Die Wirkung aller Parameter wie Druck, Durchflussrate, Leistung und Ablagerungszeit muss durch individuelle Änderungen um +-10 % überprüft werden, während die anderen Parameter konstant bleiben.Ich möchte die Wirkung von Parametern prüfen, beispielsweise möchte ich zuerst den Druck um +-10 % ändern und dabei andere Parameter auf einem festen Wert belassen.
Und die Änderung der Durchflussrate um +-10 %, wobei die anderen Parameter ebenfalls konstant bleiben.
Wie würde ich das machen?
Qualitäts- und ProzesstechnikBetreff: Die Wirkung aller Parameter wie Druck, Durchflussrate, Leistung und Ablagerungszeit muss durch individuelle Änderung um +-10 % überprüft werden, während die anderen Parameter konstant bleiben.Willkommen im Forum. Meine Ratschläge werden Ihnen nicht gefallen, aber Sie führen OFATs (One Factor At A Time Manipulation) durch. Dies ist eine ineffiziente und oft unwirksame Methode zum Verständnis von Faktorbeziehungen. Vor allem:
1. Enger Inferenzraum
2. Unfähigkeit, Interaktionseffekte abzuschätzen
3. Unrealistisch (Sie können unmöglich ALLE Faktoren konstant halten und 1 ändern)
4. Suboptimal (die von Ihnen gewählten optimalen Einstellungen sind bedingt (d. h. sie basieren auf den Einstellungen anderer Faktoren). Wenn Sie bessere Einstellungen für andere Faktoren finden, sind Ihre Schlussfolgerungen zum ersten Faktor hinfällig))
5. Kostspielig (die Anzahl der zu optimierenden Läufe ist deutlich höher als bei DOE)
Ich schlage vor, dass Sie stattdessen ein Multifaktor-Experiment entwerfen. Sie haben ein 4-Faktor-Experiment beschrieben. Dies könnte in nur 8 Behandlungen erreicht werden (Res IV).
Betreff: Die Wirkung aller Parameter wie Druck, Durchflussrate, Leistung und Ablagerungszeit muss durch individuelle Änderung um +-10 % überprüft werden, während die anderen Parameter konstant bleiben.Hallo @Satyam ,
Willkommen in der Community!
Ich stimme @statman voll und ganz zu. Sie sollten eine Versuchsplanung durchführen, um mehr Informationen und Sicherheit über die Auswirkungen der Parameter zu erhalten. Ich bin mir über Ihr Ziel nicht sicher: Möchten Sie die Auswirkungen einiger wichtiger Parameter überprüfen oder haben Sie bereits ein Optimum gefunden und möchten überprüfen, ob dieses Optimum gegenüber kleinen Abweichungen Ihrer Faktoren robust ist?
Wenn Sie bereits ein Optimum gefunden haben und dessen Robustheit bei kleinen Variationen der umgebenden Faktoren überprüfen möchten, empfehle ich Ihnen, ein einfaches Design wie von @statman vorgeschlagen zu erstellen, aber mehrere Mittelpunkte hinzuzufügen, um die experimentelle Variabilität Ihres Optimums zu testen. Dies ermöglicht es, die reine experimentelle Variabilität Ihres Prozesses dank der Replikate der Mittelpunkte sowie den Einfluss Ihrer Faktoren zu testen.
In diesem Gespräch erhalten Sie einige Einblicke in Robustheitsdesigns: Robustheitsdesign
Möglicherweise finden Sie auch einige Informationen in diesen Ressourcen:
https://www.nist.gov/document/robdesgn-1pdf
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section1/pri12.htm
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Die Wirkung aller Parameter wie Druck, Durchflussrate, Leistung und Ablagerungszeit muss durch individuelle Änderung um +-10 % überprüft werden, während die anderen Parameter konstant bleiben.Ja, @Victor_G , ich habe die Bedingungen bereits optimiert. Ich muss nur die Auswirkungen jedes wichtigen Parameters einzeln prüfen, da diese das Ergebnis beeinflussen können. Im Moment frage ich mich nicht nach den Wechselwirkungen zweier Parameter.
Es ist mir egal, ob es ineffizient ist oder nicht. Ich möchte nur wissen, ob wir dies in JMP in einem einzigen Diagramm tun können. @statman
Ich möchte nicht für jeden Parameter ein anderes Diagramm erstellen.
Ich wäre für eine Anleitung sehr dankbar. Danke
Betreff: Die Wirkung aller Parameter wie Druck, Durchflussrate, Leistung und Ablagerungszeit muss durch individuelle Änderung um +-10 % überprüft werden, während die anderen Parameter konstant bleiben.Ok, dann könnten Ihnen die Links zu Robustheitsdesigns in meinem vorherigen Beitrag helfen. Sie müssen kein komplexes Design ausführen, um die Robustheit und Angemessenheit Ihres Optimums zu überprüfen. Wie @statman schrieb, reicht ein einfaches fraktionales faktorielles Design mit 8 Durchläufen (+ Mittelpunkte zur Bestätigung Ihres Optimums und zur Überprüfung seiner Reproduzierbarkeit).
Natürlich können Sie Ihre Arbeit jederzeit mit einem OFAT-Ansatz in JMP fortsetzen, indem Sie Ihre Datentabelle manuell erstellen, alle Parameter bis auf einen festlegen und dann die Parameterwerte einzeln ändern.
Wie bereits erwähnt, führt der OFAT-Ansatz jedoch aufgrund mehrerer Faktoren nicht zum Ziel. Das größte Risiko bei der Überprüfung Ihres Systems besteht darin, fälschlicherweise zu glauben, das Optimum gefunden zu haben, obwohl dies nicht der Fall ist. OFAT kann Ihre Meinung nur bestätigen, nicht aber Ihr Systemverständnis widerlegen und lässt keine Verbesserungsmöglichkeiten offen. OFAT ist aus mehreren von Statman genannten experimentellen Gründen sowie aufgrund der Repräsentativität der im untersuchten Versuchsraum durchgeführten Experimente nicht geeignet.
Wenn Sie neu bei DoE sind, finden Sie hier mehrere Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern: https://community.jmp.com/t5/Design-of-Experiments-Club/DOE-Resources/td-p/635455
Hoffe, diese Antwort kann Ihnen helfen,
