Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Ciao,
Al momento sto cercando di creare un modello di superficie di risposta utilizzando un design composito centrale, ma voglio aggiungere sia blocchi che punti assiali personalizzati. Il mio studio ha 3 fattori continui e dovrà essere suddiviso in 2 blocchi di sperimentazione, e preferisco impostare i miei livelli assiali su 2,0 anziché 1,0 per esplorare di più lo spazio di progettazione e aiutare a correggere un po' meglio la non linearità. Posso creare il mio esperimento in DOE > Classico > Progettazione della superficie di risposta con il modello CCD per ottenere il mio livello assiale target di 2, ma non riesco a trovare un modo per aggiungere blocchi. In alternativa, posso crearlo in DOE > Progettazione personalizzata aggiungendo un fattore di blocco al mio elenco di fattori e utilizzando il modello RSM, ma non riesco a trovare un modo per impostare i miei livelli assiali personalizzati. Qualcuno può aiutarmi a capire come aggiungere entrambe le personalizzazioni in un singolo design di studio?
Grazie!
Progettazione degli esperimentiR: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.La progettazione personalizzata fornirà un modello/design RSM con blocco, ma non sarà un CCD e quindi non ci sarà scelta sulle distanze assiali.
I design classici ti permetteranno di avere un blocco, ma il blocco sarà sempre ortogonale, il che stabilisce la distanza assiale. Se modifichi quella distanza assiale, il design non sarà più ortogonale. Ma potresti modificare la distanza nella tabella dati una volta creato il design.
Quindi una domanda per te: perché pensi di aver bisogno dei punti assiali? Se vuoi esplorare ulteriormente lo spazio di progettazione, regola le impostazioni del fattore basso e alto all'intervallo che desideri esplorare e usa Custom Design. Custom Design non andrà oltre le impostazioni basso e alto. Inoltre, aggiungere più livelli a un fattore non migliora realmente la stima dei termini del modello quadratico. Supponendo che il modello quadratico sia corretto, sono necessari solo 3 livelli, quindi qualsiasi cosa in più in realtà diminuisce la precisione della stima. Se vuoi livelli aggiuntivi perché sei preoccupato di poter effettivamente avere un polinomio cubico o di ordine superiore, usa Custom Design e inserisci i termini di ordine superiore e imposta la loro stima su "Se possibile" per ottenere una progettazione che sia robusta per quelle possibilità.
In definitiva, credo che il Custom Design sarà la strada giusta per ottenere un design che soddisfi i tuoi criteri, perché è l'approccio più flessibile. Spero che questo ti aiuti.
R: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Ciao Dan,
Grazie mille per la risposta! In genere preferisco impostare punti assiali estesi perché il mio processo tende ad avere salti imprevisti e una certa non linearità piuttosto estrema. Ad esempio, mentre voglio caratterizzare solo lo spazio di progettazione di ± 0,4 unità di pH, ho bisogno di sapere se il mio processo smette di funzionare a ± 0,8 unità di pH per stabilire la robustezza del processo, ed è conveniente costruire quei controlli in un DOE iniziale dello spazio di progettazione come livelli assiali per risparmiare tempo in seguito. Devo ammettere che davo per scontato che i livelli più estremi supportassero anche la matematica alla base del DOE, quindi grazie per la spiegazione che il progetto preferisce assiali a valore nominale piuttosto che assiali estesi!
Sinceramente, di solito uso un CCD RSM più per abitudine che per altro. Mi consiglieresti altri progetti DOE per caratterizzare un processo con una non linearità piuttosto estrema e interazioni tra fattori significativi noti?
Grazie!
R: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Sono d'accordo con tutto ciò che ha scritto il mio ex collega (sono in pensione dalla divisione JMP di SAS) @Dan_Obermiller . Per quanto riguarda la tua seconda risposta... parte di ciò che consiglierò dipende da dove ti trovi nel tuo processo di risoluzione dei problemi e dalle tue conoscenze a priori. Se sei ancora in modalità screening e sei disposto ad assumere effetti trascurabili oltre il secondo ordine, allora forse un Definitive Screening Design potrebbe funzionare bene? Se sei più nel campo della previsione dell'ottimizzazione, allora forse un approccio I-ottimale? In questo modo puoi definire gli effetti desiderati come parte delle specifiche di progettazione. E questa "non linearità" di cui parli... è di natura tale che un effetto quadratico non si adatterebbe molto bene? La mia esperienza con le risposte di tipo "cliff" è che gli effetti quadratici non prevedono molto bene sullo spazio dei fattori. Se è così, potrebbero essere necessari alcuni approcci di modellazione non lineare? Iniziando con la piattaforma Fit Curve... prova prima quelli?
R: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Ciao @MorganM ,
Benvenuti nella Community!
Hai ricevuto ottime risposte da @Dan_Obermiller e @P_Bartell . Potrei avere una visione diversa (e spero complementare) sul tuo argomento.
