Rejoignez-nous pour une session passionnante où un père et sa fille explorent l'univers des oursons en gélatine grâce à la plateforme Custom Design. Forts de leur expérience avec Easy DOE, nos présentateurs – un directeur R&D chez JMP et sa fille de 10 ans – se penchent sur les subtilités de Custom Design pour analyser l'influence de différents facteurs sur la composition des oursons en gélatine.
Dans cette session, nous aborderons la mise en place d'une expérience avec la méthode Custom Design, en découvrant les défis rencontrés et les enseignements tirés de la transition pour un utilisateur qui ne connaît que Easy DOE. Que vous soyez novice en matière de DOE ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances, cette session vous offrira des stratégies et des conseils précieux pour vos propres projets . Découvrez comment ce duo utilise Custom Design pour optimiser ses expériences sur les oursons en gélatine et obtenir des résultats concluants.
Bienvenue à notre conférence d'aujourd'hui, intitulée « Intéressant, n'est-ce pas ? : Passer de la planification d'expériences simplifiée à la conception personnalisée avec des oursons en gélatine ». Je suis Ryan Lekivetz, directeur chez JMP.
Je suis Rory Lekivetz, élève à l'école primaire Northwoods.
Alors, qu'allons-nous examiner aujourd'hui ? Nous nous sommes intéressés à l'influence de différents facteurs sur les oursons en gélatine. Rory, notre expérimentatrice, avait déjà utilisé la méthode Easy DOE. Elle souhaitait essayer la méthode Custom Design, car elle avait entendu dire qu'elle était plus complexe. En réalité, nous allons constater que la conception était simple, mais l'analyse l'était moins. Nous allons également tirer des enseignements sur la difficulté d'obtenir des réponses objectives lors d'expériences à domicile. À présent, comment avez-vous décidé de mener cette expérience ?
L'an dernier, lors d'une fête de découverte, j'ai ramené un paquet de bonbons gélifiés et je les ai plongés dans l'eau chaude pour voir comment cela modifierait leur texture. Et en fait, ils sont devenus beaucoup plus mous. Du coup, j'ai eu envie de faire une expérience avec ça.
Ah. Et si nous leur expliquions quels étaient les facteurs que nous avons sélectionnés dans notre expérience ?
Nous avons donc sélectionné deux marques et testé différentes températures : congélateur, température ambiante et chaud, ainsi que des durées de deux et cinq minutes. La durée d'exposition à la température influençait la couleur, car je pensais que les différents pigments pouvaient rendre les bonbons plus ou moins moelleux. Nous avons également testé l'exposition à l'air, car une nuit entière rendrait les bonbons beaucoup plus durs. Or, ils étaient aussi frais que s'ils sortaient du sachet.
Oui. Ou si on l'avait laissé de côté. Oui. Je pense que tu t'étais douté que la température allait faire une différence, non ? Oui. Oh, et en fait, pour la partie chaude, on l'a mise sous une lampe. On avait une lampe de bureau qui chauffe pas mal. C'était suffisant pour générer de la chaleur. Je pense que c'est parce qu'on a essayé de faire bouillir de l'eau au début, et on s'est retrouvés avec un ourson en gélatine fondu. Passons maintenant à nos réponses. Alors, quelle était l'idée de papa au départ ? Comme d'habitude on donne des réponses subjectives, je me suis dit : « Tiens, ça va être génial. Essayons une réponse objective. » Voilà donc l'idée de papa. On avait une pile de neuf volts et un petit buzzer. Tu peux voir sur la photo qu'il y a un buzzer et un bouton. L'idée était de voir quel poids on pouvait mettre sur un ourson en gélatine avant que le buzzer ne sonne.
Je me suis dit : « Qu'est-ce qu'on a trouvé en essayant ? » C'était vraiment difficile de faire tenir quelque chose en équilibre sur un ourson en gélatine, d'ajouter suffisamment de poids. On aurait probablement pu y arriver, mais je pense que ça aurait pris trop de temps. Au moins, on a ce dispositif pour une future expérience, juste là où on peut utiliser ce buzzer. Papa pensait être très malin avec sa tentative, mais c'était un échec. Alors, qu'est-ce qu'on a finalement analysé de nos réponses ?
