzare.
Grazie
Floriano
Ri: Ottimizzazione di più risposte funzionali?Sto anche lavorando a un post del blog che spiegherà un po' meglio questo argomento. Ho solo bisogno di ritagliarmi del tempo per finirlo/pubblicarlo.
Ri: Ottimizzazione di più risposte funzionali?Il post del blog è disponibile qui , per chiunque abbia bisogno di farlo in futuro, e la lista dei desideri interna è disponibile qui , per far funzionare questa operazione in modo nativo.
