QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Esistono molti potenti strumenti JMP DOE con comprovato successo nel tempo, d'altro canto ultimamente si è scritto e pubblicato molto su OMARS Designs.
Vorrei chiedere agli utenti DOE esperti quali sono i vantaggi particolari di questo nuovo tipo di design oltre a ciò che è disponibile nel menu JMP DOE? In quali casi particolari consigliereste di usare OMARS? Ci sono casi che non possono essere trattati con OMARS? Da quello che so, presumo che miscele, split plot ed effetti casuali non rientrino nell'ambito di OMARS, corretto?
Progettazione degli esperimentiRi: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?OK Victor, per me è chiaro. Personalmente non sono un grande fan del risolvere tutto con un grande esperimento; costruire conoscenza tramite un approccio sequenziale è il mio modo preferito di procedere e finora lo screening di effetti forti/attivi con DSD e in un secondo passaggio l'aumento del DOE in RSM con effetti attivi hanno ottenuto buoni risultati; in molti casi, con solo < 4 effetti significativi, l'aumento non era nemmeno necessario, quindi con solo poche esecuzioni c'è una soluzione. Non sono ancora convinto di OMARS; secondo me con nessuna o solo poche spinte di conoscenza è troppo difficile fare tutto con un esperimento, mi piace di più l'approccio PDCA di qualità sequenziale. Sono d'accordo che quando c'è sufficiente conoscenza OMARS potrebbe essere utile (?)
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Ciao @frankderuyck ,
I progetti OMARS sono stati introdotti di recente (intorno al 2020) come progetti di screening e ottimizzazione da Peter Goos e Jose Nunez.
L'obiettivo dietro l'uso di questi design era quello di colmare il divario tra Definitive Screening Designs e Response Surface Designs . Puoi trovare la loro presentazione abbastanza facilmente dove dimostrano alcune delle belle proprietà dei design OMARS:
Nel loro esempio e dimostrazione, per un numero equivalente di esecuzioni rispetto ai DSD (22), gli OMARS potrebbero avere migliori proprietà di proiezione e una potenza maggiore per gli effetti quadratici, e in grado di adattarsi a tutte le interazioni a 2 fattori. È possibile riprodurre il loro confronto utilizzando l' OMARS Designs Add-In e confrontando un design OMARS con un design DSD utilizzando la piattaforma Compare Designs .
Ho allegato la tabella dei progetti per rendere più semplice il confronto, nel caso in cui vogliate dargli un'occhiata.
- È possibile verificare che OMARS potrebbe essere in grado di adattare più termini (tutte le interazioni e più effetti quadratici rispetto a DSD) e che la potenza per le interazioni e gli effetti quadratici è equivalente o superiore (al costo di una piccola diminuzione di potenza per gli effetti principali):
- Hanno anche una varianza di previsione massima inferiore e una curva di grafico della frazione dello spazio di progettazione inferiore (quindi una varianza di previsione inferiore sull'intero spazio sperimentale):
- Anche la mappa di correlazione è interessante da confrontare, con correlazioni più basse tra i termini:
Maria Lanzerath ha anche presentato un caso d'uso in cui ha dimostrato l'utilità e i vantaggi di OMARS nel suo caso d'uso.
Intellettualmente, questo design è molto interessante in quanto fornisce una famiglia che unifica e colma il divario tra DSD e RSD. In alcuni casi d'uso, potrebbe essere interessante provarli e confrontarli con altri tipi di design. Avrai vincoli simili a quelli dei DSD per il loro utilizzo: nessun fattore di miscelazione, nessun vincolo, nessun fattore difficile da modificare/situazione di split-plot, nessun effetto casuale (anche se puoi usare il blocco in DSD e OMARS), ...
Ma non credo che gli sviluppatori spingeranno in avanti l'implementazione del design OMARS in JMP, dato che Peter e Jose hanno creato la loro azienda EFFEX che distribuisce i design OMARS in un'interfaccia basata sul Web. Puoi ancora sperimentare i design OMARS con l'add-in e vedere come si confronta con altri design.
Penso che ci sia già una sufficiente diversità di design tra cui scegliere (DSD, OML, RSM, Optimal, ...), quindi non ho avuto la possibilità di provare a utilizzare i design OMARS in casi d'uso reali.
Spero che questo spunto di discussione possa aiutarti,
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Frank, sono d'accordo, un approccio sequenziale è sempre migliore.
IMHO, ci saranno sempre quelli che cercheranno di ottimizzare la struttura di progettazione per una data situazione (ad esempio, criteri di ottimalità, et. al.), MA l'aspetto più importante della sperimentazione è come si gestisce il rumore (ad esempio, rumore a breve termine come errore di misurazione, all'interno del lotto, all'interno della parte e rumore a lungo termine come condizioni ambientali, materie prime da lotto a lotto, tecnica umana). Se il rumore è costante durante l'esperimento, allora si ha uno spazio di inferenza ristretto in cui i risultati probabilmente non saranno estrapolati. Se il rumore varia "casualmente" durante l'esperimento, allora si compromette la precisione. Le strategie per gestire il rumore non sono ben descritte dal software (qualsiasi software). C'è sempre troppa attenzione sulla struttura di progettazione (e su come si possono economizzare le esecuzioni per saperne di più).