Nous avons donc fini par examiner l'échelle de plaisir de 1 à 10. La souplesse, où une valeur plus élevée signifie plus dur, et la mâche, où une valeur plus élevée signifie plus mâche.
D'accord. Et je crois que nous avons une valeur de base de sept. C'est bien ça ? Donc, si je comprends bien, vous vouliez dire que si le produit était tout juste sorti du sachet, on aurait peut-être cette valeur de sept. Je crois que je vous avais aussi demandé au départ si vous pensiez que la texture moelleuse et la masticabilité seraient liées. Ça semble logique. Et en tant que statisticiens, vous savez, c'est dans ce cas qu'on pourrait envisager une corrélation. Parlons maintenant du plan d'expériences. Je crois que vous avez pu trouver un plan personnalisé ; qu'en est-il des facteurs de réponse ? Je crois que je n'avais rien à vous dire. Vous avez simplement saisi ces informations ? Et le modèle ? Je crois que comme il ne présente que les effets principaux, est-ce bien ce que vous recherchiez ?
J'ai donc ajouté les interactions parce que je voulais vraiment voir comment elles affecteraient les oursons en gélatine.
D'accord. Donc oui, elle a trouvé l'option dans la section « Conception personnalisée », dans les termes du modèle, sous « Interaction seconde ». Elle l'a découverte sans qu'on lui demande rien. Et ensuite, concernant la sélection du nombre de passages : comment avez-vous déterminé ce nombre ?
J'ai donc opté pour plusieurs essais parce que...
Je crois que c'était le réglage par défaut.
Et bien, il y a eu 45 essais. Cela signifie que nous devons tester 45 oursons en gélatine.
Pensiez-vous pouvoir manger 45 oursons en gélatine ?
Oui.
Oui. En fait, on a même acheté deux sacs de 2,25 kg de bonbons gélifiés pour ça. Bon, je dois dire qu'on n'a pas vraiment parlé des diagnostics de conception, mais papa s'en est occupé après. Et j'ai examiné les différents diagnostics pour être sûre. D'accord. Est-ce que ce plan vous semblait raisonnable ? Ici, par exemple, vous pouvez voir la carte de couleurs des corrélations. Et je dirais que ça semblait plutôt bien pour les effets principaux et les interactions à deux facteurs. De même, quand j'ai regardé l'analyse de puissance, j'ai constaté que pour ça, le rapport signal/bruit était de deux, comme les paramètres par défaut. Il semblait que tant qu'on avait des effets importants, on aurait une puissance statistique suffisante pour les détecter dans son expérience. Bon, alors, qu'est-ce qu'on a fait ? Je crois qu'on est allés dans la cuisine. Ça nous a pris quelques heures, je crois, pour finir tous ces bonbons gélifiés.
Rory a donc pu créer le tableau, le tableau de données JMP, et y saisir directement les réponses. Si vous avez déjà utilisé Easy DOE, vous savez que son principal atout est de vous guider pas à pas, au sein d'un seul et même flux de travail. Mais quel était le problème ? Custom Design avait créé ce tableau de données dans lequel vous avez entré vos réponses, mais vous ne saviez pas vraiment comment l'utiliser. Cela s'explique en partie par le fait qu'elle n'avait pas beaucoup d'expérience en analyse, et encore moins en dehors d'Easy DOE. Même les concepts de scripts de tableau lui étaient étrangers. Mais je crois que nous avons commencé. Alors, où avons-nous cherché ? Dans Graph Builder, vous vous souvenez ?
Nous avons donc examiné les différentes réponses pour voir.
Les différentes réponses étaient liées à ce nombre de facteurs. Je pense donc qu'elle a rapidement compris le principe de glisser-déposer des éléments dans Graph Builder. Finalement, je l'ai amenée à charger le plan d'expériences dans Easy DOE. Dans Easy DOE, si vous ne l'avez pas vu sur le premier écran, l'option est un peu cachée, mais dans le tableau des facteurs, il y a une option pour charger le plan d'expériences. Pour faciliter la tâche à Rory, j'ai pu recharger le plan dans Easy DOE afin qu'elle puisse utiliser l'analyse. Nous avons finalement concentré notre analyse sur le plaisir procuré. Cela nous ramène à la question : qu'avons-nous constaté concernant la texture moelleuse et la masticabilité ? Y avait-il une relation entre elles ?
