Bonjour. Mon nom est Laura Lancaster. I suis a statistique promoteur dans le JMP groupe. Aujourd'hui, Je suis ici à parler à toi à propos dissous combinaisons et en fonctionnement région optimisation pour critique qualité attributs avec le JMP 17 profileur.
Tout étaient en allant à parler à propos aujourd'hui a à faire avec le Profileur de prédiction, et I espoir que tout le monde est familier avec il. C'est a merveilleux outil. Mais si tu es pas, le Profileur de prédiction est a outil dans JMP c'est super pour de manière interactive explorer, visualisation, et optimisation le modèles que toi créer dans JMP. Spécifiquement, étaient en allant à parler à propos deux récent nouveau caractéristiques que étaient ajouté à le Profileur de prédiction. Le d'abord est le capacité à explorer et optimiser le modèles que tu as créé dans BICHE dans JMP que avoir connu interdit combinaison force. Le deuxième est le capacité à déterminer un optimal en fonctionnement région pour ton fabrication processus que assurer les deux qualité et maximum production flexibilité.
Allons-y aller devant et obtenir commencé parler à propos explorer et optimisation modèles depuis conçu expériences avec ce tous combinaison contraintes. I t souvent ça arrive que quand tu es conception expériences, c'est pas possible ou c'est pas souhaitable pour divers raisons à être capable à expérience sur le habituel entier rectangulaire conception région. Quand que ça arrive, toi besoin à être capable à appliquer contraintes à ton conception région avant toi créer le conception et certainement avant toi courir le conception. Heureusement, jamais depuis JMP 6, lequel a a été a long temps, le coutume conception plate-forme a a été capable à créer conception expériences avec contraint conception régions. Depuis alors, contrainte soutien a aussi a été ajouté à rapide, flexible remplissage dessins et revêtement tableau dessins.
Maintenant, quoi types de contraintes sont disponible dans JMP Plateformes du DOE ? Le d'abord taper de contrainte est le plus simple de le deux. C'est linéaire contraintes sur continu et mélange facteurs. H voici a image où nous avoir deux linéaire inégalité contraintes que sont montré dans le gris ombragé région. Alors le conception, toi peut voir séjours dehors de le interdit linéaire contraint région.
Le suivant taper de contrainte est appelé a interdit combinaison contrainte. C'est a plus général et peut être plus compliqué taper de contrainte. Il peut consister de continu, discret, numérique et ou catégorique facteurs. Quoi il est est a contrainte c'est a JSL Booléen expression que évalue à vrai pour facteur combinaisons que sont pas dans ton conception région. Voici un exemple.
Nous avoir a deux- facteur conception où X1 L1 et X2 L3 ne peut pas être dans le conception. Ils sont interdit et ils sont écrit comme a JSL Booléen expression, lequel toi peut voir droite ici. N père que ce conception est créé et séjours dehors de ce interdit région. Maintenant, initialement, tous de ces interdit combinaison contraintes avait à être entré comme JSL comme ce. Mais alors dans JMP 12, a interdit combinaison filtre était ajouté que fait il Plus facile à créer ces JSL expressions si toi avoir assez facile interdit combinaisons tel comme individuel facteur gammes combiné avec et/ ou expressions. Bien regarder à un exemple de ce prochainement.
Maintenant, quoi à propos le Profileur de prédiction avec contraint régions ? Pourquoi est il important pour le Profileur de prédiction à être capable à obéir contraintes quand toi avoir modèles avec contraintes ? Bien, si le profileur ignore contraintes, alors c'est possible que le utilisateur pourrait naviguer à prédictions que sont pas possible et ils peut pas réaliser il. Donc toi pourrait fin en haut dans un zone c'est pas possible, pas souhaitable, et toi certainement n'ont pas testé là. C'est un extrapolation, donc ce est mauvais. Alors probablement même pire, si toi vouloir à optimiser ton modèle, toi pourrait fin en haut avec un irréalisable optimal solution. Si que ça arrive, le utilisateur serait avoir à soit essayer à manuellement trouver a possible optimal solution, lequel pourrait être vraiment dur ou même impossible, ou ils serait avoir à utiliser un autre outil.
