Récemment, un certain nombre de clients m'ont demandé comment commencer conception d'expériences s'ils ont des connaissances techniques sur le produit à construire ou les étapes à suivre du processus, mais aucune information statistique préalable. Ils souhaitent que la prochaine expérience soit planifiée de manière approfondie et que les données soient collectées de manière à permettre une analyse solide. Et ils espèrent que cette prochaine expérience deviendra la base d'un développement plus sophistiqué et se traduira par une amélioration significative de l'activité.
JMP il est facile pour quiconque de concevoir des expériences permettant de tirer des conclusions fiables avec le plus petit nombre possible d'analyses. Mon exemple préféré est la construction d'un hélicoptère en papier. Voici un moyen simple d'en faire un .
Nous pouvons utiliser JMP pour nous placer immédiatement dans le cadre de notre expérience. Pour accéder à la boîte de dialogue, cliquez sur l'élément de menu DOE et sélectionnez Conception personnalisée. Dans la première zone de conception, nous spécifions les réponses, c'est-à-dire les variables que nous observons pour qualifier les résultats de nos expériences. Dans ce cas, nous double-cliquons dans le champ du nom de la première ligne et tapons «Time» car il s'agit de la seule variable d'intérêt dans ce cas. Nous voulons maximiser le temps de vol afin que nous puissions simplement accepter la valeur par défaut. Pour des situations plus complexes, nous pourrions ajouter un nombre quelconque de variables cibles et une combinaison arbitraire d'objectifs Maximiser, Réduire ou Adapter la cible. De plus, les réponses peuvent être pondérées pour refléter leur importance relative.
Dans un deuxième temps, nous répertorions tous les facteurs que nous souhaitons combiner dans différentes combinaisons afin de trouver le résultat optimal pour nos variables cibles. L'expérience qui sera conçue par JMP est définie par différentes combinaisons de niveaux de facteurs. La seule chose que nous devons savoir avant d'ajouter un facteur est son type de données - en d'autres termes, s'agit-il d'une variable continue ou d'une variable catégorique? Maintenant, nous entrons tous nos facteurs un par un: en commençant par la catégorie de papier, qu’elle soit ordinaire ou obligataire (deux niveaux); en ajoutant la surface continue variable de l'aile, qui peut aller de 12 à 13; et ainsi de suite, jusqu'à ce que tous les facteurs de conduite soient entrés, comme illustré à la figure 1.
Là encore, le nombre de facteurs est illimité et toute combinaison de variables catégorielles et continues est autorisée dans JMP.
Lorsque les facteurs sont entrés, la zone Modèle est renseignée avec un effet appelé Interception et une liste de tous les facteurs entrés. À ce stade, nous devons réfléchir à nos objectifs et aux informations techniques ou hypothèses que nous pourrions avoir. Voulons-nous des décisions rapides sur les facteurs qui ont une influence, et pouvons-nous ignorer les autres pour améliorer le processus? Si tel est le cas, nous acceptons le modèle tel quel.
D'autre part, savons-nous ou prévoyons-nous que la relation entre un facteur et la variable cible n'est pas linéaire? Savons-nous ou prévoyons-nous que les facteurs interagissent les uns avec les autres, de manière synergique ou antagoniste? Si tel est le cas, nous devons ajouter les termes correspondants au modèle. Dans l'exemple, la zone d'escadre pourrait avoir un impact non linéaire sur le temps de vol. Nous marquons donc la surface de l’aile dans le modèle et dans la liste des facteurs (voir la figure 2) et cliquez sur le bouton Croix.
Maintenant, JMP affiche le nombre d'essais recommandé et nous pouvons effectuer la conception (Figure 3). Ce processus implique des démarrages aléatoires. Par conséquent, la conception à plusieurs reprises avec les mêmes paramètres ne conduit pas nécessairement à des expériences identiques. Mais tous les modèles répondent aux mêmes critères de qualité.
Lorsque la conception est créée, une nouvelle section intitulée Évaluation de la conception apparaît. Une sous-rubrique utile dans l'évaluation de la conception est la variance relative des coefficients. Cela nous aide à voir quelle est la probabilité qu'un facteur réellement significatif soit découvert comme significatif par l'expérience (c'est-à-dire la puissance). Vous voudrez peut-être voir des valeurs supérieures à 0,8 ici, mais tout dépend du rapport signal / bruit. Plus il est élevé, plus tôt vous détecterez les influences de facteurs. Si vous disposez de ces informations et que vous n'êtes pas satisfait de la puissance calculée, vous pouvez revenir en arrière (à l'aide du bouton Précédent en bas de la fenêtre), augmenter le nombre personnalisé de cycles, générer le design et consulter à nouveau le calcul de la puissance. . Vous pouvez répéter ces étapes jusqu'à obtenir le bon compromis entre le nombre d'essais et la puissance de l'expérience.
Ensuite, sélectionnez Créer une table et JMP génère une table de données contenant tous vos facteurs avec les niveaux auxquels vous devez exécuter chaque test, plus une colonne vide pour chaque variable de réponse. Les variables ont toutes une méta-information qui enregistre vos spécifications de la conception d'essai. Vous pouvez également exécuter un script à la fin des expériences et collecter les données pour évaluer les expériences à l'aide du modèle que vous avez spécifié.
Cette conception expérimentale a le plus petit nombre de passages pour la tâche donnée. Cela nécessitait peu d'informations techniques et aucune expertise statistique à calculer. Lorsque j’ai expliqué ces étapes à mes clients, ils étaient confiants de pouvoir améliorer leur façon de tirer des conclusions et de prendre des décisions. Alors maintenant, à votre tour d’appliquer le concepteur client dans JMP. Comment allez-vous l'utiliser?
