Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Hallo,
Ich versuche derzeit, ein Response-Surface-Modell mit einem zentral zusammengesetzten Design zu erstellen, möchte aber sowohl Blöcke als auch benutzerdefinierte Achsenpunkte hinzufügen. Meine Studie weist 3 kontinuierliche Faktoren auf und muss in 2 Experimentierblöcke aufgeteilt werden und ich ziehe es vor, meine Achsenniveaus auf 2,0 statt 1,0 festzulegen, um mehr vom Designraum zu erkunden und die Nichtlinearität etwas besser zu korrigieren. Ich kann mein Experiment in DOE > Klassisch > Response Surface Design mit dem CCD-Modell erstellen, um mein Zielachsenniveau von 2 zu erreichen, aber ich finde keine Möglichkeit, Blöcke hinzuzufügen. Alternativ kann ich es in DOE > Benutzerdefiniertes Design erstellen, indem ich meiner Faktorenliste einen Blockierungsfaktor hinzufüge und das RSM-Modell verwende, aber ich finde keine Möglichkeit, meine benutzerdefinierten Achsenniveaus festzulegen. Kann mir jemand helfen herauszufinden, wie ich beide Anpassungen in ein einziges Studiendesign einfüge?
Danke schön!
VersuchsplanungBetreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Durch benutzerdefiniertes Design erhalten Sie ein RSM-Design/-Modell mit Blockierung, es handelt sich jedoch nicht um ein CCD und daher haben Sie keine Wahl hinsichtlich der Achsenabstände.
Bei klassischen Designs ist Blockieren möglich, aber Blockieren ist immer orthogonal, wodurch der axiale Abstand festgelegt wird. Wenn Sie diesen axialen Abstand ändern, ist das Design nicht mehr orthogonal. Sie können den Abstand jedoch in der Datentabelle ändern, nachdem das Design erstellt wurde.
Also eine Frage an Sie: Warum glauben Sie, dass Sie die Axialpunkte benötigen? Wenn Sie den Designraum weiter erkunden möchten, passen Sie Ihre niedrigen und hohen Faktoreinstellungen an den Bereich an, den Sie erkunden möchten, und verwenden Sie „Custom Design“. „Custom Design“ geht nicht über Ihre niedrigen und hohen Einstellungen hinaus. Außerdem verbessert das Hinzufügen weiterer Ebenen zu einem Faktor die Schätzung der quadratischen Modellterme nicht wirklich. Vorausgesetzt, das quadratische Modell ist korrekt, werden nur 3 Ebenen benötigt, sodass alles darüber hinaus die Schätzgenauigkeit tatsächlich verringert. Wenn Sie zusätzliche Ebenen wünschen, weil Sie befürchten, dass Sie tatsächlich ein kubisches oder höhergradiges Polynom haben könnten, verwenden Sie „Custom Design“, geben Sie die höhergradigen Terme ein und setzen Sie deren Schätzung auf „Wenn möglich“, um ein Design zu erhalten, das gegenüber diesen Möglichkeiten robust ist.
Letztendlich glaube ich, dass das benutzerdefinierte Design für Sie der beste Weg ist, ein Design zu erhalten, das Ihren Kriterien entspricht, da es der flexibelste Ansatz ist. Ich hoffe, das hilft Ihnen weiter.
Betreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Hallo Dan,
Vielen Dank für Ihre Antwort! Ich ziehe es im Allgemeinen vor, erweiterte axiale Punkte festzulegen, da mein Prozess dazu neigt, unerwartete Klippen und einige ziemlich extreme Nichtlinearitäten aufzuweisen. Während ich beispielsweise nur den Entwurfsraum von ± 0,4 pH-Einheiten charakterisieren möchte, muss ich wissen, ob mein Prozess bei ± 0,8 pH-Einheiten nicht mehr funktioniert, um die Robustheit des Prozesses festzustellen, und es ist praktisch, diese Prüfungen als axiale Ebenen in ein anfängliches Entwurfsraum-DOE einzubauen, um später Zeit zu sparen. Zugegebenermaßen ging ich davon aus, dass die extremeren Ebenen auch die Mathematik hinter dem DOE unterstützen, also danke für die Erklärung, dass das Design Nennwert-Axiale gegenüber erweiterten Axialen bevorzugt!
