DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法6つのパラメータプロセスがあり、それらはすべて連続因子です。DSDを実行してこれらの因子の最適化された設定を見つける方法はわかっています。しかし、ここで問題となるのは、ハードウェアの加工誤差も重要であると疑っており、その影響を評価したいということです。
そこで、私たちのアイデアは、ある程度の加工誤差があることを除いて同じである 2 つのハードウェア機器を準備し、DSD 設計を実行します: X1 ~ X6 + 2 ブロックを 14 回実行します (2 次効果を推定するために中央の実行を追加します)。したがって、7 回の実行は最初の機器で実行され、残りの 7 回の実行は 2 番目の機器で実行されます。
質問は以下の通りです:
- モデルフィッティングを行う際、X1～X6 のすべての 1 次項と 2 次項を推定するために応答面を選択しますが、ブロック係数はどうでしょうか? 主効果のみを推定する必要がありますか、それとも 2 次項と相互作用項を推定できますか? (現時点ではそれらが存在するかどうかはわかりませんが、可能です)
- 私たちのアイデアは、モデルから次のような数値を取得することです。加工エラーがモデルの x% を占めていますが、モデルからそのような情報を取得できますか? (通常、各要因からの寄与を確認するには「変数の重要度にアクセス」機能を使用しますが、これにはブロック要因は含まれません)
- 次のステップでは、ハードウェアのすべての特性を測定し、どの加工誤差がプロセス変動の鍵となるかを調べます。この手順全体について何かコメントはありますか? 繰り返しますが、目標は加工誤差がプロセスに与える影響を評価することです。
実験計画法Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法こんにちは翻訳: 、
最初に評価する必要があるのは、考慮するブロッキング効果のタイプ（固定またはランダム）です。
- 固定ブロッキング係数は、平均応答に影響を及ぼすことが予想される係数であり、そのレベルは定義され、「固定」されています (この場合は 2 つの機器のみ)。また、選択したマシンに基づいて異なる予測値を持つ可能性があることも意味します。
- ランダム ブロッキング係数は、応答の分散に影響を与えると予想される係数であり、そのレベルはすべての可能なレベル (母集団) のサブセットにすぎません。この場合、機器に応じた分散の変化に興味があるかもしれませんが、これらの 2 つのマシンは、使用可能なすべてのマシンのサブセットにすぎません。
ご質問に関して：
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法いくつか質問、コメント、説明があります。
「私たちはDSDを実行する方法を知っており、これらの要素に最適な設定を見つけます」
DSD は、「最適な設定」を決定することを目的としないスクリーニング設計です。
"「ハードウェア加工エラーも重要であると思われます」。このフレーズに混乱しています。ハードウェア加工エラーとはどういう意味ですか? エラーであることがわかっている場合は、理解を進めて「修正」してみてはいかがでしょうか? これは機械加工操作ですか? この操作の変動をエラーと呼んでいますか? どのように異なるレベルに設定するのですか? この変動に影響を与える要因を調べてみませんか? これを行うには、平均ではなく変動をモデル化する必要があります。
ブロックという用語の使用に関して、多少の混乱があるかもしれません。Victor が指摘しているように、ブロックは固定効果またはランダム効果として扱うことができます。これらの指定を区別するのは、ブロックと交絡するものをどの程度理解しているかです。ブロックと交絡するすべての要因を特定した場合は、ブロックを固定効果として扱うのが妥当です。重要なのは、ブロックと交絡する要因は調査者にとってノイズとみなされることです。つまり、(技術的、経済的、または利便性上の理由により) 管理したくない要因です。要因をブロックに割り当てていない場合、ブロックは通常ランダム効果とみなされます。ブロック内のノイズの割り当てと交絡を適切に行うことで、プロセスと堅牢性 (要因間の相互作用によるノイズの不在) をより効果的かつ効率的に理解できると思います。
「できるものはブロックし、できないものはランダム化する」GEP Box
「主効果のみを推定すべきか、それとも二次効果と相互作用項を推定できるか？」
ブロックに関連付けられた非線形項を推定するのは無意味です。これはカテゴリ因子に似ており、連続していないため、2 次項は意味がありません (中心点がありません)。ただし、ブロックと因子の相互作用は確かに可能です。これは実際には非常に重要な知識です。これは、設計因子の影響は変化するノイズ (ブロックによって表される) に対して一貫しているかという質問に答えます。これは、製品またはプロセス設計の堅牢性を調査する非常に効果的な方法です。
「私たちのアイデアは、モデルから次のような数値を取得することです。加工誤差がモデルの x% を占めているということですが、モデルからそのような情報を取得できますか?」
機械加工エラーが寄与する割合を直接計算するかどうかはわかりませんが、モデル内のブロックおよびブロックと因子間の相互作用、およびモデル内にブロックがない場合の R-square Adj を計算して比較することはできます。しかし、なぜこれを行うのでしょうか。ブロックが重要な場合はどうしますか。機械加工エラーをより徹底的に調査します...ブロックと因子間の相互作用がある場合はどうしますか。これは、因子の影響が機械加工エラーに依存していることを示しており、さらに調査する必要があります。
ブロックまたはブロックと因子の相互作用が重要でない場合は、とにかく加工エラーを調査しますか?
