Come concentrarsi sul fattore blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleHo un processo a 6 parametri, tutti fattori continui. Sappiamo come eseguire un DSD e trovare impostazioni ottimizzate per questi fattori. Ma ora la domanda è: sospettiamo che anche l'errore di lavorazione hardware sia importante e vogliamo valutarne l'impatto
Quindi la nostra idea è di preparare 2 equipaggiamenti hardware, dovrebbero essere gli stessi, tranne che c'è un certo grado di errore di lavorazione, e faremo un progetto DSD: X1~X6 + 2 blocchi per 14 esecuzioni (aggiungere l'esecuzione centrale per stimare l'effetto quadratico). Quindi 7 esecuzioni saranno eseguite dal 1° equipaggiamento mentre le altre 7 esecuzioni dal 2° equipaggiamento.
Domanda come di seguito:
- Quando eseguiamo l'adattamento del modello, scegliamo la superficie di risposta per stimare tutti i termini del 1° e 2° ordine per X1 ~ X6, che dire del fattore di blocco? Dovrebbe essere stimato solo l'effetto principale o possono essere stimati i termini quadratici e interattivi? (Non sappiamo se esistano o meno a questo punto, ma è possibile)
- La nostra idea è di ottenere un numero dal modello che dice: l'errore di lavorazione rappresenta x% del modello, possiamo ottenere tali informazioni dal modello? (Normalmente utilizziamo la funzione "Access Variable Importance" per vedere il contributo di ciascun fattore, ma questo non include il fattore di blocco)
- Il passo successivo è misurare tutte le proprietà dell'hardware e cercare di scoprire quale errore di lavorazione è la chiave per la variazione del processo. Qualche commento su tutta questa procedura? Di nuovo, l'obiettivo è valutare l'impatto dell'errore di lavorazione sul processo.
Progettazione degli esperimentiRe: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleCiao @BayesRabbit7133 ,
La prima cosa da valutare è il tipo di effetto di blocco di cui si vuole tenere conto: fisso o casuale.
- I fattori di blocco fissi sono fattori che ti aspetti abbiano un'influenza sulla risposta media, e i cui livelli sono definiti e "fissi" (solo 2 apparecchiature nel tuo caso). Ciò significa anche che puoi avere diversi valori previsti in base alla macchina scelta.
- I fattori di blocco casuali sono fattori che ti aspetti abbiano un'influenza sulla varianza della risposta, e i cui livelli sono solo un sottoinsieme di tutti i livelli possibili (popolazione). Nel tuo caso, potresti essere interessato al cambiamento di varianza a seconda dell'attrezzatura, e queste 2 macchine sono solo un sottoinsieme di tutte le macchine disponibili.
Per quanto riguarda le tue domande:
Spero che questa risposta ti aiuti,
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleHo alcune domande, commenti e chiarimenti.
"Sappiamo come eseguire un DSD e trovare l'impostazione ottimizzata per questi fattori"
DSD è un progetto di screening non concepito per determinare "impostazioni ottimali".
"sospettiamo che anche l'errore di lavorazione hardware sia importante". Questa frase mi confonde. Cosa intendi per errore di lavorazione hardware? Se sai che è un errore, perché non procedi a capirlo e forse "aggiustarlo"? Si tratta di un'operazione di lavorazione meccanica? Stai definendo la variazione in questa operazione errore? Come la imposti a livelli diversi? Perché non scopri quali fattori influenzano questa variazione? Per fare questo dovrai modellare la variazione, non la media.
Potrebbe esserci un po' di confusione sull'uso del termine blocco. Come sottolinea Victor, il blocco può essere trattato come un effetto fisso o casuale. Ciò che differenzia queste designazioni è il grado in cui si comprende cosa è confuso con il blocco. Se si sono identificati tutti i fattori confusi con il blocco, allora sarebbe ragionevole trattare il blocco come un effetto fisso. Ciò che è fondamentale è che i fattori confusi con il blocco siano considerati rumore per l'investigatore. Vale a dire, fattori che NON si è disposti a gestire (per ragioni tecnologiche, economiche o di convenienza). Se non si sono assegnati i fattori al blocco, il blocco è in genere considerato un effetto casuale. Credo che si possa essere più efficaci ed efficienti nel comprendere il proprio processo e la propria robustezza (l'assenza di rumore per interazioni tra fattori) se si fa la dovuta diligenza nell'assegnare e confondere il rumore nei blocchi.
"Blocca ciò che puoi, randomizza ciò che non puoi" GEP Box
"dovrebbe essere stimato solo l'effetto principale oppure possono essere stimati i termini quadratici e interattivi?"
