DOE pour réponse binaireBonjour,
J'ai une réponse binaire F/P. Le taux d'échec actuel est de 15 %. Il y a 3 facteurs avec lesquels nous aimons expérimenter X1, X2 et X3. Il existe également un facteur de blocage L avec 3 niveaux, c'est-à-dire la ligne 1, la ligne 2 et la ligne 3. X1 et X2 sont continus avec deux niveaux. X3 est également un buste continu car ses paramètres ne peuvent pas être définis avec précision, nous le considérons comme une catégorie à deux niveaux avec un niveau bas avec des valeurs dans la plage (a, b) et des valeurs élevées dans la plage (c, d).
J'aimerais concevoir une expérience pour minimiser le taux d'échec. Je ne sais pas comment utiliser JMP pour faire cela.
Planification d'expériencesRe: DOE pour réponse binaireIl n’y a pas assez de contexte pour fournir des conseils spécifiques, voici donc mes premières réflexions/questions :
1. Je suppose que F et P sont des échecs et des réussites. Échec et réussite, quoi ? Est-ce une spécification ? Pouvez-vous en faire une mesure continue ? Ou pouvez-vous développer une mesure qui quantifiera mieux les « phénomènes » ? La raison pour laquelle je dis cela est que les variables de réponse catégorielles/attributaires discrètes sont inefficaces. Elles nécessitent davantage d'unités expérimentales pour détecter les changements et attribuer la cause. Elles ont également le défaut d'être un agrégat de nombreux modes/mécanismes de défaillance potentiels. Avez-vous étudié le système de mesure qui catégorise F/P ? Les 15 % sont-ils cohérents ?
2. Je voudrais également souligner une distinction... Essayez-vous d'expliquer pourquoi les pannes se produisent ou essayez-vous de les prévoir ? L'échantillonnage peut être un moyen plus efficace d'expliquer les pannes.
3. Essayez-vous de comprendre la structure causale ou de « choisir un gagnant » ? Prévoyez-vous de procéder par itération ?
4. La question sur la définition des niveaux vous invite à prendre en compte les hypothèses. Dans le DOE, on « suppose » que si vous définissez un facteur au niveau 1 et que vous le changez à un autre niveau, puis que vous le redéfinissez à nouveau au niveau 1, celui-ci sera défini au même niveau que la première fois. Or, la réalité montre que c'est impossible, car il existe des variations dans tout. Une façon de réduire l'impact de ce handicap est donc de s'assurer que les niveaux sont définis de manière audacieuse et différente (audacieuse mais raisonnable). Et bien sûr, l'audace entre les différents facteurs est à peu près la même (impartiale).
5. Je ne suis pas sûr que vous ayez besoin de bloquer sur les 3 lignes. Pourquoi les lignes sont-elles différentes ? (hypothèses) Pouvez-vous choisir 2 lignes qui sont les plus différentes comme point de départ ? Vous souciez-vous de savoir si les effets des facteurs d'une ligne sont différents de ceux d'une autre ligne (RCBD) ? Ou souhaitez-vous simplement quantifier l'effet de la ligne et augmenter la précision de la conception (BIB) ?
6. Y a-t-il d'autres variables « bruit » qui doivent être prises en compte ? Par exemple, les lots de matières premières ou la technique de l'opérateur.
Re: DOE pour réponse binaireMerci Statman !
F/P sont des échecs/réussite comme vous l'avez deviné. Nous fabriquons des widgets. À la sortie de chaque ligne, ils sont soit défectueux (F) soit non (P). Malheureusement, il n'existe aucun moyen de rendre cela continu. Pour l'instant, supposons qu'un seul mode de défaillance, car c'est celui observé. Les 15 % sont cohérents +/- 2 %. Parfois, nous obtenons des résultats plus élevés que prévu, mais les raisons sont connues.
Le but du DOE est de trouver les meilleurs réglages des paramètres pour minimiser le taux d'échec... espérons-le inférieur à 15 % de manière significative (disons à 10 %). Si par itération, vous entendez réplication, oui, nous pouvons essayer de répliquer les exécutions, mais si vous entendez répéter l'expérience après le DOE initial, eh bien, peut-être en fonction de la disponibilité des ressources. Nous pouvons simplement nous limiter à deux lignes. Nous nous soucions des différences entre les lignes, mais pensons que les effets des facteurs devraient être similaires entre les lignes.