La prima domanda che mi viene in mente è se vuoi capire i fattori che influenzano la variazione della tua risposta o se sei più interessato all'accuratezza predittiva del modello di risposta. Dal momento che hai menzionato " scogliere inaspettate e una certa non linearità piuttosto estrema " e che il tuo progetto consiste in 3 fattori continui, forse prenderei in considerazione i progetti Space-Filling come un'opzione alternativa. I progetti Space-Filling sono progetti versatili che sono estremamente utili quando il numero di fattori continui è relativamente basso e la risposta prevista è altamente non lineare. Dal momento che hai due "ambiti" nel tuo spazio sperimentale e hai menzionato 2 blocchi, potresti procedere con un progetto Space-Filling in modo iterativo:
- Crea un primo piccolo lotto di esperimenti con intervalli estesi (da -2 a +2 nei livelli codificati come hai menzionato per i tuoi punti assiali),
- Ampliare il design in modo da riempire lo spazio e ridurre gli intervalli per concentrarsi sull'area di interesse (ad esempio, da -1 a +1 nei livelli codificati).
Questa opzione di design che riempie lo spazio presenta (molti) pro e contro, ma ecco i due punti principali:
- Pro: i punti sono distribuiti in modo omogeneo e casuale nel tuo spazio di progettazione e abilitano vari metodi di adattamento del modello, dai modelli di regressione ai modelli di apprendimento automatico (SVM, processo gaussiano, ecc.). Ottimo per la predittività del modello.
- Contro: questo design non è particolarmente utile per la spiegabilità del modello. Se vuoi comprendere la variazione della risposta in termini di effetti principali e interazioni/effetti quadratici/di ordine superiore, a seconda del tipo di modello utilizzato, potresti non essere in grado di ottenere una semplice comprensione e scomposizione dell'importanza relativa di questi termini (potresti comunque calcolare/stimare a posteriori l'importanza delle caratteristiche/fattori sulla maggior parte dei modelli di apprendimento automatico, ma può diventare complesso). I punti potrebbero anche non essere posizionati ai confini del tuo spazio di progettazione.
Potresti anche pensare a un approccio sequenziale con un design di screening prima (per consentire la creazione di punti ai confini del tuo spazio sperimentale), e poi aumentare il design con punti di design Space-Filling. Puoi mescolare e abbinare diverse opzioni di design in sequenza con la piattaforma Augment Designs .
Per ampliare e completare la risposta di @Dan_Obermiller sui diversi utilizzi e vantaggi/svantaggi della distanza assiale dei punti, puoi leggere uno studio comparativo che ho fatto su un argomento simile: Risolto: Re: perché non ci sono punti stellari nel design personalizzato RSM - JMP User Community
Spero che questa risposta complementare possa esserti utile,
R: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Ciao a tutti,
Grazie mille per tutti i vostri contributi! Ho fatto qualche ricerca su JMP e ho letto le vostre risposte e penso che tornerò a riportare questo design ai normali livelli assiali per mantenere il fattore di blocco per praticità in laboratorio. Sfortunatamente, sono a un punto del ciclo di vita dello sviluppo del processo dell'operazione unitaria su cui sto lavorando in cui ho solo le risorse per fare fino a 20 esecuzioni (sto cercando di limitarmi a 16-18 nel caso in cui dovessi rieseguire delle condizioni) e ho solo il tempo di fare uno studio prima di dover scegliere le condizioni "ottimali" da inviare in uno studio di proof-of-concept iniziale. Avrò tempo per fare una valutazione più approfondita dello spazio di progettazione più avanti nel progetto e farò assolutamente riferimento ai consigli che hai fornito qui! Ma penso che, date le mie limitazioni di tempo e risorse, un RSM relativamente semplice con 2 punti centrali (16 esecuzioni in totale) in uno spazio di progettazione moderatamente compreso sarà l'opzione più informativa per i miei scopi. Se riesco a far funzionare lo studio senza dover ripetere l'operazione più volte, seguirò sicuramente il tuo consiglio @Victor_G di aggiungere qualche punto di riempimento per arricchire l'interno del modello!
Parlando degli obiettivi a lungo termine di questo progetto, sono principalmente interessato a valutare come i livelli e la variabilità dei miei fattori influenzeranno gli attributi di qualità del mio prodotto. Sebbene ora sia nelle fasi iniziali, il mio obiettivo finale è portare questo processo dalla scala di ricerca a una scala di produzione, quindi dovrò non solo trovare i punti centrali ideali per i miei parametri di processo, ma anche come il processo si comporta ai margini dei miei limiti di specifica.
Grazie ancora @Dan_Obermiller @P_Bartell e @Victor_G ! Mi siete stati di grande aiuto!
R: Cerco aiuto per costruire un CCD RSM DOE con blocchi e livelli assiali personalizzati.Forse sei già preparato per questo... ma la tua ultima risposta solleva un altro problema. Scalabilità. Hai un'idea del percorso di scalabilità? Quando lavoravo nell'industria... beh, avevamo un'ampia varietà di quelli che chiamerò percorsi scalabili. Alcuni si sono tradotti molto bene dal laboratorio alla produzione. Altri? Nemmeno lontanamente. Per quest'ultimo caso potresti finire per eseguire esperimenti progettati ripetuti per scoprire impostazioni ottimali di processo/prodotto mentre procedi lungo il percorso di scalabilità. Buona fortuna.