Non ha senso stimare un termine non lineare associato al blocco. È simile a un fattore categoriale e poiché non è continuo, un termine quadratico non ha senso (non c'è un punto centrale). Tuttavia, un'interazione blocco per fattore è effettivamente possibile. Questa è in realtà una parte di conoscenza molto importante. Risponde alla domanda: gli effetti del fattore di progettazione sono coerenti rispetto al rumore mutevole (rappresentato dal blocco)? Questo è un modo molto efficace per indagare la robustezza del design del prodotto o del processo.
"La nostra idea è di ottenere un numero dal modello che dica: l'errore di lavorazione rappresenta l'x% del modello, possiamo ottenere tali informazioni dal modello?"
Non sono sicuro di un calcolo diretto per determinare la % a cui contribuisce l'errore di lavorazione, ma potresti calcolare e confrontare R-square Adj con le interazioni blocco e blocco per fattore nel modello e quando non sono nel modello. Ma perché dovresti farlo? Se il blocco è significativo, cosa farai? Indaga più a fondo sull'errore di lavorazione... Se ci sono interazioni blocco per fattore, cosa farai? Questa è un'indicazione che gli effetti del fattore dipendono dall'errore di lavorazione, questi dovranno essere ulteriormente studiati.
Se le interazioni blocco o blocco per fattore non sono significative, si esaminerà comunque l'errore di lavorazione?
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleSupponiamo che io stia eseguendo una reazione chimica in un reattore molto piccolo. I parametri di processo includono il peso del reagente A, B, C, la temperatura, il tempo di reazione, l'intensità della luce UV, quindi ci sono 6 fattori in totale.
Ora, il reattore è progettato per essere di 1 mL, ma il reattore effettivo che ho ottenuto potrebbe essere di 0,9 mL, o 1,1 mL, o qualsiasi numero possibile intorno a 1 mL. Quindi, in teoria, la dimensione del reattore è un numero continuo, ma è costoso e per ora abbiamo solo 2, 3 reattori a disposizione, quindi lo metterò come fattore di blocco.
Durante l'intero complicato processo di reazione chimica, c'è una reazione in fase gassosa al centro, quindi la dimensione del reattore dovrebbe avere influenza sulla concentrazione del gas e potrebbe eventualmente avere un impatto sulla resa finale. Ecco perché sospettiamo che potrebbe esserci un'interazione tra blocco e parametro di processo.
Se la piccola differenza di dimensione è importante, vorremo controllare la dimensione in modo più preciso, ad esempio, +/- 0,01 mL anziché +/- 0,1 mL. Questo non sarà facile da ottenere, quindi dobbiamo assicurarci che sia importante prima di procedere.
In base all'applicazione, utilizzeremo diverse dimensioni del reattore e la finestra di processo richiesta non è la stessa, quindi la sensibilità delle dimensioni del reattore potrebbe essere diversa in ogni caso, ad esempio se si tratta di un reattore da 10 mL, +/- 0,1 mL non dovrebbe essere importante. Ma che dire di un reattore da 2 mL? Quando diventerà abbastanza importante da iniziare a controllarlo meglio?
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleCome descrivi il volume del reattore, questo sembra essere un fattore controllabile (anche se potrebbe essere costoso). Non sono nemmeno sicuro del perché lo chiami errore?
I blocchi sono pensati per i fattori di rumore (fattori che NON SIETE DISPOSTI a gestire a lungo termine e in futuro). Lo scopo del blocco è di aumentare simultaneamente lo spazio di inferenza (variando il rumore per renderlo più rappresentativo delle condizioni future) migliorando al contempo la precisione del progetto (partizionando e assegnando il rumore, abbassando quindi l'MSE). Se si esegue un RCBD, confondere il volume con il blocco aumenta la risoluzione degli effetti del blocco e confonde il volume con altro rumore (reattore-reattore, configurazione, lotto-lotto di materie prime, ecc.) Perché non includere semplicemente il volume come fattore di progettazione?
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleLa dimensione del reattore non è un fattore controllabile: per alcune ragioni (non legate al processo) è progettato per essere da 1 ml e non possiamo modificarlo.
In precedenza ho detto che ci sono reattori di diverse dimensioni, che sono destinati a diverse applicazioni/prodotti e, come il reattore da 1 ml, non possono essere trattati come fattori di processo; in ogni caso, la dimensione è sempre fissa.
