如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因素我有一個 6 個參數的過程，它們都是連續因素。我們知道如何運行 DSD 並找到這些因素的最佳化設定。但現在的問題是，我們懷疑硬體加工誤差也很重要，我們想評估它的影響
因此我們的想法是準備 2 台硬體設備，它們應該是相同的，除了存在一定程度的加工誤差，我們將運行 DSD 設計：X1~X6 + 2 個區塊，運行 14 次（添加中心運行以估計二次效應）。因此，7 次運行將由第一套裝備進行，而另外 7 次運行將由第二套裝備進行。
問題如下：
- 當我們進行模型擬合時，我們選擇響應曲面來估計X1〜X6的所有一階和二階項，那麼區組因子如何呢？只應估計主效應還是可以估計二次項和交互項？ （目前我們還不知道它們是否存在，但這是有可能的）
- 我們的想法是從模型中得到一個數字說：加工誤差佔模型的x％，我們能從模型中得到這樣的資訊嗎？ （通常我們使用“訪問變數重要性”函數來查看每個因素的貢獻，但這不包括區塊因素）
- 下一步，我們將測量硬體的所有屬性，並嘗試找出哪些加工誤差是導致製程變化的關鍵。對整個過程有什麼評論嗎？再一次，目標是評估加工誤差對過程的影響。
實驗設計回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子你好@BayesRabbit7133 ，
您需要評估的第一件事是您想要考慮的阻塞效應的類型：固定的還是隨機的。
- 固定阻塞因子是您預期會對平均反應產生影響的因素，其等級是定義和「固定的」（在您的情況下只有 2 個設備）。這也意味著您可以根據所選機器獲得不同的預測值。
- 隨機阻斷因子是您預期會對反應變異數產生影響的因素，其水準只是所有可能水準（總體）的子集。就您而言，您可能會對根據設備而變化的差異感興趣，而這兩台機器只是所有可用機器的子集。
關於您的問題：
希望這個答案能幫助你，
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子我有一些問題、意見和澄清。
“我們知道如何運行 DSD 並找到針對這些因素的最佳化設定”
DSD 是一種篩選設計，並非用於確定「最佳設定」。
"我們懷疑硬體加工誤差也很重要」。這句話讓我很困惑。你說的硬體加工誤差是什麼意思？如果你知道這是一個錯誤，為什麼不繼續去理解它，甚至「修復它」呢？這是一個機械加工操作嗎？你把這個操作的變化稱為錯誤嗎？你如何將它設置為不同的級別？為什麼不找出影響變化的因素對變化的因素？
對於術語“塊”的使用可能會產生一些混淆。正如維克多 (Victor) 指出的那樣，該區塊可以被視為固定或隨機效應。這些名稱的區別在於您對與區塊混淆的內容的理解程度。如果您已確定了與區組混淆的所有因素，那麼將區組視為固定效應是合理的。關鍵是，與區塊混淆的因素被調查者視為噪音。也就是說，人們不願意管理的因素（出於技術、經濟或便利原因）。如果您沒有將這些因素分配給該區段，則該區段通常被視為隨機效應。我相信，如果您盡職盡責地分配和混淆區組中的噪聲，您就可以更有效、更有效率地理解您的流程和穩健性（由於因素相互作用而沒有噪聲）。
「阻止你能阻止的，隨機化你不能阻止的」 GEP Box
“僅應估計主效應還是可以估計二次和交互項？”
估計與區塊相關的非線性項是毫無意義的。它類似於分類因子，由於它不是連續的，所以二次項沒有意義（沒有中心點）。然而，透過因子相互作用進行阻斷確實是可能的。這其實是一個非常重要的知識。它回答了這個問題；設計因素的影響是否隨雜訊變化而一致（由區塊表示）？這是研究產品或流程設計穩健性的非常有效的方法。
“我們的想法是從模型中得到一個數字，說：加工誤差佔模型的x％，我們能從模型中得到這樣的信息嗎？”
我不確定是否可以透過直接計算來確定加工誤差所佔的百分比，但您可以計算並比較 R 平方調整與模型中的區塊和因子區塊交互作用以及它們不在模型中的情況。但為什麼要這麼做呢？如果阻塞很嚴重，您會怎麼做？更徹底地調查加工誤差...如果存在因素交互作用，您會怎麼做？這表明因素效應取決於加工誤差，這些需要進一步研究。
