DoE Optimizar una relación de dos factoresActualmente tengo un material fabricado utilizando 100% de factor A costoso. Quiero reemplazar parte de A con factor B más barato, pero no estoy seguro de cuál sería la proporción óptima para lograr el mismo rendimiento al usar 100% de factor A. Creo que necesito un mínimo de 50% de factor A.
¿Cómo podría diseñar una serie de experimentos con JMP (pro 18) que intenten optimizar esta relación para poder eliminar la mayor parte del costoso factor A sin afectar el rendimiento? Tengo tiempo para hacer 5 experimentos.
Intenté usar un diseño de mezcla, pero solo obtuve proporciones de 100/0, 75,25 y 50/50 %, cuando en realidad me gustaría hacer al menos un experimento más cercano a 60/40.
Dependiendo de los resultados, también me gustaría ampliar el diseño para optimizarlo aún más, posiblemente considerando un valor entre 0 y 100 % del factor A.
¡Gracias!
Diseño de experimentosRe: DoE Optimizar una relación de dos factoresHola @DeepDormouse199 ,
¡Bienvenido a la Comunidad!
Si solo tienes 2 materias primas, entonces solo necesitas un factor para probar, ya que las proporciones de las dos materias primas estarán vinculadas:
Concentración A = x%
Concentración B = (100 - x)%
Si no tiene otros factores para verificar (¿cantidad total?) y ningún conocimiento previo para guiar sus experimentos, utilizar pasos equidistantes entre sus proporciones experimentales es lo más sensato para entrenar un modelo.
Con 5 niveles de relación/experimentos disponibles, puede utilizar una amplia paleta de modelos, desde los estadísticos y polinómicos (hasta el cuarto orden) hasta los orientados al aprendizaje automático (el proceso gaussiano y el SVM pueden ser alternativas buenas y flexibles), y utilizar el modelado y las predicciones para optimizar la relación en función de sus objetivos y metas de respuesta.
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: DoE Optimizar una relación de dos factoresHola Víctor,
Eso suena muy bien. Sin embargo, soy principiante en el uso de JMP y no estoy seguro de cómo hacerlo con el software.
¡Gracias!
Re: DoE Optimizar una relación de dos factoresHola,
Puedes crear tu tabla manualmente, con filas como experimentos individuales, una columna para completar la relación A:B y tantas columnas como respuestas tengas. Las relaciones pueden ser equidistantes, por lo que si puedes permitirte realizar 5 experimentos, puedes crear 5 valores para la relación A:B, como 1-0,75-0,5-0,25-0.
Si desea crearlo más fácilmente (y automáticamente), puede utilizar la plataforma de Diseño personalizado , especificar un factor continuo ("ratio A:B", rango de 0 a 1) y especificar un modelo que contenga el efecto principal y los términos de orden superior (hasta el 4º orden si desea generar 5 experimentos, por ejemplo):
Una vez que haya generado este diseño simple, puede completar la(s) respuesta(s) y un script "Ajustar modelo" le permitirá ajustar el modelo polinomial a la(s) respuesta(s) que haya asumido durante la creación del diseño.
Se adjunta la tabla de datos generada.
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: DoE Optimizar una relación de dos factoresNo hay suficiente contexto para brindar asesoramiento específico.
Tengo algunas preguntas/comentarios:
1. ¿Cuáles son las variables de respuesta? Usted sugiere que una es una "medida de desempeño". Vivimos en un mundo multivariable, entonces, ¿cuáles son las otras Y? Por ejemplo, el costo es otra Y.
2. ¿Has estudiado tus sistemas de medición?
3. ¿Cómo se determina la consistencia de "A" o "B"? ¿Ha estudiado la variación de un lote a otro o de un lote a otro de cualquiera de los componentes? Obviamente, tendrá que tomar una muestra para sus experimentos. ¿Qué tan representativa será su muestra del material futuro?
4. ¿Cuáles son las hipótesis o teorías científicas o de ingeniería? ¿Qué es lo que realmente diferencia a "A" de "B"? ¿Se pueden medir las diferencias? ¿Por qué B es más barato? ¿No hay otros factores? ¿Cómo se fabrica el material? ¿Se requiere tiempo, temperatura, etc. para fabricar el producto? ¿Qué ruido puede afectar al producto?
En mi humilde opinión, en realidad no estás diseñando experimentos en sí. Quieres ejecutar cinco combinaciones posibles y elegir los mejores resultados de esas cinco.