Quoi étaient le défis avec obtenir le Profileur de prédiction à obéir contraintes ? Pourquoi a fait il prendre donc beaucoup plus long à obtenir ces contraintes dans le profileur contre BICHE? Bien, le principal raison avait à faire avec le contraint optimisation. Le désirabilité fonction est a non linéaire fonction. Que moyens que notre optimisation a a non linéaire objectif fonction et peut-être les deux continu et catégorique facteur variables que pourrait être impliqué dans contraintes. Ce est connu comme a mixte entier non linéaire programmation problème, et c'est un extrêmement difficile taper de optimisation problème sauf si toi savoir quelque chose favorable à propos ton objectif fonction ou ton contraint région. C'est juste très, très dur.
Mais bien nouvelles, le Profileur de prédiction maintenant travaux avec tous le même contraintes comme le Plateformes du DOE. Tours dehors que le Profileur de prédiction a en fait obéi linéaire contraintes sur continu variables tous le chemin dos à JMP 8, j juste a couple de communiqués après ils étaient ajouté dans JMP 6. Nous étaient capable à faire ce plus tôt parce que ces contraintes, ces linéaire contraintes sur continu variables avoir vraiment bon propriétés. B parce que de que, nous étaient capable à mettre en œuvre a loup- réduit pente variante algorithme. Que algorithme fait a vraiment, vraiment bien emploi de trouver le mondial optimum, en particulier si toi ne le faites pas avoir catégorique variables. Dans que cas, toi devrait trouver le mondial optimum.
Maintenant, depuis JMP 16, le Profileur de prédiction maintenant aussi obéit interdit combinaison contraintes sur les deux continu et catégorique variables. Maintenant, ce était a parcelle Plus fort parce que ces contraintes sont très général. Toi pourrait mettre absolument rien à l'intérieur que JSL booléen expression. Donc nous ne peut pas supposer rien favorable à propos notre contraint région dans ces cas. Ainsi, nous avait à mettre en œuvre a génétique heuristique algorithme, lequel est a très général taper de algorithme pour le contraint optimisation. B parce que de ce, nous ne peut pas garantie a mondial optimum solution. Mais toi devrait trouver a solution c'est très fermer à mondial optimum, si pas le mondial optimum.
Allons-y aller devant et commencer regarder à quelques exemples. D'abord, étaient en allant à regarder à a chimique réaction expérience. Ce expérience a un réponse, et le but est à maximiser rendement. Nous avoir trois facteurs. Deux de eux sont continu, temps et température, et catalyseur est catégorique.
Nous avoir deux contraintes. Quand catalyseur B est utilisé, température doit être au-dessus de 400. Quand catalyseur C est utilisé, température doit être ci-dessous 650. W e utilisé Coutume DOE à créer a réponse surface conception avec dis combinaisons autorisées. Parce que ces sont assez simple contraintes, nous étaient capable à utiliser le interdit combinaisons filtre.
Toi peut voir ici que quand I ensemble catalyseur à B, température ne peut pas être ci-dessous 400. Ce est mon d'abord interdit région. Aussi si catalyseur est C, le température ne peut pas être au-dessus de 650. Alors une fois nous créé le conception, toi peut voir que le conception points rester dehors de le contraint régions que sont gris ici. Ces sont le dissous combinaisons régions. Alors nous couru le expérience et nous utilisé Le moins adapté Carrés à ajuster a réponse surface modèle à le données.
