Actualizado con nuevo vídeo abril 2024.
¿Por qué utilizar DOE y el modo guiado de Easy DOE?
- Responda más rápidamente a las preguntas "¿qué pasaría si…?"
- Identificar factores importantes cuando se enfrenta a muchos
- Realizar análisis de sensibilidad y espacio comercial
- Optimizar en múltiples respuestas
- Al ejecutar subconjuntos eficientes de todas las combinaciones posibles, se pueden, con los mismos recursos y restricciones, resolver problemas más grandes.
- Al ejecutar secuencias de diseños, se puede lograr la máxima rentabilidad y no realizar más ensayos de los necesarios para obtener una respuesta útil.
Vea cómo:
- Comience por el final presentando los resultados del DOE de forma interactiva a los tomadores de decisiones
- Utilice el proceso DOE de 6 pasos implementado en la interfaz Easy DOE
- Comprender los tipos de factores admitidos y las opciones de modelos
- Utilice el proceso DOE fácil guiado para un ejemplo de optimización/espacio comercial de 3 respuestas y 4 factores ligeramente más complejo utilizando el nuevo archivo . jmpdoe .
- Definir
- Especificar
- Diseño
- Introducir datos
- Analizar
- Predecir
- Informe
Preguntas respondidas por Tom Donnelly @tom_donnelly y Wendy Tseng @wendytseng en el seminario web en vivo de 2024:
P: ¿Qué pasa si los factores son difíciles de cambiar?
R: Si tiene factores difíciles de cambiar, debe utilizar el modo Flexible en Easy DOE (en lugar del modo Guiado, en el que nos centramos hoy).
P: ¿Cómo se determinan los factores?
R: El experimentador es quien determina qué factores quiere estudiar.
P: ¿Cómo se repiten los mismos resultados si cambian cada vez? ¿Hay un número de semilla que podamos controlar?
R: El simulador es simplemente una forma de "ejecutar el DOE" ya que no tenemos un laboratorio. Esto nos permite diseñar y analizar un experimento en esta demostración. (Se podría eliminar el error aleatorio en el simulador).
P: ¿Por qué agregarías una respuesta sin un objetivo?
R: Existe una opción para Agregar una Respuesta sin un objetivo (no un objetivo sin una respuesta) porque todavía no tienes un objetivo para el factor o simplemente no tienes uno (solo quieres observar la respuesta).
P: ¿Cuál es la fórmula para las columnas del simulador?
R: Es una fórmula que Tom creó para que los resultados del experimento fueran interesantes. Él la inventó. Piénselo como una forma de recopilar datos en un laboratorio de manera instantánea para los fines de esta demostración.
P: ¿Existe una opción de tabla para agregar valores p en la ventana de estimación del modelo?
A: Puede hacer clic derecho en la tabla y agregar el valor p. Haga clic derecho > Columnas > Prob > |t|
P: ¿Qué significa cuando JMP pone a cero los factores menos significativos?
A: El término se elimina del modelo. No influye en el cambio de las respuestas (es decir, velocidad, contraste).
P: ¿A qué se refiere la escala entre el término y la columna de estimación?
R: Representa la estimación para el término del modelo. Está graficando los valores estimados (estimación y el 95% inferior y superior).
P: ¿Qué indica la estimación?
R: Las estimaciones del modelo son cómo se relacionan los términos con la respuesta.
P: ¿Cómo podemos reducir el ruido en el DOE?
R: Puedes agregar más ejecuciones a tu DOE.
P: ¿Cómo crea JMP los datos de muestra para modelar la relación?
R: Si está preguntando acerca de simular respuestas, JMP utiliza una distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1 como valor predeterminado para agregar un error al modelo especificado en el diseño con los coeficientes que ingresa.
P: Si no hay réplicas, ¿cómo se estima el error?
R: La cantidad de ejecuciones recomendadas por JMP incluye más que la cantidad mínima de ejecuciones para estimar el modelo (más ejecuciones que la cantidad de términos del modelo). El modo guiado garantiza que tenga suficientes ejecuciones para obtener el error del modelo. (Las réplicas son necesarias para el error puro y para probar la falta de ajuste).
P: Entonces, ¿estoy en lo cierto al afirmar que uno de los usos del Easy DOE es como estudio de detección?
R: Sí, puedes usar Easy DOE para diseñar estudios de detección o estudios de optimización (o algo intermedio).
P: Entonces, esencialmente, ¿necesita ejecutar los experimentos para obtener datos para simular su modelo?
R: Sí, en la vida real, estás en Easy DOE para diseñar el experimento. Luego, vas al mundo real (por ejemplo, al laboratorio) para recopilar los datos. Luego, ingresas los datos en Easy DOE (o cargas la tabla de datos) y realizas el análisis.
P: ¿Tiene un ejemplo con valores x e y categóricos?
R: Estás viendo un ejemplo con factores categóricos (X). Los factores categóricos Y son posibles, pero se trata de un tema mucho más avanzado (para garantizar que estás recopilando suficientes datos para un modelo útil).
P: ¿Cómo cambia el resultado del DOE si cambia una de las respuestas de minimizar a maximizar o viceversa?
R: El diseño está determinado por la elección del modelo. Sin embargo, puedo establecer la conveniencia y, por ejemplo, cambiar la maximización del MOP para minimizarlo. Esto cambiará la respuesta y, luego, volveré a analizarla ahora que hice ese cambio cuando optimice. En nuestro caso, las respuestas fueron bastante similares, pero normalmente pensaría que si cambiara el objetivo habría una diferencia. Vea el video:
P: Entonces, de manera predeterminada, ¿no se agregan réplicas? ¿Es necesario agregarlas por separado?
R: Puedes agregar réplicas usando el modo flexible (más avanzado).
Flexible Mode lets you add replicatesEl modo flexible le permite agregar réplicasEl modo flexible le permite agregar réplicas
P: En muchos de los experimentos que realiza mi equipo, muchos de los factores continuos se procesan como factores numéricos discretos. ¿Existen ventajas y desventajas en el uso de este enfoque?
R: La única ventaja sería que algunas personas quieren más niveles intermedios. Si finalmente se va a ajustar un modelo cuadrático, todo lo que se necesita son 3 niveles. Por ejemplo, para forzar 5 niveles y simplemente se elige un numérico discreto y se le asignan 5 niveles, JMP probablemente los incluirá. Entonces JMP elegirá muchos más de los extremos y menos de los del medio, porque matemáticamente sigue pensando en él de forma continua. También hay más apalancamiento en los extremos con los categóricos. En resumen, esa es una forma de forzar más niveles para un continuo, pero si es verdaderamente continuo, probablemente no sea necesario hacerlo.
P: Utilizo otro software DOE que normalmente contiene un conjunto de ejecuciones de falta de ajuste en un diseño. ¿Cómo se probó la falta de ajuste en el diseño JMP DOE?
R: Las réplicas siempre le darán una prueba de falta de ajuste, porque entonces tenemos una estimación del error puro que se puede comparar con el error del modelo. Si no tiene ninguna réplica, no le damos una prueba de falta de ajuste, sino que le damos el mismo modelo que tendrá algún error de modelo. Si ha estado fabricando el mismo producto durante años, probablemente ya tenga una buena idea histórica de cuál es el error puro. Una razón para hacer réplicas y obtener la prueba de falta de ajuste es si es nuevo en el proceso.
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