Tornando al caso della dimensione di 1 mL, è progettato per essere 1 mL, ma la variazione di produzione di questo reattore è attualmente di +/- 0,1 mL, quindi lo chiamiamo errore. Vogliamo valutare l'impatto di questa variazione hardware, se è importante, potremmo dover spendere risorse per cercare di migliorare la variazione di produzione, ad esempio, a +/- 0,01 mL
E un'altra cosa, il reattore è molto costoso, ogni reattore può arrivare a costare l'intero budget annuale, quindi non è possibile procurarsi molti reattori e creare una finestra di processo per le loro dimensioni.
Per quanto riguarda il counfouding che hai menzionato, sì, ci saranno altri counfouding di rumore correlati al reattore con le dimensioni del reattore ( da reattore a reattore, configurazione, ecc.). Molti di essi non sono misurabili, ma la dimensione è misurabile e dovrebbe essere la più importante in base alle nostre conoscenze. Quindi al momento ignoriamo semplicemente il confondimento.
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleMi dispiace per la moltitudine di domande. È estremamente difficile fornire consigli specifici quando l'ingegneria o la scienza non sono descritte adeguatamente, il che, lo capisco perfettamente, va oltre lo scopo di questo forum. La maggior parte delle equazioni che chiedo non hanno bisogno di essere risolte qui, ma sono per i tuoi processi di pensiero. Da un lato stai eseguendo un DSD che, per definizione, è un progetto di screening pensato per identificare fattori/interazioni attivi per ulteriori indagini. Questi in genere utilizzano impostazioni di livello in grassetto per esagerare gli effetti dei fattori. Il tuo problema con il reattore sembra impegnativo perché non puoi esagerare l'effetto del volume (o sì?). Poiché l'esperimento DSD esamina l'effetto relativo dei fattori di progettazione e i loro livelli sono esagerati, può essere difficile confrontare l'effetto relativo di un fattore con un'impostazione di livello molto più ristretta. In questo contesto, il confronto potrebbe essere distorto.
Continuerò a picchiarvi finché il morale non migliorerà...
Questi reattori sembrano micro-reattori. Sono per la produzione o lo sviluppo? La reazione è ego o termica finale? Come viene gestita la temperatura? In che modo il volume del reattore influisce sulle misure di prestazione del materiale prodotto nel reattore? Quanto spazio è necessario per la reazione? La reazione avviene nel reattore in tutti i punti del reattore simultaneamente? Hai valutato/misurato la variazione all'interno del reattore? Perché dovresti spendere soldi per risolvere il problema del fornitore di variazione nel reattore? È possibile avere diversi fattori e livelli di elaborazione per ogni reattore?
" la variazione di produzione di questo reattore è +/- 0,1 mL". Che cosa è +/-, è la distribuzione totale o 1 deviazione standard? Quello che non capisco è che, per ogni reattore, il "volume" non cambia, corretto? È solo perché hai reattori aggiuntivi che c'è un potenziale effetto del volume, corretto? Quindi nel tuo primo esperimento (il DSD), hai fatto questi trattamenti in un reattore, corretto?
Ti preoccupa che gli effetti dei fattori nel tuo esperimento DSD iniziale cambieranno se cambia il volume del reattore? (si tratta, tra l'altro, di un'interazione tra fattori di progettazione e reattore)
A mio avviso, ecco alcune opzioni per te:
1. Eseguire la seconda replica del primo DSD con il secondo reattore (assicurarsi che tutti i livelli impostati nella prima replica siano "identici". Non c'è bisogno di punti centrali poiché il reattore non è una variabile continua. Modellare gli effetti del fattore di progettazione, reattore e fattore di progettazione di 2° ordine tramite gli effetti del reattore.
2. Registra una misura del volume effettivo del reattore per ogni trattamento del primo DSD, esegui una replica del DSD con il secondo reattore e registra il valore effettivo del volume. Tratta il volume come una covariata nella tua analisi.
3. Trattare il reattore come un fattore di un grafico intero e il DSD come un sottografico di un disegno a grafico diviso.
4. Prendi i risultati del tuo primo DSD e campiona quelle "impostazioni preferite" su più reattori dove all'interno del reattore si trova all'interno del sottogruppo e tra i reattori si trova tra i sottogruppi.
"Quindi al momento ignoriamo semplicemente gli elementi confondenti."
Il mio consiglio è di non ignorare mai il confondimento, ma di identificarlo. Se il confondimento viene identificato in modo specifico, le strategie per eliminarlo sono più facilmente reperibili.
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleCapisco perfettamente che porre queste domande significa solo cercare di aiutare, e apprezzo sempre l'aiuto. Imposteremo i fattori continui a un intervallo più piccolo per questo esperimento, quindi dovremmo essere in grado di osservare l'influenza del fattore del reattore.
