Optimización de la deseabilidad con factores no controladosEstoy buscando asesoramiento sobre cómo automatizar la maximización de la conveniencia de un perfil de proceso cuando bloqueo uno de los factores y hago que los demás se optimicen en torno a él. Mi proceso tiene un factor no controlado, por lo que necesito adaptarme a lo que está haciendo por unidad que mido. Mi respuesta deseada generalmente se puede lograr ajustando los factores controlados, pero la situación de conveniencia es única por valor del factor no controlado.
¿Alguien tiene un método o secuencia de comandos que pueda usar para introducir en JMP una columna de este factor no controlado y, luego, las columnas adyacentes que son los factores controlados mostrarán su valor optimizado por fila? Sería genial si la respuesta estimada también fuera una columna en esta tabla.
Automatización y scriptingIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Optimización de la deseabilidad con factores no controladosHola @V1N0V3R1T4S ,
Es difícil ayudarte con un contexto limitado sobre tu proyecto.
Parece que le preocupa optimizar su respuesta en relación con varios factores, con un factor no controlado (¿numérico continuo?). ¿Puede variar este factor durante el experimento? ¿O se fija en un valor no controlado durante el experimento? ¿Cuál es esta fuente de variación?
Como no tienes control sobre este factor, es posible que no te interese saber cómo influye este factor en tus respuestas medias, sino más bien cuánta variación puede causar en las respuestas. Podrías intentar configurar este factor como un efecto principal aleatorio en tu modelo, gracias a la función "Atributo" en la plataforma Ajustar modelo: Construir efectos del modelo
Luego, utilizando este modelo mixto, el Profiler puede ayudarle a optimizar la media de respuesta sin utilizar este factor no controlado como un efecto fijo.
Puede haber otra opción más adecuada, si puede proporcionar más información y un conjunto de datos anónimos puede ayudar enormemente a comprender su situación.
Espero que esta primera respuesta pueda ayudarte.
Re: Optimización de la deseabilidad con factores no controladosTengo el mismo problema que Víctor, ya que has proporcionado una cantidad muy limitada de contexto para tu consulta. Supongo que Víctor está en el camino correcto. Una forma de manejar el factor no controlado sería tratarlo como una covariable. Esto es básicamente lo que Víctor está sugiriendo. Esto finalmente dará como resultado un modelo mixto (efectos fijos y aleatorios en el modelo).
Re: Optimización de la deseabilidad con factores no controladosHola Víctor y Statman,
Tomará algún tiempo anonimizar mi conjunto de datos... Intentaré describir la situación con más detalle antes de hacerlo.
Mi experimento:
Respuesta: Y - atributo de una pieza que se construye durante la prueba.
3 factores continuos controlados: CX1, CX2, CX3
1 Factor continuo no controlado (ambiental): UX4
Diseñé un experimento en torno al CXi y sabía de antemano que el UX4 se desvía de una manera bastante predecible a lo largo de un día, por lo que si cronometraba mis pruebas correctamente, podía capturar valores casi repetibles para darle a su dominio cierta sensación de regularidad.
Luego construí lo que parece ser un modelo bastante bien comportado usando los factores, para ver cómo afectan la respuesta Y. Y tiene un valor objetivo que estoy tratando de lograr por unidad construida.
Lo que parece ser el caso es que mis valores optimizados para el CXi dependen del valor de UX4, por lo que el esquema que estoy tratando de implementar a medida que avanzamos para fabricar una pieza es: medir UX4, introducir ese valor en el generador de perfiles y luego maximizar la conveniencia del CXi con el valor de UX4 fijo. Luego, el operador configurará sus herramientas con los valores CXi optimizados antes de fabricar la pieza.
Lo que me gustaría entonces es automatizar esta optimización por valor arbitrario de UX4. Me gustaría tener una tabla de datos donde proporcione una columna de UX4, y luego las otras columnas en la tabla de datos se completarán automáticamente con los valores optimizados de CXi y el valor predicho de Y asociado con esas configuraciones de factores.
¿Eso añade alguna claridad a mi solicitud?
Re: Optimización de la deseabilidad con factores no controladosHola Statman,
Agregué mi respuesta debajo de la publicación de Víctor. Déjame saber si detalles adicionales serían útiles para explicar mi situación.
¡Gracias!
Re: Optimización de la deseabilidad con factores no controladosSu propuesta parece razonable. Esta es la forma habitual de tener en cuenta las covariables. La otra opción es diseñar el proceso de manera que sea robusto a UX4.