Oui. Donc, si la masticabilité avait un score élevé, la souplesse aurait également un score élevé. Il n'était donc pas vraiment pertinent de tester les deux.
Oui. Voici donc un fichier Graph Builder. Qu'avons-nous finalement découvert ? Par exemple, concernant la texture (souple ou moelleuse), quel était l'élément important ?
Le facteur déterminant était la température. C'était donc le seul élément qui influençait vraiment la texture moelleuse et la mâche.
Oui. Finalement, on y est allés. Rory a utilisé EasyDOE. Je crois que ce qui est affiché en bas à gauche correspond à l'échelle de plaisir, le modèle qu'EasyDOE a désigné comme le meilleur. Mais je pense que la question du père était : qu'est-ce qu'on a trouvé ? C'était le temps. Donc, le temps, la température, et il y avait aussi une interaction très importante. Quelle était cette interaction ?
Marque et température.
Exactement. C'est donc pour ça que cette marque a été choisie. D'ailleurs, mon père t'a aussi posé la question, car je pensais que l'analyse serait plus intéressante. Dans ma propre analyse, après avoir examiné d'autres plateformes de modélisation, je voulais ajouter de la couleur. Te souviens-tu comment tu as ajouté de la couleur à ton modèle ?
Il suffit donc de toucher l'élément de couleur, et il sera ajouté au modèle.
Oui. Et donc, comme vous pouvez le voir ici, même la couleur, vous savez, n'avait qu'une incidence marginale si on la réintégrait. C'est d'ailleurs ce que j'avais demandé à Rory de faire. Et donc, vous pouvez voir dans le modèle final que la valeur PValue est de 0,08. Mais je pense que ce serait plus intéressant d'inclure la couleur. Bref, quels étaient nos principaux éléments ? La température, le temps et la marque en lien avec la température. Donc, si je comprends bien, il s'agissait de la couleur et de l'exposition à l'air coloré, c'est bien ça ? Mais j'ai aussi demandé à Rory : « Si tu devais expliquer ça à un de tes amis, qu'est-ce que ça signifie concrètement, cette interaction entre la marque et la température ? »
L'interaction entre la marque et la température signifie que, pour une marque donnée, la température variera. Ainsi, pour Haribo, la température n'a pas beaucoup varié. En revanche, pour Albanese, la différence était importante : la conservation au congélateur était bien meilleure.
Oui. Et vous pouvez le voir ici aussi, Rory semble avoir une préférence pour certaines couleurs. C'est pourquoi j'ai pensé qu'il serait intéressant de l'intégrer. Pour conclure, la transition vers le plan d'expériences personnalisé s'est avérée beaucoup plus simple. Au départ, je m'attendais à ce que la transition entre le plan d'expériences simplifié et le plan d'expériences personnalisé soit beaucoup plus complexe. En fait, la difficulté résidait moins dans la conception que dans l'analyse. Personnellement, je pense qu'à l'avenir, nous devrons peut-être intégrer des contraintes ou d'autres types de variables impossibles à gérer avec le plan d'expériences simplifié. L'analyse a donc été la partie la plus difficile, mais au moins, nous avons maintenant la possibilité de charger le plan d'expériences dans le plan d'expériences simplifié. Et vous, qu'avez-vous découvert après cette expérience ? Comment mangez-vous vos bonbons gélifiés ?
[inaudible 00:11:24]
Oui. Depuis qu'elle a fait cette expérience, elle préfère vraiment les bonbons gélifiés glacés. Sur ce, merci pour votre temps. Merci de nous avoir rejoints aujourd'hui. N'hésitez pas à nous faire part de vos suggestions pour les prochaines expériences. Je pense que vous avez déjà quelques idées, mais nous serions curieux de connaître l'avis des autres.