Maintenant, I vouloir à montrer toi comment toi serait utiliser le Profileur de prédiction à explorer le modèle et trouver le maximum rendement. Je suis en allant à aller obtenir dehors de PowerPoint et aller à JMP vraiment rapidement. Ici est le données tableau depuis le chimique réaction expérience que nous créé avec JMP coutume conception plate-forme. Nous avons déjà courir il et entré tous le résultats. Le important chose I vouloir à indiquer dehors est que Coutume DOE ajouté ce données tableau scénario appelé Interdit Combinaisons. Quand toi ouvrir il en haut, toi voir c'est a obtenu le JSL Booléen expression de mon interdit combinaisons. Et ce est quoi le Profileur de prédiction lit dans, et c'est comment il sait à propos mon interdit combinaisons contraintes.
J'ai déjà enregistré mon réponse surface modèle, et Je suis en allant à courir il et aller vers le bas à le profileur. Parce que I avoir que interdit combinaisons contrainte enregistré dans le tableau, c'est capable à lire ceux dans et le profileur peut obéir le contraintes. Je f I ensemble catalyseur à B, avis que I ne peut pas obtenir à a température 400 ou ci-dessous. Si I ensemble catalyseur à C, I ne peut pas obtenir à a température 650 ou au-dessus de parce que ceux sont interdit régions. Aussi, quand I maximiser rendement, I fin en haut avec a solution que est possible, c'est pas dans a interdit région.
Maintenant, quoi serait avoir arrivé dans a version de JMP avant à JMP 16? Bien, nous peut voir quoi serait avoir arrivé par regarder à le exact même données tableau sans le interdit combinaison scénario. Je suis en allant à courir le même exact modèle et aller à le profileur. Maintenant ce temps, le profileur n'a pas savoir à propos mon contraintes. Donc quand I ensemble catalyseur à B, I peut aller vers le bas dans a interdit région vers le bas à 350. Catalyseur C, I peut errer en haut dans un autre interdit région, températures au-dessus de 650. W poule I faire le optimisation, I faire fin en haut avec un irréalisable solution. Je suis dans le interdit région où catalyseur est C et température est 750.
I serait être forcé à avoir à essayer à manuellement trouver a possible solution c'est pas dans a interdit région. Mais heureusement, c'est a été résolu depuis JMP 16. Allons-y aller faire le ménage en haut et allons aller à un autre exemple.
D'accord, le suivant exemple étaient en allant à regarder à est a comprimé production expérience. Le but de ce expérience est à maximiser dissolution. Nous avoir cinq facteurs. Quatre sont continu et un est catégorique. Nous avoir deux contraintes. Le d'abord contrainte est que quand écran taille est 3, temps de moulin a à être ci-dessous 16, et mon pulvérisation taux et revêtement viscosité suivre ce non linéaire contrainte.
I utilisé Coutume Prochain DOE à créer a réponse surface conception avec interdit combinaisons en utilisant ces deux contraintes. Parce que ce est a compliqué contrainte, nous pourrait pas utiliser le interdit combinaisons filtre, donc nous avait à entrer il comme a scénario, lequel est pas dur à faire. Voici où J'ai entré que non linéaire contrainte comme a scénario. Avis J'ai retourné le inégalité à montrer qu'est-ce que interdit plutôt de quoi devrait être autorisé. T poule J'ai aussi ajouté écran taille est égal à 3 et moulin temps plus grand que 16 comme le autre interdit région.
Maintenant, nous peut voir par regarder à deux différent tranches de mon conception. Ce d'abord graphique est pulvérisation taux contre revêtement viscosité. I peut voir que tous le conception points rester dehors de le interdit région ensemble par ce non linéaire contrainte. W poule I regarder à écran taille contre moulin temps, quand écran taille est 3, m mauvais moment ne peut pas être au-dessus de 16. Alors nous couru le expérience, et nous utilisé Ajuster les moindres carrés à ajuster a réponse surface modèle à le données. N aïe étaient en allant à utiliser Profileur de prédiction à explorer le modèle et trouver le maximum dissolution.