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法非常に小さな反応器で化学反応を行っていると仮定します。プロセス パラメータには、反応物 A、B、C の重量、温度、反応時間、紫外線の強度が含まれるため、合計 6 つの要素があります。
現在、リアクターは 1mL サイズに設計されていますが、実際に入手したリアクターは 0.9ml、1.1ml、または 1mL 前後の任意の数値である可能性があります。したがって、理論上はリアクターのサイズは連続した数値ですが、高価であり、現時点では手元に 2、3 個のリアクターしかないため、ブロック係数として設定します。
複雑な化学反応プロセス全体を通して、途中で気相反応が発生するため、反応器のサイズはガス濃度に影響を及ぼし、最終的には最終収量に影響を与える可能性があります。そのため、ブロックとプロセスパラメータの間に相互作用があるのではないかと疑っています。
サイズのわずかな違いが重要な場合は、サイズをより正確に制御する必要があります。たとえば、+/- 0.1mL ではなく +/- 0.01mL です。これを実現するのは簡単ではないため、続行する前にそれが重要であることを確認する必要があります。
アプリケーションに応じて、異なるサイズのリアクターを使用しますが、必要なプロセスウィンドウは同じではありません。そのため、リアクターサイズの感度はそれぞれの場合で異なる場合があります。たとえば、10mLサイズのリアクターの場合、+/- 0.1mLは重要ではありません。しかし、2mLサイズのリアクターの場合はどうでしょうか。いつになったら、より適切に制御し始める必要があるほど重要になるのでしょうか。
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法原子炉の容積について説明されているように、それは制御可能な要素のようです (コストがかかるかもしれませんが)。なぜそれをエラーと呼ぶのかさえわかりません。
ブロックは、ノイズ要因（長期的および将来的に管理したくない要因）を対象としています。ブロックの目的は、推論空間を拡大する（ノイズを変化させて将来の状況をよりよく表すようにする）と同時に、設計の精度を向上させる（ノイズを分割して割り当てることで、MSE を下げる）ことです。RCBD を実行している場合、ボリュームをブロックと混同すると、ブロック効果の解像度が上がり、ボリュームが他のノイズ（リアクター間、セットアップ、原材料のバッチ間など）と混同されます。ボリュームを設計要因として含めないのはなぜでしょうか。
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法リアクターのサイズは制御可能な要素ではなく、何らかの理由（プロセスとは関係ない）で 1mL に設計されており、変更することはできません。
先ほど、さまざまなサイズのリアクターがあることを説明しました。これらはさまざまなアプリケーション/製品用であり、1mL リアクターと同様に、プロセス要素として扱うことはできません。いずれの場合も、サイズは常に固定されています。
1mLサイズのケースに戻ると、1mLに設計されていますが、このリアクターの製造ばらつきは現在+/- 0.1mLであるため、これをエラーと呼びます。このハードウェアのばらつきの影響を評価したいのですが、それが重要な場合は、製造ばらつきをたとえば+/- 0.01mLに改善するためにリソースを費やす必要があるかもしれません。
さらに、リアクターは非常に高価で、リアクター 1 台あたりの年間予算がすべてかかる可能性があるため、多数のリアクターを入手して、そのサイズに応じたプロセス ウィンドウを形成することは不可能です。
あなたが言及した混同については、はい、原子炉のサイズに関連する他の原子炉関連のノイズ混同（原子炉間、セットアップなど）があります。それらの多くは測定できませんが、サイズは測定可能であり、私たちの知識に基づくと最も重要なものであるはずです。したがって、現在は交絡を無視しています。