如果塊或因子塊交互作用不顯著，您是否會調查加工誤差？
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子假設我在一個非常小的反應器中進行化學反應。製程參數包括反應物A、B、C的重量、溫度、反應時間、紫外光強度，共6個因素。
現在反應器設計為1mL大小，但我實際拿到的反應器可能是0.9ml，或1.1ml，或1mL左右的任何可能的數字。因此，從理論上講，反應爐的大小是一個連續的數字，但它很昂貴，而且我們目前手頭上只有 2、3 個反應堆，所以我將其作為塊因子。
在整個複雜的化學反應過程中，中間都有氣相反應，所以反應器的大小會對氣體濃度產生影響，最終影響最終的產量。這就是為什麼我們懷疑區塊和過程參數之間可能存在交互作用。
如果尺寸的細微差異很重要，我們會希望更精確地控制尺寸，例如 +/- 0.01mL 而不是 +/- 0.1mL。這並不容易實現，因此在繼續之前我們需要確保它的重要性。
根據應用情況，我們將使用不同的反應器尺寸，所需的製程視窗也不相同，因此反應器尺寸的靈敏度在每種情況下可能不同，例如，如果它是10mL尺寸的反應器，+/- 0.1mL並不重要。但對於2mL大小的反應器來說怎麼樣？什麼時候它才會變得夠重要，我們應該開始更好地控制它
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子正如您描述反應爐的體積一樣，這似乎是一個可控因素（儘管成本可能很高）。甚至不確定為什麼稱之為錯誤？
區塊用於消除噪音因素（您不願意在長期和未來管理的因素）。阻塞的目的是同時增加推理空間（透過改變噪音使其更能代表未來情況）並提高設計的精度（透過劃分和分配噪聲，從而降低 MSE）。如果您正在運行 RCBD，將體積與區塊混淆會增加區塊效應的分辨率，並將體積與其他雜訊（反應器到反應器、設定、原材料批次到批次等）混淆。
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子反應器的尺寸不是一個可控因素，由於某些原因（與製程無關），它被設計為1mL，我們無法改變它。
我之前提到過，反應器有多種尺寸，它們用於不同的應用/產品，與 1mL 反應器相同，它們也不能被視為製程因素，在每種情況下，尺寸始終是固定的。
回到 1mL 尺寸的情況，它設計為 1mL，但反應器的製造變化目前為 +/- 0.1mL，因此我們稱之為誤差。我們希望評估這種硬體變化的影響，如果它很重要，我們可能需要花費資源嘗試將製造變化改善到例如 +/- 0.01mL
還有一件事，反應器非常昂貴，每個反應器都可能花掉我們全年的預算，因此你不可能獲得很多反應器並形成適合其尺寸的工藝窗口。
至於您提到的混淆，是的，還會有其他與反應爐大小（反應器到反應器、設定等）相關的反應器相關噪音。其中許多是無法測量的，但大小是可以測量的，並且應該是根據我們的知識最重要的一個。因此目前我們只是忽略了混淆因素。
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子很抱歉，我問了這麼多問題。當工程或科學沒有充分描述時，提供具體建議極為困難，我完全理解這超出了本論壇的範圍。我問的大多數方程式不需要在這裡回答，而是為了你自己的思考過程。一方面，您正在運行 DSD，根據定義，它是一種篩選設計，旨在識別活性因素/相互作用以進行進一步研究。這些通常使用粗體等級設定來誇大因子效應。您的反應器問題聽起來很有挑戰性，因為您無法誇大體積效應（或者可以嗎？）由於 DSD 實驗著眼於設計因素的相對效應，並且它們的水平被誇大了，因此將一個因素的相對效應與更窄的水平設置進行比較可能具有挑戰性。從這個角度來看，這種比較可能會有偏差。
我會繼續毆打，直到士氣提高為止...