"la variazione di produzione di questo reattore è +/- 0,1 mL". Che cosa è +/-, è la distribuzione totale o 1 deviazione standard? Quello che non capisco è che, per ogni reattore, il "volume" non cambia, corretto? È solo perché hai reattori aggiuntivi che c'è un potenziale effetto del volume, corretto? Quindi nel tuo primo esperimento (il DSD), hai fatto questi trattamenti in un reattore, corretto?
+/- 0,1 mL è la variazione totale. E la risposta è sì per tutte le seguenti domande nella parte
Abbiamo eseguito molti DSD in passato e questo è l'unico metodo DOE che abbiamo imparato, quindi le seguenti domande potrebbero essere piuttosto grezze. Inoltre, il computer della nostra azienda non riesce a caricare alcun file sul forum, quindi ci dispiace.
Esegui la seconda replica del primo DSD con il secondo reattore (assicurati che tutti i livelli impostati nella prima replica siano "identici"
Non capisco bene l'esperimento che hai suggerito qui. Il mio piano originale era di creare una tabella DSD con 13+1 run, e 7 di queste per il 1° reattore mentre le altre 7 per il 2° reattore. Sembra che il tuo suggerimento sia di eseguire tutte le 13 run DSD nel 1° reattore e tutte le 13 run di nuovo nel 2° reattore? E tutti i livelli impostati sono mezzi identici, ad esempio, tutti i 6 fattori continui sono +/-10%? (Di solito impostiamo intervalli diversi per ogni fattore nei nostri DSD precedenti, ad esempio, fattore A +/-10%, fattore B +/-20%, ecc.)
2. Registra una misura del volume effettivo del reattore per ogni trattamento del primo DSD, esegui una replica del DSD con il secondo reattore e registra il valore effettivo del volume. Tratta il volume come una covariata nella tua analisi.
Considerando il volume come covariata, cosa dovrei fare in JMP?
3. Trattare il reattore come un fattore di un grafico intero e il DSD come un sottografico di un disegno a grafico diviso.
Ho esaminato il design split-plot nella guida di JMP. Sembra che sia stato creato a partire da un design personalizzato con un fattore di modifica molto difficile. Come possiamo includere un DSD in un design personalizzato?
4. Prendi i risultati del tuo primo DSD e campiona quelle "impostazioni preferite" su più reattori dove all'interno del reattore si trova all'interno del sottogruppo e tra i reattori si trova tra i sottogruppi.
Non sono sicuro dell'operazione effettiva in JMP per questo commento
Re: Come concentrarsi sul fattore di blocco in un DSD se è il mio elemento di interesse principaleIl mio piano originale prevedeva la creazione di una tabella DSD da 13+1 esecuzioni, 7 delle quali per il 1° reattore e le altre 7 per il 2° reattore.
OK, scusa per il mio primo suggerimento, non mi ero accorto che avevi risultati su entrambi i reattori. Non sono sicuro che tu abbia DF sufficienti per aggiungere il reattore al modello. Senza la tabella dati, posso solo fare supposizioni... Assicurati di avere una colonna chiamata reactor e metti 1 per un reattore e 2 per l'altro. Potresti provare ad analizzare i fattori di progettazione del DSD, rimuovendo i termini insignificanti, rieseguendo il modello aggiungendo reactor al modello.
Considerando il volume come covariata, cosa dovrei fare in JMP?
Se avessi eseguito l'esperimento su più volumi di reattori diversi, potresti analizzare il volume come parte di un modello misto. I fattori DSD sono considerati effetti fissi e il volume del reattore sarebbe l'effetto casuale. Procedi con la tipica analisi delle covariate.
Ho esaminato il design split-plot nella guida di JMP. Sembra che sia stato creato a partire da un design personalizzato con un fattore di modifica molto difficile. Come possiamo includere un DSD in un design personalizzato?
In realtà ci sono diversi motivi per eseguire progetti split-plot, uno solo dei quali è la difficoltà nel modificare i livelli dei fattori. Ma indipendentemente da ciò, assegneresti il reattore come fattore difficile da modificare, inserendolo nell'intero grafico. I fattori di progettazione sarebbero nel sotto-grafico. A dire il vero, non sono sicuro che JMP gestisca questo in modo appropriato. Penso che potresti cavartela aggiungendo il reattore come fattore categoriale, creando una tabella e ordinando in base al fattore categoriale. L'analisi richiederà un po' di aiuto.
Non sono sicuro dell'operazione effettiva in JMP per questo commento
Non si tratta di un'operazione in JMP, ma di un piano iterativo per studiare il processo.