Il existe d'autres facteurs de bruit tels que les opérateurs. La direction souhaite que ce DOE soit très économique dans la limite du raisonnable, bien entendu.
J'espère avoir pu répondre à vos questions/commentaires.
Merci encore
Re: DOE pour réponse binaireSalut @MarkovVaribles1 ,
@statman a fait une excellente réponse pour lancer la discussion et commencer à réfléchir à votre problème et à vos objectifs.
J'ai encore du mal à comprendre exactement le niveau de complexité de votre conception/modèle que vous essayez d'atteindre, qui peut dépendre de votre objectif, du nombre de facteurs que vous étudiez, de toute contrainte et d'une limite spécifique (et raisonnable ?) sur le nombre d'expériences possibles/autorisées.
Disposez-vous déjà de données historiques que vous pourriez utiliser pour analyser la cause des défauts (analyse des causes profondes pour identifier les facteurs d'intérêt), et éventuellement exploiter ces données pour augmenter vos données dans une conception (en utilisant la plate-forme Augment Design), avec éventuellement des plages de facteurs plus grandes pour étendre l'espace d'inférence ?
Sinon, je pense que la plateforme Custom Designs pourrait fonctionner pour votre cas, car elle peut gérer une grande variété de types de facteurs et de contraintes (blocage, contraintes numériques, etc...).
Vous pourriez également trouver cette présentation de @DonMcCormack sur « Comment concevoir et analyser des expériences avec des réponses de réussite/échec » très instructive, car elle donne une idée sur la façon d'analyser ce type de réponses de réussite/échec.
J'espère que cette réponse pourra vous aider,
Re: DOE pour réponse binaireBonjour Victor_G,
Nous ne recherchons pas ici une analyse des causes profondes. Nous avons ces paramètres de processus, X1, X2, X3, qui peuvent être contrôlés. Si la réponse était continue, il s'agirait simplement d'un DOE factoriel ou d'une variante de celui-ci. Étant donné que la réponse est binaire, JMP n'a pas la possibilité de donner une réponse binaire. Je me demandais comment je pouvais concevoir cela dans JMP.
J'espère que cela aide à expliquer le problème.
Re: DOE pour réponse binaireLa conception est indépendante du type de réponse. C'est la technique de modélisation qui est influencée par le type de réponse. Il en existe plusieurs qui se prêtent aux réponses binaires... à commencer par la régression logistique.
Re: DOE pour réponse binaireComme le suggère @P_Bartell , la réponse n’influencera pas la conception.
Vous pouvez ainsi créer plusieurs conceptions, les comparer, en sélectionner une, puis ajouter une nouvelle colonne ou modifier les données et le type de modélisation de votre colonne de réponse d'origine pour pouvoir utiliser une réponse binaire.
Vous pouvez consulter mon article précédent pour voir comment analyser une telle réponse avec la présentation de @DonMcCormack .Re: DOE pour réponse binaireMerci pour le suivi, mais il manque encore trop d'informations/de contexte pour donner des conseils. Qu'est-ce qui rend un widget défectueux ? Je ne parle pas de réplications, bien que ce soit essentiellement ce que vous faites en incluant des lignes dans votre étude (c'est-à-dire des réplications = des blocs) et c'est une bonne idée. J'ai bien sous-entendu une itération du premier espace de conception au suivant. " La direction aime garder ce DOE très économique dans la limite du raisonnable, bien sûr". S'ils économisent en limitant l'espace d'inférence, c'est une MAUVAISE idée. Cela signifie que vos conclusions sont limitées à ces conditions de bruit. Si le bruit change, alors tous les résultats de l'expérience peuvent être vains (ce n'est pas économique) ! Vous voulez maximiser l'espace d'inférence et augmenter la précision des facteurs de conception simultanément. Cela nécessite d'utiliser des stratégies pour gérer le bruit de manière appropriée. Restreindre le bruit n'est généralement PAS une bonne idée.
Si vous devez vous en tenir à la variable de réponse catégorielle discrète (et que vous n'avez qu'une seule variable de réponse), je vous suggère de lire :
Bisgaard, Søren, Howard Fuller, « Analyse des expériences factorielles avec des défauts ou des défectueux comme réponse », juin 1994, rapport n° 119, Centre pour l'amélioration de la qualité et de la productivité, Université du Wisconsin.
Re: DOE pour réponse binaireMerci à tous !