“Purtroppo, gli esperimenti futuri (prove future, la produzione di domani) saranno influenzati da condizioni ambientali (temperatura, materiali, persone) diverse da quelle che influenzano questo esperimento… È solo attraverso la conoscenza dell'argomento, eventualmente aiutata da ulteriori esperimenti (corsivo aggiunto) per coprire una gamma più ampia di condizioni, così che si possa decidere, con il rischio di sbagliarsi, se le condizioni ambientali del futuro saranno abbastanza simili a quelle odierne da consentire l'uso dei risultati in mano."
Dottor Deming
"Prima di stabilire una regola generale su questo caso, testalo due o tre volte e osserva se i test producono gli stessi effetti"
Leonardo da Vinci
"BLOCCA QUELLO CHE PUOI, RANDOMIZZA QUELLO CHE NON PUOI"
Scatola GEP
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Forti argomenti a favore della sperimentazione sequenziale! Costruisci modelli con fattori sufficientemente forti da superare il rumore. Quest'ultimo può essere rilevato con esperimenti di screening a tiratura limitata, eventualmente con replicazione. DSD è ancora un ottimo strumento!
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?OMARS è possibile con effetti categoriali di > 2 livelli? Anche con molti o solo effetti categoriali?
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?@frankderuyck Sono d'accordo con la tua discussione sulla sperimentazione sequenziale con @statman e su come gestire il rumore.
Tuttavia, ricordiamo che i DoE sono spesso applicati in un contesto di esperimenti fisici/chimici reali, quindi bisogna anche considerare costi e tempi per quanto riguarda la scelta di un design (e il numero di esecuzioni associato). Se una risposta necessita di una durata/lunghezza temporale elevata per essere misurata/registrata (ad esempio studi di stabilità per diversi mesi/anni), potrebbe essere più ragionevole fare un DoE "one-shot" più grande e avere tutti i risultati necessari contemporaneamente, invece di diversi DoE sequenziali in cui si trascorrerà molto tempo a ogni iterazione. Maria Lanzerath sottolinea anche nel suo caso d'uso i vantaggi dei design OMARS per quanto riguarda la selezione del modello, nel contesto della complessità del modello correlata al numero disponibile di possibili termini.
Per quanto riguarda le tue domande:
- L'OMARS può essere eseguito con qualsiasi numero di fattori categoriali a 2 livelli o fattori continui,
- Non so quanto l'OMARS possa essere rilevante per gli studi che coinvolgono solo fattori categoriali (potrebbero esserci opzioni migliori).
Ma possono includere qualsiasi numero di fattori categoriali a 2 livelli senza perdere le proprietà di ortogonalità. Questo era uno svantaggio dei DSD quando si introducevano diversi fattori categoriali a 2 livelli. Questa situazione è stata risolta dall'introduzione dei design Orthogonally Mixed Levels presentati da Bradley Jones l'anno scorso e disponibili in JMP 18.
Informazioni sui progetti OML:
Tutorial per sviluppatori: utilizzo di JMP per creare progetti di screening ortogonali a livello misto
Una famiglia di progetti di screening degli effetti principali ortogonali per fattori di livello misto (2023-EU-30MP-1272)
Confronto della mappa di correlazione tra OML e DSD creata per 2 fattori categoriali a due livelli e 4 fattori continui:
Si può vedere che nel caso di DSD, si hanno piccole correlazioni tra gli effetti principali dei fattori categoriali e gli altri effetti principali. Con OML, si ha una struttura che consente di non avere alcuna correlazione tra gli effetti principali e tra gli effetti principali e i termini di 2° ordine. OML consente inoltre di avere dimensioni di progettazione diverse/altre rispetto a DSD.
Spero che questa risposta sia utile e fruttuosa per la discussione,
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Grazie Victor, OML è interessante. Sono possibili anche effetti categoriali a 3 livelli, sempre con OMARS?
A proposito, ho dato un'occhiata al caso di studio di Maria Lanzerath, in cui sono disponibili parecchie conoscenze e vengono fatte ipotesi sugli effetti dell'interazione; in questo caso è possibile costruire un DOE altrettanto valido con un design personalizzato, saltando le interazioni non necessarie e, in caso di dubbio, passando a "se possibile".
Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?No, con i modelli DSD, OMARS o OML non è possibile utilizzare fattori categoriali a 3 livelli, ma solo fattori categoriali a 2 livelli.Ri: QUALI SONO I VANTAGGI PARTICOLARI DEI PROGETTI OMARS?Ciao Victor, confrontando OML e DSD, che dire delle correlazioni dei 4 effetti quadratici? Dalle tabelle di correlazione sopra, preferirei la DSD: la correlazione tra alcuni effetti principali è molto bassa e trascurabile e ogni effetto di interazione è correlato solo con un altro effetto di interazione. La struttura di correlazione delle interazioni OML è piuttosto complessa; pensa che nell'algoritmo OML ci sia una spinta troppo forte per ottenere una correlazione zero tra gli effetti principali, con conseguente correlazione più complessa tra le interazioni (?) (non esiste un pranzo gratis, bisogna pagare un prezzo..) Ottenere una correlazione zero anche tra gli effetti principali, secondo me, non è necessario, in molti progetti personalizzati sbilanciati e quando si includono fattori di covariata c'è sempre una piccola correlazione tra i fattori principali; R < 0,2 è accettabile.