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法質問が多くて申し訳ありません。エンジニアリングやサイエンスが適切に説明されていない場合、具体的なアドバイスを提供することは非常に困難です。これはこのフォーラムの範囲外であることは完全に理解しています。私が尋ねる方程式のほとんどは、ここで答える必要はなく、あなた自身の思考プロセスのためのものです。一方では、DSD を実行しています。これは、定義上、さらなる調査のためにアクティブな要因/相互作用を識別することを目的としたスクリーニング デザインです。これらは通常、要因効果を誇張するために大胆なレベル設定を使用します。リアクターの問題は、ボリューム効果を誇張できないため、難しいように思えます (それともできますか?) DSD 実験は設計要因の相対的な効果を調べ、そのレベルが誇張されているため、はるかに狭いレベル設定で要因の相対的な効果を比較することが困難な場合があります。このコンテキストでは、比較に偏りがある可能性があります。
士気が上がるまで殴り続けるよ…
これらのリアクターはマイクロリアクターのようです。これらは生産用ですか、それとも開発用ですか? 反応は自己反応ですか、それとも熱反応ですか? 温度はどのように管理されていますか? リアクターの容量は、リアクターで製造される材料のパフォーマンス測定にどのように影響しますか? 反応にはどのくらいのスペースが必要ですか? 反応はリアクター内のすべての場所で同時に起こりますか? リアクター内の変動を評価/測定しましたか? サプライヤーのリアクターの変動の問題を解決するために、なぜお金を費やす必要があるのですか? リアクターごとに異なる処理係数とレベルを設定できますか?
「このリアクターの製造ばらつきは +/- 0.1mL です」。 +/- とは何ですか。これは全体の分布ですか、それとも 1 標準偏差ですか? 理解できないのは、各リアクターの「容量」は変化しないということですね? 容量の潜在的な影響があるのは、リアクターを追加したからだけですよね? 最初の実験 (DSD) では、これらの処理を 1 つのリアクターで実行したんですよね?
リアクターの容積が変わると、初期の DSD 実験における要因の効果が変わるのではないかと心配していますか? (ちなみに、これはリアクターと設計要因の相互作用です)
私の見解では、いくつかの選択肢があります:
1. 最初の DSD の 2 番目の複製を 2 番目のリアクターで実行します (最初の複製で設定されたすべてのレベルが「同一」であることを確認します)。リアクターは連続変数ではないため、中心点は必要ありません。設計因子効果、リアクター、およびリアクター効果による 2 次設計因子をモデル化します。
2. 最初の DSD の各処理の実際のリアクター容量の測定値を記録し、2 番目のリアクターで DSD の複製を実行し、容量の実際の値を記録します。分析では、容量を共変量として扱います。
3. リアクターを全体のプロット因子として扱い、DSD を分割プロット設計のサブプロットとして扱います。
4. 最初の DSD の結果を取得し、複数のリアクターでそれらの「推奨設定」をサンプリングします。リアクター内はサブグループ内であり、リアクター間はサブグループ間です。
"したがって、現時点では交絡を無視しているだけです。」
私のアドバイスは、交絡を無視するのではなく、特定することです。交絡が具体的に特定されれば、交絡を解消する戦略がより簡単に見つかります。
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法これらの質問をすることは、単に助けようとしているだけであることは完全に理解しており、常に助けていただいて感謝しています。この実験では連続係数をより狭い範囲に設定するので、リアクター係数の影響を観察できるはずです。
「このリアクターの製造ばらつきは +/- 0.1mL です」。 +/- とは何ですか。これは全体の分布ですか、それとも 1 標準偏差ですか? 理解できないのは、各リアクターの「容量」は変化しないということですね? 容量の潜在的な影響があるのは、リアクターを追加したからだけですよね? 最初の実験 (DSD) では、これらの処理を 1 つのリアクターで行ったんですよね?