Ehrlich gesagt verwende ich aus Gewohnheit normalerweise mehr als alles andere ein CCD-RSM. Würden Sie andere DOE-Designs zur Charakterisierung eines Prozesses mit ziemlich extremer Nichtlinearität und bekannten signifikanten Faktorinteraktionen empfehlen?
Danke schön!
Betreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Ich stimme mit allem überein, was mein ehemaliger Kollege @Dan_Obermiller (ich bin aus der JMP-Abteilung von SAS ausgeschieden) geschrieben hat. Zu Ihrer zweiten Antwort: Einiges von dem, was ich empfehlen werde, hängt davon ab, wo Sie sich in Ihrem Problemlösungsprozess befinden und von Ihrem apriori-Wissen. Wenn Sie sich noch im Screening-Modus befinden und bereit sind, vernachlässigbare Effekte oberhalb der zweiten Ordnung anzunehmen, würde dann vielleicht ein Definitive Screening Design gut funktionieren? Wenn Sie eher im Bereich der Optimierungsvorhersage liegen, dann vielleicht ein I-optimaler Ansatz? Auf diese Weise können Sie die gewünschten Effekte als Teil der Designspezifikation definieren. Und diese „Nichtlinearität“, von der Sie sprechen … ist die Natur so, dass ein quadratischer Effekt wirklich nicht sehr gut passen würde? Meine Erfahrung mit „Cliff“-artigen Antworten ist, dass quadratische Effekte über den Faktorraum nicht sehr gut vorhersagen. Wenn das der Fall ist, könnten einige nichtlineare Modellierungsansätze erforderlich sein? Beginnen Sie mit der Fit Curve-Plattform … versuchen Sie es zuerst mit diesen?
Betreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Hallo @MorganM ,
Willkommen in der Community!
Sie haben hervorragende Antworten von @Dan_Obermiller und @P_Bartell erhalten. Ich habe möglicherweise eine andere (und hoffentlich ergänzende) Ansicht zu Ihrem Thema.
Die erste Frage, die mir in den Sinn kommt, ist, ob Sie entweder die Faktoren verstehen möchten, die Ihre Antwortvariation beeinflussen, oder ob Sie mehr an der Vorhersagegenauigkeit des Antwortmodells interessiert sind. Da Sie „ unerwartete Klippen und eine ziemlich extreme Nichtlinearität “ erwähnt haben und Ihr Design aus 3 kontinuierlichen Faktoren besteht, würde ich vielleicht raumfüllende Designs als alternative Option in Betracht ziehen. Raumfüllende Designs sind vielseitige Designs, die äußerst nützlich sind, wenn die Anzahl der kontinuierlichen Faktoren relativ gering und die erwartete Antwort stark nichtlinear ist. Da Sie in Ihrem Versuchsraum zwei „Bereiche“ haben und 2 Blöcke erwähnt haben, könnten Sie iterativ mit einem raumfüllenden Design fortfahren:
- Erstellen Sie eine erste kleine Reihe von Experimenten mit erweiterten Bereichen (-2 bis +2 in codierten Ebenen, wie Sie sie für Ihre Achsenpunkte erwähnt haben),
- Erweitern Sie das Design raumfüllend und reduzieren Sie die Bereiche, um sich auf den Interessenbereich zu konzentrieren (z. B. -1 bis +1 in codierten Ebenen).
Diese raumfüllende Gestaltungsoption hat (viele) Vor- und Nachteile, aber hier sind die beiden Hauptpunkte:
- Pro: Punkte sind homogen und zufällig in Ihrem Entwurfsraum verteilt und ermöglichen verschiedene Methoden zur Modellanpassung, von Regressionsmodellen bis hin zu Modellen des maschinellen Lernens (SVM, Gaußscher Prozess usw.). Gut für die Vorhersagekraft des Modells.
- Nachteil: Dieses Design ist für die Erklärbarkeit des Modells nicht besonders hilfreich. Wenn Sie die Antwortvariation in Bezug auf Haupteffekte und Wechselwirkungen/quadratische/höherstufige Effekte verstehen möchten, können Sie je nach verwendetem Modelltyp möglicherweise kein einfaches Verständnis und keine einfache Zerlegung der relativen Bedeutung dieser Begriffe erreichen (Sie könnten bei den meisten Modellen des maschinellen Lernens immer noch die Bedeutung von Merkmalen/Faktoren a posteriori berechnen/schätzen, aber das kann komplex werden). Punkte befinden sich möglicherweise auch nicht an den Grenzen Ihres Designraums.
