Come gestire i fattori collegati nel DOE?Ciao a tutti,
Sono nuovo nella community, mi scuso in anticipo se posto nel posto sbagliato o se la domanda ha già ricevuto risposta. Il mio problema riguardava fattori del DOE quando non sono indipendenti. Nel mio esempio, riguarda la fase di pressione. Per motivi di riservatezza, rimuovo le fasi del processo e semplifico le "ricette".
Contesto:
Il DOE riguarda il processo in un reattore di una fabbrica di cacao.
Procedimento: mettiamo il cacao nel reattore (come in una pentola a pressione), realizziamo la ricetta e poi svuotiamo il reattore per il processo successivo.
Una ricetta ha 3 passaggi: iniettare vapore, applicare pressione nel reattore, iniettare aria per essiccare il prodotto. L'ordine dei passaggi è importante e non è cambiato durante questo DOE.
Obiettivo: vedere l'impatto dei passaggi e ottimizzare la ricetta
Risposta: pH del prodotto finale
Abbiamo 3 ricette possibili oggi:
Ricetta 1: Nessun passaggio di pressione nella ricetta. 0 min a 0 bar
Ricetta 2: Pressione a livello intermedio. 10 min a 1 bar
Ricetta 3: Pressione alta. 30 min a 2 bar.
Se voglio preparare le 3 ricette in 1 DOE, devo effettuare alcune prove con pressione e altre senza pressione.
Problema :
Come gestire i fattori collegati come la pressione? Con un DOE classico rischio di avere progetti impossibili (come 0 min a 2 bar o 30 min a 0 bar)
Parametri | Pressione 0 min | Pressione 30 min |
Pressione a 0 bar | Possibile | Non è possibile |
Pressione a 2 bar | Non è possibile | Possibile |
Cosa ho già fatto:
Per compensare questo problema, ho realizzato due DOE, uno senza pressione e l'altro con gradino di pressione. Ho inserito le due tabelle DOE in una tabella e poi ho analizzato i dati con il modello di regressione lineare.
Ma ho la sensazione che non sia la soluzione migliore perché:
- I miei dati non sono ben bilanciati, temo di avere dei pregiudizi dovuti al numero di prove per "ricetta"
- Forse l'opzione Factor Constraints potrebbe essere utile. Quando ho provato Disallowed Combinations Filter, ho aggiunto pressure come fattore categoriale (sì/no), non ha funzionato (forse mi sfugge qualcosa)
In allegato troverete i miei dati.
Distinti saluti,
Giulia
Progettazione degli esperimentiRi: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Ciao @JuliaL ,
Da quanto ho capito, sembra che il tuo processo implichi più passaggi ordinati e collegati tra loro (non puoi modificare i livelli dei fattori in modo indipendente/casuale tra diversi passaggi?).
Sembra quindi che ci si trovi in una situazione di progettazione Split-Split-Plot , con fattori "molto difficili" da modificare ("Tempo di iniezione del vapore" nel passaggio 1), fattori "difficili da modificare" (quelli nel passaggio 2) e fattori "facili da modificare" (quelli nel passaggio 3, applicati dopo tutti quelli dei passaggi 1 e 2).
Per quanto riguarda il passaggio 2, vuoi testare solo queste 3 ricette o vuoi provare altre combinazioni, in modo che i fattori pressione e tempo possano essere testati indipendentemente?
Se non hai altre opzioni oltre a queste 3 ricette, potresti unire questi fattori in un unico fattore categoriale "Ricetta di pressione" con 3 livelli:
Ricetta 1: Nessun passaggio di pressione nella ricetta. 0 min a 0 bar
Ricetta 2: Pressione a livello intermedio. 10 min a 1 bar
Ricetta 3: Pressione alta. 30 min a 2 bar.
Con queste possibilità, ho creato un progetto Split-Split-Plot che potrebbe soddisfare le tue esigenze:
- Definizione di risposta e fattori:
- Specifiche del modello (modello di superficie di risposta, ma è possibile modificarlo in base alle proprie esigenze):
- Disegno risultante con 40 esecuzioni, 5 grafici completi (5 condizioni per il passaggio 1), 10 sottografici (10 condizioni per i fattori del passaggio 2):
Questa specifica struttura di progettazione split-plot ti aiuta a realizzare esperimenti in batch per fasi di processo ordinate e ti aiuta a risparmiare più tempo. Se puoi variare di più i livelli del fattore nella fase 1, puoi aumentare il numero di interi grafici (avrai più cambiamenti di condizioni nella progettazione per il fattore nella fase 1). Se puoi variare di più i livelli del fattore nella fase 2, puoi aumentare il numero di sottografici (avrai più cambiamenti di condizioni nella progettazione per il fattore nella fase 2, ma il sottografico dovrebbe essere un numero multiplo del numero dell'intero grafico). Infine, puoi anche aumentare il numero totale di esecuzioni a seconda delle tue risorse.
È una buona idea testare diversi design e utilizzare la piattaforma Compare Designs per scegliere quello più pertinente e pratico.
In allegato troverete la tabella dati corrispondente al progetto.