+/- 0.1mLが全体の変動です。そして、この部分の以下の質問に対する答えはすべて「はい」です。
過去に多くの DSD を実行してきましたが、これは私たちが学んだ唯一の DOE メソッドであるため、次の質問はかなり未熟である可能性があります。さらに、当社の会社のコンピューターでは、フォーラムにファイルをアップロードできないため、申し訳ありません。
2番目のリアクターで最初のDSDの2番目の複製を実行します（最初の複製で設定されたすべてのレベルが「同一」であることを確認してください）。
ここで提案された実験がよくわかりません。私の当初の計画では、13+1 実行の DSD テーブルを作成し、そのうち 7 回を第 1 リアクターで、残りの 7 回を第 2 リアクターで実行しました。提案されているように、13 回の DSD 実行すべてを第 1 リアクターで実行し、13 回の実行すべてを第 2 リアクターで再度実行するということでしょうか。また、設定されたすべてのレベルは同一の平均です。たとえば、6 つの連続因子はすべて +/-10% ですか? (以前の DSD では通常、因子 A +/-10%、因子 B +/-20% など、因子ごとに異なる範囲を設定します)
2. 最初の DSD の各処理の実際のリアクター容量の測定値を記録し、2 番目のリアクターで DSD の複製を実行し、容量の実際の値を記録します。分析では、容量を共変量として扱います。
ボリュームを共変量として扱う場合、JMP では何をすればよいでしょうか?
3. リアクターを全体のプロット因子として扱い、DSD を分割プロット設計のサブプロットとして扱います。
JMP ヘルプから分割プロット設計を調べたところ、これは変更が非常に難しい要因を持つカスタム設計から作成されたようですが、カスタム設計に DSD を含めるにはどうすればよいのでしょうか?
4. 最初の DSD の結果を取得し、複数のリアクターでそれらの「推奨設定」をサンプリングします。リアクター内はサブグループ内であり、リアクター間はサブグループ間です。
このコメントに対するJMPでの実際の操作は不明です
Re: DSD のブロック係数が私の最大の関心事である場合、それに焦点を当てる方法私の当初の計画では、13+1 実行の DSD テーブルを作成し、そのうち 7 つを第 1 リアクターで実行し、残りの 7 つを第 2 リアクターで実行するというものでした。
わかりました。最初の提案については申し訳ありません。両方のリアクターの結果があることに気付きませんでした。リアクターをモデルに追加するための十分な DF があるかどうかはわかりません。データ テーブルがなければ推測することしかできません... リアクターという列があることを確認し、1 つのリアクターに 1、もう 1 つのリアクターに 2 を入力してください。DSD の設計要因を分析し、重要でない項を削除し、モデルにリアクターを追加してモデルを再実行してみてください。
ボリュームを共変量として扱う場合、JMP では何をすればよいでしょうか?
複数の異なるリアクター容量で実験を実行した場合、混合モデルの一部として容量を分析できます。DSD 要因は固定効果と見なされ、リアクター容量はランダム効果になります。一般的な共変量分析に進みます。
JMP ヘルプから分割プロット設計を調べたところ、これは変更が非常に難しい要因を持つカスタム設計から作成されたようですが、カスタム設計に DSD を含めるにはどうすればよいのでしょうか?
実際には、分割区画設計を実行する理由はいくつかありますが、そのうちの 1 つは因子レベルの変更が難しいことです。しかし、いずれにしても、変更が難しい因子としてリアクターを割り当てると、プロット全体に配置されます。設計因子はサブプロットにあります。正直なところ、JMP がこれを適切に処理するかどうかはわかりません。リアクターをカテゴリ因子として追加し、テーブルを作成してカテゴリ因子で並べ替えれば、うまくいくと思います。分析にはいくらかの助けが必要です。
このコメントに対するJMPでの実際の操作は不明です
これは JMP での操作ではなく、プロセスを調査するための反復的な計画です。
