2024 年 4 月に新しいビデオを更新しました。
DOE と Easy DOE のガイド モードを使用する理由は何ですか?
- 「もし～だったら？」という質問にもっと早く答える
- 多くの問題に直面したときに重要な要素を特定する
- 感度とトレードスペースの分析を行う
- 複数のレスポンスを最適化する
- あらゆる可能な組み合わせの効率的なサブセットを実行することで、同じリソースと制約でより大きな問題を解決できる。
- 一連の設計を実行することで、可能な限りコスト効率を高め、有用な答えを得るために必要な回数以上の試行を行わずに済む。
方法をご覧ください:
- 意思決定者にDOEの結果をインタラクティブに提示することで、終わりから始める
- Easy DOEインターフェースに実装された6ステップのDOEプロセスを使用する
- サポートされている因子タイプとモデルの選択を理解する
- 新しい.jmpdoeファイルを使用して、少し複雑な 3 応答、4 因子、トレード スペース/最適化の例を実行するには、ガイド付きの簡単な DOE プロセスを使用します。
- 定義する
- 特定
- デザイン
- データを入力
- 分析する
- 予測する
- 報告
ライブ 2024 ウェビナーで Tom Donnelly @tom_donnellyと Wendy Tseng @wendytsengが回答した質問:
Q: 要因を変えるのが難しい場合はどうなりますか?
A: 変更が難しい要素がある場合は、Easy DOE の Flexible モードを使用する必要があります (今日の焦点である Guided モードではありません)。
Q: 要因はどのように決定されますか?
A: どの要因を研究したいかを決めるのは実験者です。
Q: 毎回結果が変わる場合、同じ結果を繰り返すにはどうすればよいですか? 制御できるシード番号はありますか?
A: シミュレーターは、ラボがないので、単に「DOE を実行する」ための手段です。これにより、このデモンストレーションで実験を設計および分析できます。(シミュレーターのランダム エラーは削除できます。)
Q: 目標のない応答を追加するのはなぜですか?
A: 要因の目標がまだ設定されていないか、単に目標がないか (応答を観察するだけ) のいずれかであるため、目標なしで応答を追加するオプションがあります (応答のない目標ではありません)。
Q: シミュレータ列の計算式は何ですか?
A: トムが実験結果を面白くするために作った式です。彼が作り上げたものです。このデモの目的で、実験室で瞬時にデータを収集する方法として考えてください。
Q: モデル推定ウィンドウに p 値を追加するテーブル オプションはありますか?
A: 表を右クリックして p 値を追加できます。右クリック > 列 > 確率 > |t|
Q: JMP が最も重要でない因子をゼロにするとはどういう意味ですか?
A: この項はモデルから削除されています。応答（速度、コントラストなど）を変更する役割を果たしません。
Q: 期間と見積り列の間にあるスケールは何を指しますか?
A: モデル項の推定値を表します。推定値 (推定値と下限 95% および上限 95%) をグラフ化します。
Q: 見積もりは何を示していますか?
A: モデル推定値は、項が応答とどのように関連しているかを示します。
Q: DOE でノイズを減らすにはどうすればよいですか?
A: DOE にさらに実行を追加できます。
Q: JMP は関係をモデル化するためのサンプル データをどのように作成しますか?
A: 応答のシミュレーションについて質問されている場合、JMP は平均 0、標準偏差 1 の正規分布をデフォルトとして使用し、入力した係数を使用して設計で指定されたモデルに誤差を追加します。
Q: 反復がない場合、誤差をどのように推定しますか?
A: JMP の推奨実行回数には、モデルを推定するための最小実行回数 (モデル項の数よりも多くの実行回数) が含まれています。ガイド モードでは、モデル エラーを取得するのに十分な実行回数が確保されます。(純粋なエラーと不適合性のテストには反復が必要です。)
Q: では、Easy DOE の用途の 1 つはスクリーニング調査であるというのは正しいでしょうか?
A: はい、Easy DOE を使用してスクリーニング研究や最適化研究 (またはその中間) を設計できます。
Q: つまり、モデルをシミュレートするためのデータを取得するには、基本的に実験を実行する必要があるということですか?
A: はい、実際には、実験を設計するために Easy DOE を使用します。次に、現実世界 (実験室など) に行き、データを収集します。次に、Easy DOE にデータを入力して (またはデータ テーブルをロードして)、分析を行います。
Q: カテゴリ x 値と y 値の例はありますか?
A: ご覧になっているのは、カテゴリ因子 (X) の例です。カテゴリ Y も可能ですが、より高度なトピックになります (有用なモデルに十分なデータを収集していることを確認するため)。
Q: 応答の 1 つを最小化から最大化に、またはその逆に切り替えると、DOE の結果はどのように変化しますか?
A: 設計はモデルの選択によって決まります。ただし、望ましさを設定することはできます。たとえば、MOP の最大化を MOP の最小化に変更します。これにより答えが変わります。その後、最適化時に変更を加えた後で再分析します。私たちのケースでは答えはほぼ同じでしたが、通常は目標を変更すると違いが出ると思います。ビデオをご覧ください:
Q: デフォルトでは複製は追加されないのですか? 別途追加する必要がありますか?
A: フレキシブル（より高度な）モードを使用して複製を追加できます。
Flexible Mode lets you add replicatesフレキシブルモードでは複製を追加できますフレキシブルモードでは複製を追加できます
Q: 私のチームが実行する多くの実験では、連続因子の多くが離散数値因子として実行されます。このアプローチを使用することの利点と欠点はありますか?
A: 唯一の利点は、中間レベルをもっと増やしたい人がいることです。最終的に 2 次モデルを当てはめる場合、必要なのは 3 つのレベルだけです。たとえば、5 つのレベルを強制するには、離散数値を選択して 5 つのレベルを指定するだけで、JMP はおそらくそれらを設定します。すると、JMP は極端値をはるかに多く選択し、中間値を少なくします。これは、数学的にはまだ連続的に考えているためです。カテゴリカルでは、極端値でより多くの影響があります。要約すると、これは連続値により多くのレベルを強制する方法ですが、本当に連続値である場合は、おそらくこれを行う必要はありません。
Q: 私は別の DOE ソフトウェアを使用していますが、そのソフトウェアには通常、設計に適合性の欠如の実行のセットが含まれています。JMP DOE 設計では適合性の欠如はどのようにテストされましたか?
A: 反復すると、常に不適合性テストが行われます。これは、モデル エラーと比較できる純粋なエラーの推定値が得られるためです。反復がない場合、不適合性テストは行われませんが、モデル エラーが発生する同じモデルが提供されます。何年も同じ製品を作っている場合、純粋エラーが何であるかの履歴がすでにわかっている可能性があります。反復を行って不適合性テストを行う理由の 1 つは、プロセスに不慣れな場合です。
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