Je suis en allant à aller dos à JMP. Ce est le comprimé production expérience que était produit par JMP Coutume Plateforme DO. N père que une fois encore, il a enregistré le interdit combinaisons données tableau scénario à le tableau. Je suis en allant à regarder à que. Toi voir que c'est le JSL Booléen expression de mon dis combinaisons autorisées, et ce est quoi le profileur volonté lire dans. J'ai enregistré le réponse surface modèle à le tableau. Quand nous aller à le profileur à explorer le modèle, toi peut voir que il obéit mon combinaisons interdites contrainte. Quand écran taille est 3, le temps du moulin ne peut pas être au-dessus de 16.
Aussi, pulvérisation taux et revêtement viscosité obéir que non linéaire inégalité contrainte. Quand I maximiser le solution, I fin en haut avec un optimal solution c'est possible et avis que c'est en fait sur le contrainte limite. T a raconte moi que si I avait pas a été reconnaissant le contraintes, I presque certainement serait avoir terminé en haut avec un optimal solution que n'était pas possible, et I serait avoir avait à essayer à manuellement trouver il, lequel serait avoir a été très difficile, si pas impossible.
Tous droite . Allons-y se déplacer sur à le suivant sujet. Ici nous aller. Dos à Présentation PowerPoint. D'accord . Notre suivant sujet est en fonctionnement région optimisation pour critique qualité attributs. Ce est où Je suis en allant à introduire le nouveau Profileur d'espace de conception c'est nouveau à JMP 17.
Quoi faire nous signifier par conception espace quand étaient parler à propos le Profileur d'espace de conception ? Bien, ce est un important concept c'est utilisé dans pharmaceutique développement que identifie le optimal en fonctionnement région que donne maximale flexibilité de ton production alors que toujours assurant qualité. Ce concept était introduit par le FDA et le International Conférence sur Harmonisation quand ceux agences décidé à adopter Qualité par Conception principes pour développement, fabrication, et règlement de drogues. W poule ils a fait que, ils mettre dehors quelques vraiment important ligne directrice documents, ICH Q8-Q12, que la plupart médicament entreprises suivre.
Spécifiquement, nous vouloir à regarder à ICH Q8 ( R2) , lequel couvertures conception espace. Il définit conception espace comme le multidimensionnel combinaison et interaction de matériel attributs et processus paramètres que avoir a été démontré à fournir assurance de qualité.
Maintenant, là sont a nombre de mesures que besoin à être pris à déterminer conception espace pour a produit, et plusieurs de eux besoin à être fait avant toi peut obtenir à le Profileur d'espace de conception et JMP. Un de le d'abord des choses que toi besoin à faire est toi besoin à déterminer quoi ton critique qualité attributs sont et quoi le approprié spécifications limites sont à maintenir qualité. Bien référer à ces critique qualité attributs comme CQAS. Le Document ICH définit a critique qualité attribut comme a physique, chimique, biologique, ou microbiologique propriété ou caractéristiques que devrait être dans un approprié limite, gamme, ou distribution à assurer le voulu produit qualité. Ce est le important d'abord étape.
Suivant, nous vouloir à utiliser conçu expériences à déterminer quoi sont notre critique fabrication processus paramètres que affecter ceux critique qualité attributs. Bien référer à ces comme RPC, critique processus paramètre, parce que ICH Q8 définit a critique processus paramètre comme a processus paramètre dont variabilité a un impact sur a critique qualité attribut et donc devrait être surveillé ou contrôlé à assurer le processus produit le voulu qualité. Alors, une fois tu as déterminé ton CQA et ton RPC, alors toi vouloir à trouver a vraiment bien prédiction modèle pour ton CQA dans termes de ton critique processus paramètres. Une fois tu as fait tous de que, toi peut utiliser le Profileur d'espace de conception à déterminer a bien conception espace pour ton produit.