Sie könnten auch über einen sequentiellen Ansatz nachdenken, bei dem Sie zunächst ein Screening-Design erstellen (um die Erstellung von Punkten an den Grenzen Ihres Experimentierraums zu ermöglichen) und das Design dann mit raumfüllenden Designpunkten erweitern. Mit der Plattform „Augment Designs“ können Sie verschiedene Designoptionen sequentiell mischen und anpassen.
Um die Antwort von @Dan_Obermiller zur unterschiedlichen Verwendung und den Vorteilen/Nachteilen des axialen Punktabstands zu erweitern und zu ergänzen, können Sie eine vergleichende Studie lesen, die ich zu einem ähnlichen Thema durchgeführt habe: Gelöst: Re: Warum gibt es im benutzerdefinierten Design von RSM keine Sternpunkte? - JMP-Benutzergemeinschaft
Ich hoffe, diese ergänzende Antwort könnte für Sie hilfreich sein.
Betreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Hallo zusammen,
Vielen Dank für all Ihre Beiträge! Ich habe mich ein wenig in JMP umgesehen und Ihre Antworten durchgelesen und ich denke, ich werde dieses Design wieder auf normale axiale Ebenen umstellen, um den Sperrfaktor für die praktische Anwendbarkeit im Labor beizubehalten. Leider bin ich an einem Punkt im Prozessentwicklungslebenszyklus der Einheitsoperation, an der ich arbeite, an dem ich nur die Ressourcen habe, um bis zu 20 Durchläufe durchzuführen (ich versuche, mich auf 16-18 zu beschränken, falls ich irgendwelche Bedingungen erneut ausführen muss) und ich habe nur die Zeit, eine Studie durchzuführen, bevor ich „optimale“ Bedingungen auswählen muss, die ich in eine frühe Proof-of-Concept-Studie einsenden kann. Ich werde später im Projekt Zeit haben, eine gründlichere Bewertung des Designraums vorzunehmen, und ich werde auf jeden Fall auf die Ratschläge zurückgreifen, die Sie hier gegeben haben! Aber ich denke, angesichts meiner Zeit- und Ressourcenbeschränkungen ist ein relativ einfaches RSM mit 2 Mittelpunkten (insgesamt 16 Durchläufe) in einem mäßig verstandenen Designraum die informativste Option für meine Zwecke. Wenn ich die Studie ohne allzu viele Wiederholungen durchführen kann, werde ich Ihren Rat , @Victor_G, unbedingt befolgen und das Innere des Modells mit einigen raumfüllenden Punkten ausstatten!
Was die langfristigen Ziele dieses Projekts angeht, bin ich vor allem daran interessiert, zu beurteilen, wie sich die Ebenen und die Variabilität meiner Faktoren auf die Qualitätsmerkmale meines Produkts auswirken. Ich befinde mich zwar noch in der Anfangsphase, aber mein Endziel ist es, diesen Prozess vom Forschungsmaßstab auf einen produktionsfähigen Maßstab zu bringen. Ich muss also nicht nur die idealen Mittelpunkte für meine Prozessparameter finden, sondern auch, wie der Prozess an den Grenzen meiner Spezifikationsgrenzen abschneidet.
Nochmals vielen Dank an @Dan_Obermiller , @P_Bartell und @Victor_G ! Ihr wart eine große Hilfe!
Betreff: Suche Hilfe beim Erstellen eines CCD RSM DOE mit Blöcken und benutzerdefinierten Axialebenen.Vielleicht sind Sie bereits darauf vorbereitet, aber Ihre letzte Antwort wirft ein ganz anderes Problem auf: Skalierbarkeit. Haben Sie eine Vorstellung vom Skalierbarkeitspfad? Als ich in der Industrie gearbeitet habe, hatten wir eine große Auswahl dessen, was ich als skalierbare Pfade bezeichnen würde. Einige ließen sich sehr gut vom Labor in die Produktion übertragen. Andere? Nicht einmal annähernd. Im letzteren Fall müssen Sie möglicherweise wiederholt geplante Experimente durchführen, um optimale Prozess-/Produkteinstellungen zu ermitteln, während Sie sich auf dem Skalierbarkeitspfad bewegen. Viel Glück.