Spero che questa risposta possa aiutarti,
Ri: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Forse non capisco completamente cosa stai cercando di fare, ma sembra che tu stia cercando di "scegliere un vincitore" piuttosto che comprendere la struttura causale? Inoltre, non ho abbastanza contesto (ho provato ad aprire il file allegato, ma JMP "ha avuto problemi"... puoi semplicemente allegare il file JMP?). Indichi che la variabile di risposta è il pH. Questa è una misura per lotto? E la variazione all'interno del lotto? Quanto di una variazione del pH ha un valore pratico (significato)? Nella breve occhiata al file, il pH non è cambiato molto (7,47-7,58). Quanto di ciò è errore di misurazione? Inoltre, non vedo strategie per gestire il rumore (ad esempio, variazione da lotto a lotto nelle materie prime (cacao), condizioni ambientali, pulizia del reattore, qualità dell'aria iniettata, ecc.).
Per quanto riguarda i fattori che descrivi come collegati , ci sono diversi approcci che possono gestirli, ecco alcune idee:
1. Fattori nidificati: un esempio è quando i livelli di un fattore sono diversi per i livelli di un altro fattore. Nidificato è una relazione gerarchica tra i fattori. Poiché un fattore (o più) è nidificato, non può esserci alcun effetto di interazione. Nel tuo caso, potresti considerare il tempo nidificato nella pressione.
2. Separare i DOE. Penso che tu abbia fatto questo. Non c'è niente di sbagliato in questo, soprattutto perché riconosci la distorsione. Alcuni effetti potrebbero essere inestimabili, ma questo potrebbe non avere importanza a seconda del tuo obiettivo. Non preoccuparti troppo delle statistiche, fai l'analisi graficamente.
3. Approccio sequenziale. Cambia i livelli per la pressione (e forse altri). Usa 0,1 (o molto piccolo, ma non 0) e 2. Ricorda che se stai cercando una struttura causale, i livelli nell'esperimento non devono essere quelli con cui finisci. Il primo esperimento espone gli effetti del modello (e in effetti è distorto dagli effetti dei fattori, ad esempio, impostando i livelli in grassetto). Costruisci il tuo modello in sequenza seguendo la gerarchia (1° ordine, poi 2° ordine...) Gli esperimenti sequenziali "regolano" i livelli.
4. Come suggerisce Victor, gli split-plot sono in genere molto utili per l'elaborazione sequenziale. Particolarmente efficienti se si possono "afferrare" campioni e continuare a usare il resto del lotto per altri trattamenti.
5. Utilizzare combinazioni non consentite nella piattaforma di progettazione personalizzata.
Ri: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Ciao @Victor_G ,
Grazie mille per la tua rapida risposta e per il tuo aiuto!
Da quanto ho capito, sembra che il tuo processo implichi più passaggi ordinati e collegati uno dopo l'altro (non puoi cambiare i livelli dei fattori in modo indipendente/casuale tra più passaggi?). Sì, ho più passaggi ordinati (se realizzo il passaggio 3 prima del passaggio 2, non avrò lo stesso risultato alla fine). I fattori non sono collegati con gli altri, eccetto per i fattori all'interno di un passaggio.
Per quanto riguarda il passaggio 2, vuoi testare solo queste 3 ricette o vuoi testare altre combinazioni, in modo che i fattori pressione e tempo possano essere testati indipendentemente? Sfortunatamente, ho più di 3 ricette da testare in realtà + ho più passaggi nel mio processo + per ogni ricetta, ho impostazioni di fattori diverse per ogni passaggio. Ho anche passaggi con lo stesso problema del passaggio 2. Idealmente preferirei non avere le impostazioni di pressione con dati categoriali (ricetta 1 2 3). Ad esempio, se voglio trovare un pH a 7,25 alla fine del mio processo, sarei interessato a vedere una soluzione con pressione 2 bar e 1 bar e senza pressione. In questo modo, potrei adattare la ricetta (se il passaggio di pressione è impossibile per un breve periodo sulla mia attrezzatura, posso comunque ottenere il risultato previsto)
Quindi il design Split plot è molto interessante (l'ho scoperto!) ma non sono sicuro che risolva il mio problema. Dovrei creare il design Split plot con tempo di pressione e livello di pressione come fattori "difficili da modificare" => mettere un gran numero di Whole Plot e User Specified per generare un sacco di prove nel piano => Eliminare tutte le combinazioni impossibili per il passaggio di pressione => Ridurre al minimo il numero di prove per avere un DOE realistico?
Giulia
Ri: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Ciao @statman
Grazie mille per il tuo feedback. Le mie risposte in viola:
Forse non capisco completamente cosa stai cercando di fare, ma sembra che tu stia cercando di "scegliere un vincitore" piuttosto che capire la struttura causale? C'erano DOE precedenti prima per selezionare i parametri che hanno un impatto sul prodotto. Sì, ora provo a "scegliere un vincitore" poiché ho un target di intervallo di pH e altri rispondono a target di intervallo. L'idea è di trovare ricette ottimizzate che raggiungano i target. Quindi, migliore è il mio modello di previsione, migliore sarà il prodotto alla fine. Ho paura di perdere ricette interessanti a causa del problema del passaggio di pressione.