Allons-y parler a petit plus spécifiquement à propos le Profileur d'espace de conception et JMP. Le but de le Profileur d'espace de conception est à déterminer a bien conception espace par en essayant à trouver le le plus grand hyper rectangle que convient dans le acceptable région c'est défini par ton critique qualité attribut caractéristiques appliqué à que prédiction modèle que toi trouvé. Une fois toi trouvé que hyper rectangle, il volonté donner le inférieur et supérieur limites de ton critique processus paramètres que déterminer a bien conception espace.
Le problème est que que acceptable région est généralement non linéaire, et trouver le le plus grand hyper rectangle dans a non linéaire région est a très, très difficile mathématique problème. Parce que de que, nous merveille comment fait le Profileur d'espace de conception en fait déterminer Conception Espace alors? Bien, plutôt de en essayant à trouver le le plus grand hyper rectangle mathématiquement, nous utiliser a simulé approche. Quoi il fait est il génère des milliers de uniformément distribué points tout au long de le espace défini par ton initial RPC limites. Alors il utilisations que prédiction modèle que toi trouvé à simuler réponses pour ton CQA. Note, parce que ton prédiction modèle est pas sans erreur, toi devrait toujours ajouter réponse erreur à ton simulations.
Une fois tu as a obtenu ton simulé ensemble, il calcule un conforme aux spécifications partie, comptabilité le total nombre de points dans que ensemble que sont conforme aux spécifications pour tous ton CQA depuis tous le points que sont dans le actuel RPC facteur limites. Ce est le plus simple à voir par en fait regarder à un exemple et en allant à JMP et regarder à le Profileur d'espace de conception. C'est quoi étaient en allant à faire suivant.
Étaient en allant à regarder à un exemple de a douleur crème étude. Le but de ce étude était à réutiliser a habitude- formation oral opioïde médicament dans a crème que fournit le même relief comme le oral médicament. T il d'abord chose que nous nécessaire à faire était déterminer notre critique qualité attributs pour ce médicament. Nous déterminé que là étaient trois de eux piégeage efficacité, vésicule taille, et dans- in vitro libérer. Nous aussi nécessaire à déterminer quoi sont le spécifications limites que assurer qualité. C'est quoi ces Nombres sont.
Suivant, nous couru expériences à déterminer lequel de notre fabrication processus facteurs affecter ces critique qualité attributs. Il tours dehors là étaient trois de eux. Ils sont émulsifiant, lipide, et lécithine, et ces sont le initial facteur limites pour ces RPC.
Suivant, nous utilisé coutume conception et Ajuster les moindres carrés à trouver réponse surface modèles pour notre trois critique qualité attributs dans termes de notre trois critique processus paramètres. Une fois nous a fait tous de que, maintenant étaient capable à aller à le Profileur d'espace de conception et JMP à déterminer a conception espace pour ce douleur crème. Allons-y aller dos à JMP.
Je suis en allant à ouvrir en haut mon douleur crème étude. T son était mon réponse surface modèle conception créé dans JMP Plateforme DO. J'ai a obtenu mon conception dans termes de mon trois critique processus paramètres ici, et ces sont mon trois critique qualité attribut réponses ici. Le important chose I vouloir à indiquer dehors est que pour chaque de ces critique qualité attribut réponses, J'ai enregistré spécifications limites comme colonne propriétés. T a est parce que le Profileur d'espace de conception a à savoir quoi le spécifications limites sont pour ton critique qualité attributs. Donc si toi ne le faites pas entrer eux comme colonne propriétés, tu vas être invité à entrer eux une fois toi lancement le Profileur d'espace de conception, sauf si tu as ajouté eux ici.
J'ai déjà enregistré mon réponse surface modèles comme a scénario. Je suis en allant à courir que scénario. Il lancements Ajuster les moindres carrés, et I avoir il ensemble en haut à automatiquement montrer le Profileur de prédiction. Ce est le même Profileur de prédiction que tu es probablement utilisé à vision. I avoir mon trois réponses, mon critique qualité attributs ici, mon trois critique processus paramètres, mon facteurs ici, et I peut explorer le modèle comme habituel. Mais maintenant I vouloir à essayer à chiffre dehors a conception espace pour mon fabrication processus.