這些反應爐看起來像微型反應爐。這些是用於生產還是開發？該反應是自我反應還是最終熱反應？溫度是如何管理的？反應器的體積如何影響反應器中製造的材料的性能指標？反應需要多少空間？反應爐內的所有地方的反應都是同時發生的嗎？您是否評估/測量過反應爐的變化？為什麼你要花錢解決供應商的反應爐變化問題？每個反應器是否可以有不同的處理因子和等級？
「此反應器的製造誤差為+/- 0.1mL」。 +/- 是什麼，這是總體分佈還是 1 個標準差？我不明白的是，對於每個反應器來說，「體積」並沒有改變，對嗎？只有擁有額外的反應器才會對體積產生潛在影響，對嗎？那麼，在您的第一個實驗（DSD）中，您在一個反應器中進行了這些處理，對嗎？
您是否擔心如果反應器體積發生變化，初始 DSD 實驗中各因素的影響也會改變？ （順便說一下，這是反應爐和設計因素的相互作用）
據我所知，這裡有一些可供您選擇：
1. 使用第二個反應器運行第一個 DSD 的第二個重複（確保第一個重複中設定的所有水平都是「相同的」。反應器不是連續變量，因此不需要中心點。透過反應器效應對設計因子效應、反應器和二階設計因子進行建模。
2. 記錄第一個 DSD 每次處理的實際反應器體積的測量值，使用第二個反應器重複運行 DSD 並記錄體積的實際值。在分析中將體積視為協變數。
3. 將反應器視為整個區段因子，將 DSD 視為裂區設計的子區段。
4. 取得第一個 DSD 的結果，並在多個反應器中對這些「首選設定」進行取樣，其中反應器內位於子組內，反應器之間位於子組之間。
"因此目前我們只是忽略了混淆因素。
我的建議是永遠不要忽視混淆的因素，而是要識別它。如果明確辨識了混淆因素，就更容易找到消除混淆的策略。
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子我完全理解提出這些問題只是為了提供幫助，並且始終感謝大家的幫助。在本次實驗中，我們將在較小的範圍內設定連續因素，這樣我們就能夠觀察到反應器因素的影響。
「此反應器的製造偏差為+/- 0.1mL」。 +/- 是什麼，這是總體分佈還是 1 個標準差？我不明白的是，對於每個反應器來說，「體積」並沒有改變，對嗎？只有擁有額外的反應器才會對體積產生潛在影響，對嗎？那麼，在您的第一個實驗（DSD）中，您在一個反應器中進行了這些處理，對嗎？
總變化量為 +/- 0.1mL。以下所有問題的答案都是肯定的
我們過去運行過許多 DSD，這是我們學到的唯一的 DOE 方法，因此以下問題可能相當原始。此外，我們公司的電腦無法上傳任何文件到論壇，對此深感抱歉。
使用第二個反應器運行第一個 DSD 的第二次重複（確保第一次重複中設定的所有水平都是“相同的”
我不太明白你在這裡建議的實驗。我原來的計畫是建立一個13+1運行的DSD表，其中7個由1號反應器運行，另外7個由2號反應器運行。您的建議似乎是在第一個反應器中運行所有 13 次 DSD 運行，然後在第二個反應器中再次運行所有 13 次？而所有設定的水平都是相同的平均值，例如所有 6 個連續因子都是 +/-10%？ （我們通常在先前的 DSD 中為每個因素設定不同的範圍，例如因素 A +/-10%，因素 B +/-20% 等）
2. 記錄第一個 DSD 每次處理的實際反應器體積的測量值，使用第二個反應器重複運行 DSD 並記錄體積的實際值。在分析中將體積視為協變數。
將體積視為協變量，那麼我應該在 JMP 中做什麼？
3. 將反應器視為整個區段因子，將 DSD 視為裂區設計的子區段。
我從 JMP 幫助中查看了裂區設計，它似乎是由自訂設計創建的，並且很難改變因素，我們如何將 DSD 納入自訂設計中？
4. 取得第一個 DSD 的結果，並在多個反應器中對這些「首選設定」進行取樣，其中反應器內位於子組內，反應器之間位於子組之間。
不確定此評論在 JMP 中的實際操作
回覆：如果這是我最感興趣的項目，如何關注 DSD 中的區塊因子我原來的計畫是建立一個13+1運行的DSD表，其中7個由1號反應器運行，另外7個由2號反應器運行。
好的，抱歉，我的第一個建議，我沒有意識到你對這兩個反應爐都有研究結果。我不確定您是否有足夠的 DF 來將反應器添加到模型中。沒有數據表，我只能猜測...確保有一個名為反應器的列，並將一個反應器標記為 1，將另一個反應器標記為 2。您可以嘗試分析 DSD 的設計因素，刪除不重要的項，重新執行模型並將反應器新增至模型中。
將體積視為協變量，那麼我應該在 JMP 中做什麼？
如果您已經在多個不同體積的反應器上執行了實驗，則可以將該體積作為混合模型的一部分進行分析。 DSD 因子被視為固定效應，而反應器體積則是隨機效應。繼續進行典型的協變量分析。
我從 JMP 幫助中查看了裂區設計，它似乎是由自訂設計創建的，並且很難改變因素，我們如何將 DSD 納入自訂設計中？
實際上，運作裂區設計有不同的原因，其中只有一個是改變因子水準的難度。但無論如何，您都會將反應器指定為難以改變的因素，從而將其置於整個情節中。設計因素將存在於子圖中。老實說，我不確定 JMP 是否能適當地處理這個問題。我認為您可以透過添加反應器作為分類因子、建立表格並按分類因子排序來實現。分析會需要一些幫助。
不確定此評論在 JMP 中的實際操作
它不是JMP中的操作，而是研究過程的迭代計劃。