Inoltre non ho abbastanza contesto (ho provato ad aprire il file allegato, ma JMP "ha avuto problemi"... puoi semplicemente allegare il file JMP?). Allego i DOE separati + i due DOE in una tabella.
Hai indicato che la variabile di risposta è il pH. Si tratta di una misura per lotto? E per quanto riguarda la variazione all'interno del lotto? Il pH viene misurato alla fine del processo e non può essere misurato nel reattore. Misuriamo altre risposte, abbiamo preso diversi campioni all'interno del lotto per ridurre al minimo questo errore di variazione. La risposta del pH è una media del pH di tutti i campioni.
Quanto di una variazione del pH ha un valore pratico (significato)? Non vogliamo essere fuori dalle specifiche per il pH
In una breve occhiata al file, il pH non è cambiato molto (7,47-7,58). Quanto di ciò è un errore di misurazione? Nel file, il pH varia da 7,1 a 7,58. L'errore di misurazione è 0,1.
Inoltre, non vedo strategie per gestire il rumore (ad esempio, variazione da lotto a lotto nelle materie prime (cacao), condizioni ambientali, pulizia del reattore, qualità dell'aria iniettata, ecc.). Per semplificare il problema, non inserisco tutti questi fattori nella tabella, perché il mio problema principale è il passaggio di pressione. Ma sì, hai ragione. Tutti i fattori che potrebbero avere un impatto sul prodotto di input e sul processo stesso sono registrati nella mia tabella di dati reali.
Proverò i tuoi diversi approcci e tornerò in questa discussione per condividere i risultati
Ri: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Un po' di follow-up. Dal momento che hai iterato, dovresti già conoscere la significatività statistica. In base ai tipi di fattori su cui stai sperimentando (ad esempio, pressione o nessuna pressione), sono curioso di conoscere i DOE precedenti. Il mio suggerimento è di sviluppare una mappa di contorno del pH (pensala come una mappa topografica). Considera dove vuoi sviluppare la mappa (regione basata sui livelli dei fattori) geometricamente ed esegui quei trattamenti.
Se si calcola la media del pH all'interno del lotto, qual è la deviazione standard?
Naturalmente, non conosco la specifica. Nella comprensione della struttura causale, le specifiche non sono utili in quanto derivate indipendentemente. Le specifiche, tuttavia, forniscono una possibile intuizione sul significato pratico. Guarda i dati per il significato pratico prima di quello statistico.
Se l'errore di misurazione è pari a 0,1 (1 deviazione standard), allora la variazione di misurazione è eccessiva, dato che l'intervallo di pH nel tuo esperimento è 7,1-7,58. (La distribuzione dell'errore di misurazione è maggiore dell'intero intervallo dei tuoi dati.)
"Per semplificare il problema, non metto tutti quei fattori nella tabella, perché il mio problema principale è il passaggio di pressione. Ma sì, hai ragione. Tutti i fattori che potrebbero avere un impatto sul prodotto di input e sul processo stesso sono registrati nella mia tabella di dati reali."
Non posso fornire consigli appropriati quando la situazione non è pienamente compresa. La domanda è su quali condizioni è stato condotto l'esperimento. Come sono state gestite le variabili di rumore durante l'esperimento? Erano:
1. Mantenuto costante: questa è una pessima idea poiché limita lo spazio di inferenza e quindi riduce la probabilità che il modello funzioni in futuro.
La standardizzazione esatta delle condizioni sperimentali, spesso sconsideratamente sostenuta come una panacea, porta sempre con sé il vero svantaggio che un esperimento altamente standardizzato fornisce informazioni dirette solo per quanto riguarda la ristretta gamma di condizioni raggiunte dalla standardizzazione. La standardizzazione, quindi, indebolisce piuttosto che rafforzare la nostra base per dedurre un risultato simile, quando, come accade invariabilmente nella pratica, queste condizioni sono in qualche modo diverse.
RA Fisher (1935), Progettazione degli esperimenti (p.99-100)
2. Consentire di variare in modo casuale durante l'esperimento: meglio, ma non ancora ottimale poiché ciò riduce la precisione dell'esperimento
3. Partizionato (ad esempio, bloccante): ancora meglio, poiché può aumentare lo spazio di inferenza aumentando al contempo la precisione dell'esperimento.
Ri: Come gestire i fattori collegati nel DOE?Per completare l'argomento:
Dopo diversi test di creazione del design, la cosa migliore è stata l'approccio sequenziale con il livello di fattore il più piccolo possibile (dato che ho un gran numero di fattori). I DOE separati sono più facili da gestire quando ho davvero bisogno di avere i fattori a 0 (a seconda dell'attrezzatura). Grazie mille per il tuo aiuto, mi sarà utile in futuro.
Per rispondere alle ultime domande, la variazione all'interno del lotto è 0,02. Le prove sono randomizzate e replicate per i punti centrali (non è perfetto). Seguirò il consiglio per la mappa dei contorni.
Vi auguro delle felici vacanze natalizie.
