Hola,
Tengo una pregunta sobre el bloqueo en DoE. ¿Deberíamos seguir siempre la opción de bloqueo que sugiere JMP con cada diseño? ¿O podemos hacerlo a nuestra manera? Por ejemplo, busco un diseño Box-Behenken que no tiene ninguna opción de bloqueo, pero estaba pensando en realizar las 13 ejecuciones en un día, ya que el experimento es muy corto. Luego, repetir esto durante tres a cinco días y usar el día como bloque. En total, tengo 39 ejecuciones, y cada 13 ejecuciones dura un día. ¿Estoy en lo cierto?
Saludos
Hola @NourNashed ,
¿Podría proporcionar más detalles sobre su configuración, objetivo y diseño experimental? No encuentro una opción de diseño Box-Behnken predeterminada de 13 ejecuciones para 3 factores continuos (el mínimo es 15, incluyendo 3 puntos centrales). ¿Cambió el número predeterminado de puntos centrales de 3 a 1 para obtener 13 ejecuciones?
Si es así, hay dos opciones para obtener 39 ejecuciones con 2 réplicas y el uso de bloqueo:
- Crea tu diseño Box-Behnken de 39 carreras con 2 réplicas:
Luego, acceda a la plataforma de diseño personalizado y utilice estas ejecuciones como conjunto candidato (simplemente seleccione sus factores en " Seleccionar factores de covarianza "), agregue un factor de bloqueo en el panel "Factores" (con la especificación de 13 ejecuciones por bloque) y especifique un modelo RSM en el panel del modelo. Marque la opción "Incluir todas las filas de covarianza seleccionadas en el diseño" para asegurarse de que todas las ejecuciones replicadas de Box-Behnken anteriores estén presentes en el diseño final con 3 bloques.
- O simplemente cree el BB original de 13 ejecuciones y luego use el diseño Augment de la plataforma para replicar el diseño 2 veces más (número de veces para realizar cada ejecución = 3) y agregue una columna de bloque después de la replicación con las propiedades de columna relevantes: Orden de valor (para el orden de los bloques), Ejecuciones por bloque (= 13), Rol de diseño (= Bloqueo) y Cambios de factor (Fácil), e incremente el valor del factor de bloque cada 13 ejecuciones. El problema con esta opción es que el orden de las ejecuciones es el mismo para cada bloque/día, por lo que podría ser mejor aleatorizar dentro de cada bloque/día al final para evitar cualquier patrón/sesgo a lo largo del día que pueda afectar los resultados (tendencia temporal lineal o compleja durante el día).
Espero que esta respuesta te ayude.
Como no hay suficiente información sobre la situación, solo puedo ofrecer algunos consejos generales. Para experimentos industriales (en comparación con los agrícolas), solo recomendaría dos bloques. El propósito del bloqueo es:
1. Aumente el espacio de inferencia (esto se hace de manera más agresiva si exagera deliberadamente el ruido entre bloques, como la configuración del nivel de compilación para los factores).
2. Aumentar la precisión del diseño. Esto se debe a que el ruido que se confunde con el bloque se separa de la estructura del diseño.
La única razón para ejecutar más de dos niveles en experimentos industriales es añadir términos no lineales al polinomio. Esto no tiene sentido para los bloques, ya que son "conjuntos" de ruido, no una variable continua (no existe un bloque de 1,5).
También añadiré que creo que a JMP le gusta considerar los bloques como efectos aleatorios (se puede apreciar en el modelo creado por JMP al usarlo para crear los bloques). Si se ha identificado el ruido que se confunde con el bloque, los bloques pueden ser aún más beneficiosos, ya que pueden tratarse como efectos fijos. Esto permite estimar los efectos de bloque por factor (la ausencia de efectos de bloque por factor es una definición cuantificable de robustez). Para ello, creo los bloques yo mismo (tanto completos como incompletos).
Véase Sanders, D., Leitnaker, MG y McLean, RA (2002). Diseños de bloques completos aleatorizados en estudios industriales. Ingeniería de calidad , 14 (1), 1–8. https://doi.org/10.1081/QEN-100106880
