Aprenda a describir el objetivo, especificar los efectos para un modelo supuesto, generar un diseño, recopilar datos de ejecución experimental, crear y ajustar un modelo que incorpore datos experimentales, y usar factores para optimizar y mejorar la configuración. Con Design Space Profiler, encuentre interactivamente las regiones de límite de falla (rangos operativos) dentro del espacio de factores donde el modelo predice que la respuesta estará dentro de las especificaciones.
Vea cómo:
- Examinar los datos utilizados en el estudio de caso del experimento.
- Examinar las posibilidades de diseño experimental
- Resumen de los resultados de la creación del Diseño de Selección Definitivo (DSD) y la elaboración de perfiles del Espacio de Diseño.
- Crear DSD e interpretar resultados
- Ajuste e interpretación de modelos estadísticos a factores de diseño utilizando la metodología de Selección Eficaz de Modelos para DSD.
- Utilice Design Space Profiler para determinar los ajustes de factores necesarios para mantener el proceso dentro de los límites de especificación.
Preguntas respondidas por @Phil_Kay durante el seminario web en directo:
P: ¿Cómo se obtiene un diseño de experimentos (DOE) DSD que utilice múltiples niveles? ¿Los factores del DOE contienen una cantidad determinada de niveles exclusivos para cada factor? ¿O JMP elige esto al seleccionar el DSD como enfoque?
A: Básicamente, un diseño de cribado definitivo siempre tiene 3 niveles para cada factor. Así que, defines el límite inferior y el límite superior del rango y el diseño de cribado definitivo siempre te dará 3 niveles. Siempre tendrá ejecuciones donde el factor esté configurado en el límite inferior. Tendrá ejecuciones donde el factor esté configurado en el punto medio, y también donde esté configurado en el punto superior. Todo lo que necesitas hacer es identificar tus factores, dar los puntos superior e inferior y JMP interpolará para encontrar el punto medio de cada rango de factor por ti. Una pregunta relacionada podría ser qué pasa si solo tengo niveles definidos, como si solo pudieras configurar un horno a 200, 280 y 310. Aquí los niveles del factor no están espaciados uniformemente. En ese caso, querrías usar un diseño personalizado.
P: ¿Cómo se colorea el perfilador de predicción dentro de Spec?
A: En JMP, con cualquier gráfico, puede hacer doble clic en cualquier eje y agregar líneas o rangos de referencia. Vea a continuación.
P: ¿Se puede utilizar la variabilidad del espesor como variable de respuesta y, de ser así, cómo?
R: Sí, podríamos. En este caso, para medir el espesor de la película en todos estos puntos (unos 25 puntos por oblea), podríamos usar JMP para calcular la desviación estándar, el rango o ambos. Luego, simplemente usaríamos ese valor como respuesta.
P: En algunos de los factores, el valor central del diseño no coincidía con el valor medio. ¿Hubo alguna razón para ello?
A: Con un diseño de pantalla definitivo, siempre estarán justo en el centro del rango continuo. Sin embargo, se ve un poco sesgado debido a la forma en que la distribución divide los datos y se muestra el gráfico. Si el valor real de tu factor estuviera ligeramente descentrado, podrías simplemente ingresar el valor real y eso alteraría un poco las propiedades del diseño. Probablemente no puedas usar la herramienta de ajuste de pantalla definitiva que te mostré, pero seguirá siendo esencialmente un buen experimento.
Medias de distribución.JPG
P: ¿Qué determina la porción máxima disponible dentro de las especificaciones? Por ejemplo, ¿se podría establecer un valor del 100 %? ¿O influye el ruido en el proceso?
A: Básicamente, se define la porción máxima disponible. Un 100 % podría ser poco realista. Estadísticamente, siempre existe variabilidad y lograr algo con un 100 % de certeza nunca es posible. Es necesario decidir cuál es una tasa de fallos aceptable en este tipo de situaciones. ¿Cuál es el coste de un fallo y cuánto de ese coste se puede asumir? Esta es una decisión empresarial, no estadística. JMP ayuda a tomar esa decisión empresarial, a encontrar el equilibrio adecuado entre cumplir con las especificaciones y el coste de intentar controlar el 100 %.
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