DOE aus Pass-ProduktionsdatenWie kann ich ein Dokument oder einen Clip erhalten und wie kann ich den Optimierungsfaktor für die besten Ergebnisse aus den Passdaten optimieren?
VersuchsplanungWindowsBetreff: DOE aus Pass-ProduktionsdatenWenn ich Ihre Frage richtig interpretiere, fragen Sie, wie man ein DOE anhand historischer Daten analysiert.
Wir alle möchten so viel Wissen wie möglich aus historischen Daten gewinnen. Ich habe festgestellt, dass die historischen Daten in fast allen Fällen nicht auf eine Weise gesammelt wurden, die die Beantwortung projektbezogener Fragen erleichterte. Ich glaube, es gibt ein zutreffendes Zitat von Tukey zu diesem sehnlichen Wunsch. Ich wünsche Ihnen jedoch mehr Glück als mir.
Sie könnten versuchen, eine multiple Regression auf diese Produktionsdaten anzuwenden, aber ich befürchte, dass dabei bestimmte Annahmen nicht erfüllt werden.
Es ist unwahrscheinlich, dass Ihr Y eine Funktion eines einzelnen X ist. Ich würde stattdessen vorschlagen, ein experimentelles Ziel festzulegen und dann einige Daten zu sammeln, um einen sequentiellen experimentellen Ansatz durchzuführen. Erweitern Sie zunächst Ihre Optionen mit strukturiertem Brainstorming und direkter Prozessbeobachtung. Sobald Sie neben dem zu optimierenden Faktor weitere Faktoren gesammelt haben, führen Sie eine teilfaktorielle Berechnung durch, um zu sehen, ob sie signifikant sind. Sind Sie wirklich sicher, dass dieser einzelne Faktor die ganze Geschichte erzählt? Nahe dem Optimum kann die Antwortoberfläche komplex sein und aus mehreren Faktoren und möglichen Wechselwirkungen bestehen.
Nachdem Sie mithilfe der Bruchrechnung ermittelt haben, welche Faktoren wichtig sein könnten, beginnen Sie mit der Optimierung, indem Sie einen steilsten Anstiegsansatz anwenden. Verwenden Sie sequenzielle Experimente, um sich dem Optimum anzunähern, und wenn Sie meinen, dass Sie Niveaueinstellungen haben, die das Optimum überspannen, führen Sie noch einen durch und schließen Sie 5 Mittelpunkte ein, um festzustellen, ob eine Krümmung vorliegt, und prüfen Sie die Wiederholbarkeit. Fügen Sie dann axiale Punkte hinzu, um die Optimierung abzuschließen.
Natürlich ist das alles hypothetisch und hängt wirklich von Ihrer spezifischen Situation ab. Die Daten werden Ihnen dabei helfen. Solange Sie es klein und sequenziell halten, haben Sie die Möglichkeit, umzuschwenken, wenn die Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen. Und da Sie kleine Experimente durchführen, verschwenden Sie unterwegs keine Ressourcen, da Sie sicherlich überrascht werden und umschwenken müssen.
Neben dieser gibt es noch viele andere experimentelle Strategien, aber dies ist meine Lieblingsstrategie, da sie tendenziell relativ unkompliziert ist.
Viel Glück
Betreff: DOE aus Pass-ProduktionsdatenVielen Dank. Eigentlich habe ich am JMP-Webminar teilgenommen, um zu zeigen, dass es ein Unternehmen gibt, das ein Problem mit niedrigen Erträgen hat. Es scheint ein Problem mit der Würzung zu sein, aber sie konnten die Grundursache nicht finden.
Sie verwenden ihre Passdaten und Analysen wie die DOE-Methode. Schließlich können sie ihren Prozess optimieren, um den Ertrag zu maximieren.
In meinem Fall dauert der Prozess etwa sechs Monate, und dann ist es schwierig, einen DOE-Experimentplan zu erstellen, da dies lange dauert und eine genaue Kontrolle erfordert.
Ich plane, Produktionsdaten mit Erfassungsfaktoren und Reaktionen zu verwenden und die Variationsdaten zu nutzen, um unsere Effektfabrik zu finden und Parameter zu optimieren.
Betreff: DOE aus Pass-ProduktionsdatenIch an Ihrer Stelle würde mit der Erstellung von Prozessverhaltensdiagrammen der Produktionsdaten beginnen. Um zunächst die Frage zu beantworten, ob der Prozess stabil ist. Sie müssen wissen, welche Art von Abweichung Sie lösen möchten, Sonderursache oder allgemeine Ursache. Manchmal gibt es keine „Grundursache“ und das aufgetretene Problem war einfach nur zufällig. Allgemeine Ursache ist die Art der zufälligen und erwarteten Abweichung. Sonderursache kann einer Grundursache zugeordnet werden, die Sie benennen können. Die Unterscheidung ist wichtig, da unsere Handlungen unterschiedlich wären. Sonderursache bedeutet, die Grundursache zu finden und zu beheben. Allgemeine Ursache bedeutet, das System zu untersuchen und den Prozess, das Design oder beides grundlegend zu ändern, um die dem System innewohnende Abweichung zu verringern. Das ist schwierigere Arbeit, aber hier können DOE und kritisches Denken wirklich glänzen.
Das klingt nach einem möglichen EVOP-Szenario (Evolutionary Operation). Wir verwenden dies, wenn es schwierig ist, in die Produktion einzusteigen, um ein Experiment durchzuführen. Ich bin sicher, dass Sie online Informationen dazu finden können. Die Technik wurde in den 1950er Jahren von George Box entwickelt. Die allgemeine Idee war, wenn wir den Prozess sowieso laufen lassen, um Dinge zu produzieren, warum ihn dann nicht auf strategische Weise laufen lassen, sodass er nicht nur Dinge produziert, sondern auch Wissen über den Prozess selbst. EVOP ist kein einzelnes Experiment, sondern eine Möglichkeit, die Produktion laufen zu lassen, um während des Betriebs zu lernen und zu optimieren.
Wenn Sie meinen, dass die Durchführung des Prozesses einfach lange dauert und das der Grund ist, warum DOE so schwierig ist, würde ich entgegnen, dass diese Methoden ursprünglich für die Landwirtschaft entwickelt wurden. Sie konnten das ganze Jahr über nur ein einziges Experiment durchführen, wenn die Antwort der Ernteertrag war. Ich würde also argumentieren, dass die Durchführung des Prozesses, wenn sie lange dauert, nur eine weitere Rechtfertigung dafür ist, absichtlich ausgewogene und orthogonale Designs durchzuführen, damit Sie so viel wie möglich über die Faktoren lernen können. Und meine andere Lieblingsantwort, wenn jemand sagt, dass dies lange dauern wird, ist: „Dann fangen wir besser heute damit an.“
Wenn Sie eine multiple Regression versuchen, befürchte ich immer noch, dass Sie Probleme mit Multikollinearität haben werden. Aber vielleicht haben Sie Glück und die wichtigen Faktoren sind nicht korreliert.