Maintenant I peut facilement faire que par en allant à le production profileur, petit rouge triangle menu, et plusieurs vers le bas. I voir il y a a nouveau option pour Profileur d'espace de conception, et si I sélectionner que droite ci-dessous le Profileur de prédiction, le Profileur d'espace de conception volonté apparaître.
Comme I noté, si I n'avait pas déjà avait spécifications limites ci-joint à mon réponses, il serait rapide moi pour que. Mais maintenant I peut voir que c'est apporté eux dans depuis mon colonne propriétés. Toi peut voir droite vers le bas ici. C'est aussi apporté dans un erreur standard déviation. Ces valeurs sont à venir depuis le racine signifier quadrillé erreur de mon Moindres carrés modèles. Y ou peut voir ici, RMSE est ici, est le même valeur pour in vitro libérer comme le erreur standard déviation ici. De cours, toi peut changement ces, toi peut même supprimer eux. Mais nous très recommander que toi avoir quelques erreur pour ton prédictions depuis ton prédictif modèles sont pas parfait, pas sans erreur.
D'accord. Le d'abord chose toi pourrait avis à propos ce profileur est que il apparence a petit différent dans que chaque facteur cellule a deux courbes plutôt de le habituel un courbe. C'est parce que étaient en essayant à trouver facteur limites. W avant en essayant à trouver un intervalle, étaient en essayant à trouver le en fonctionnement région, le conception espace où étaient optimisation notre en fonctionnement région. Le bleu courbe- nous avoir a légende à aide nous- ce représente le conforme aux spécifications partie comme le inférieur limite changements, et le rouge courbe représente le conforme aux spécifications partie comme le supérieur limite changements.
Toi peut voir comment si I étaient à changement le supérieur limite de émulsifiant, il serait augmenter mon conforme aux spécifications partie. Que serait être a bien chose. C'est comment que travaux. Aussi le conforme aux spécifications partie, toi ne le faites pas voir le valeur sur ici sur le gauche comme toi généralement faire, mais c'est droite sur ici à le droite de le cellules. C'est initialement, 79,21% de mon points sont conforme aux spécifications et c'est conforme aux spécifications pour tous de le réponses à tous de le CQA. Si toi vouloir à voir le individuel conforme aux spécifications portions, toi peut trouver eux vers le bas ici suivant à le spécifique réponse.
Aussi, toi peut avis ce volume partie est révélateur moi que I suis actuellement en utilisant tous de mon simulé données et c'est parce que le facteur limites sont ensemble à leur complet gamme initialement. À être capable à changement le facteur limites ou essayer à changement le en fonctionnement région, toi peut soit se déplacer le marqueurs comme habituel ou toi peut entrer différent facteur limite valeurs ici dans ce tableau ou droite ici ci-dessous le cellules ou toi peut utiliser ces boutons . I vraiment comme ces boutons. Si I cliquez sur Se déplacer Intérieur, c'est en allant à trouver le le plus grand augmenter dans conforme aux spécifications partie. C'est en allant à trouver le se déplacer que donne moi le le plus grand augmenter. C'est en allant à trouver le le plus raide vers le haut chemin . Se déplacer Vers l'extérieur serait faire le opposé. Il serait trouver le le plus raide chemin vers le bas.
Si I cliquez Se déplacer Intérieur, avis que mon émulsifiant inférieur limite a augmenté depuis 700 à 705, et mon conforme aux spécifications partie a augmenté à 81,95. Si I cliquez il encore, maintenant mon lécithine inférieur limite a augmenté depuis 30 à 31, et mon conforme aux spécifications partie a disparu en haut à 84,5. I peut garder faire ce.
Mais avant I garder faire ce jusqu'à I trouver le voulu conforme aux spécifications partie que I comme- et Je suis heureux avec le facteur limites, I pense c'est a raisonnable en fonctionnement région- là sont plusieurs options dans le Conception Espace Profileur menu que I comme à regarder à. Le d'abord un est faire et se connecter à aléatoire tableau. W a ce fait est il crée a nouveau aléatoire tableau de uniformément distribué points. Toi toujours vouloir à ajouter aléatoire bruit. C'est en allant à utiliser le même aléatoire erreurs nous utilisé avant. Je suis en allant à cliquez D'accord. Maintenant, I obtenir ce tableau de 10 000 nouveau aléatoire points, et ils sont couleur- codé. Le ceux que sont marqué comme vert sont dans- spécification, le ceux que sont rouge sont dehors de spécification, et le ceux que sont choisi sont dans mon actuel facteur limites, mon actuel en fonctionnement région.
C'est utile à regarder à le tableau, mais I vraiment comme à regarder à ces graphiques que sont produit par quelques de ces enregistré scénarios. Si I courir Nuage de points Matrice ET, il volonté donner moi a réponse voir de tous mon données . Le ombragé région c'est vert ici est le spécifications limites. T poule I aussi comme à regarder à le Matrice de nuage de points X, lequel donne moi le facteur espace voir. C'est bon si I peut regarder à eux les deux à le même temps. Alors que Je suis altérant mon facteur limites, si I cliquez sur Se déplacer Intérieur encore, toi peut voir comment le points changement . I trouver il même plus utile. Toi aussi voir comment le facteur espace changements. I trouver il même plus utile à cacher tous le points que sont pas dans mon actuel en fonctionnement région, alors I ne le faites pas même avoir à regarder à eux.
Maintenant, comme I garder en cliquant sur Se déplacer Intérieur, toi peut voir comment que en fonctionnement région est contraction. Si toi seulement vouloir à être concerné avec le dehors- de- spécifications points, toi peut cliquez sur Y Dehors de Spécification, et que volonté seulement montrer le dehors -de- spécifications points que sont se produisant. Avis que mon conforme aux spécifications partie, comme I garder mobile mon facteur limites dans, est croissant .
Je suis en allant à garder en allant jusqu'à I soit frapper 100% ou mon en fonctionnement région apparence comme quelque chose I ne peut pas que n'est pas possible, que I juste ne le fera pas être capable à atteindre. Je suis en allant à garder en cliquant Se déplacer Intérieur. Des choses toujours regarder bien. Se déplacer Intérieur, juste en allant à garder en cliquant il. D'accord, I frapper 100, et I toujours pense que ces facteur limites représenter un en fonctionnement région que I pense I devrait être capable à atteindre.
À être capable à regarder à que plus loin, I peut envoyer le points médians de ces facteur limites à le original profileurs, voir quoi que apparence comme. I pense que apparence joli bien. I peut aussi envoyer le limites à le simulateur dans le Profileur de prédiction, et I peut décider à utiliser différent distributions. I en fait pense que mon critique processus paramètres suivre normale distributions. Je suis en allant à sélectionner ce Normale avec Limites à 3 Sigma . Il tours sur le simulateur, et il ensembles mon distributions à normale, et il chiffres dehors le signifier et standard écarts pour ces limites avec Sigma, 3 Sigma.
De cours, toi peut changement tous ces valeurs comme toi pense semble ajuster pour ton propre situation, pour ton propre fabrication processus. Toi peut changement le distribution, toi peut changement le signifier cèdre écarts. Je suis juste en allant à partir il, et Je suis en allant à voir quoi simulant, quoi le normale distributions apparence comme. Il apparence vraiment bien. Toi peut voir mon défaut taux. Quand I garder frappe Simuler, c'est souvent 0.
I aussi comme à simuler à le tableau à être capable à juste obtenir a voir de quoi mon capacité analyse serait regarder comme juste comme a santé mentale vérifier. I f toi viens vers le bas ici, toi peut simuler le tableau, et c'est en allant à utiliser ces normale distributions pour le critique processus paramètres. C'est en allant à utiliser le même erreurs pour ton prédictions comme nous utilisé avant.
Je suis en allant à cliquez Faire Tableau, et quand I faire que, il automatiquement crée quelques scénarios. Un de eux est distribution. Si I courir que, I peut très facilement regarder à mon capacité rapports parce que I enregistré mon spécifications limites comme colonne propriétés. I voir que le capacité regarde, à moins pour le simulé données, il apparence vraiment assez bien. Donc Je suis joli heureux avec ce, même cependant ce est juste sur le simulé données. De cours, I besoin à vérifier le réel données, mais Je suis vraiment heureux avec quoi Je suis vision donc loin. I pense Je suis en allant à utiliser ces limites comme mon conception espace.
Maintenant, juste à note avant I aller plus loin, I avoir a bien situation ici, mais allons dire que toi n'a pas avoir a bien situation où ton conforme aux spécifications partie n'était pas où toi recherché il à être, et toi vraiment ne peut pas ajuster ton facteur limites plus. Toi pourrait faire quoi- si scénarios par changement ton spécifications limites ou ton erreurs si toi pense que est quelque chose que pourrait raisonnablement arriver. Mais I avoir a bien situation, et Je suis heureux.
I suis en allant à utiliser ce option Sauvegarder X Spec Limits, et cela va sauver ces facteur limites dos à mon original données tableau, à mon critique processus paramètres, donc I peut sauvegarder ces facteur limites. Quand I faire que, quand I aller dos à mon original tableau, toi peut voir que ceux facteur limite paramètres avoir a été enregistré comme Spécifications Limites à mon critique processus paramètres.
I trouver il vraiment utile à être capable à regarder à ce conception espace dans termes de le contour réponses et le acceptable région. J'ai déjà enregistré mon prédictions comme formules et I avoir a scénario enregistré à courir le Profileur de contour. Je suis en allant à courir que . Ce est en allant à donner moi mon contour réponses pour tous combinaisons de mon facteurs, mon critique processus paramètres. I ne le faites pas savoir si toi peut voir le s'évanouir rectangles, mais que est mon conception espace comme défini par ceux facteur limites que a obtenu enregistré comme spécifications limites sur mon critique processus paramètres. Le ombragé coloré zones, ces sont mon spécifications limite réponse contours.
Toi peut voir que mon conception espace est bien dans un acceptable région pour tous ces contours . C'est même plus loin dans. C'est pas touchant eux. C'est parce que nous ajouté que fin d'erreur pour notre prédictions. Je suis vraiment heureux avec ce.
D'accord, allons obtenir dos à Présentation PowerPoint. I juste vouloir à donner toi a peu plats à emporter à propos le Profileur d'espace de conception avant nous envelopper en haut.
D'abord de tous, que conforme aux spécifications partie que nous scie dans le Profileur d'espace de conception ne devrait pas être pris comme a probabilité déclaration sauf si toi croire que ton facteurs, ton critique processus paramètre facteurs, en fait suivre a uniforme distribution parce que c'est quoi était utilisé à distribuer eux. Aussi, le Profileur d'espace de conception est pas censé pour modèles que avoir a grand nombre de facteurs ou très petit facteur gammes parce que de le simulé approche que il prend.
C'est aussi recommandé, comme J'ai mentionné plusieurs fois, à toujours ajouter aléatoire erreur à ton réponses parce que ton prédiction modèles sont pas sans erreur. Et enfin, I juste recherché à faire a déclaration que même cependant ce était motivé par pharmaceutique industrie, il vraiment est en vigueur beaucoup plus loin que que. Dans n'importe quel cas où toi vouloir à trouver un optimal en fonctionnement région et toi vouloir à maintenir flexibilité et qualité, alors ce peut être utile.
Là étaient beaucoup des choses à propos le Conception Espace Profileur I n'a pas avoir temps à montrer. I vraiment espoir que toi volonté vérifier il dehors. N'importe lequel des questions?
