Ich habe aus dem Prediction Profiler eine Output Random Table (10.000 Durchläufe) generiert und anschließend die resultierenden Daten verwendet, um eine Scatterplot Matrix mit aktivierter Nonpar Density- Option zu erstellen.
Würde die Anwendung eines lokalen Datenfilters auf die Streudiagrammmatrix zur Ermittlung der wünschenswertesten Antwortbereiche einen effektiven Hinweis auf den optimalen Betriebsbereich liefern?
Hallo @erichujh ,
Ja, die Option zur Generierung einer Zufallstabelle kann Ihnen helfen, interessante Bereiche zu identifizieren, die Ihren Spezifikationen/Zielen entsprechen. Wie in der JMP-Hilfe zu diesem Thema beschrieben: „ Die neue Datentabelle enthält Skripte, mit denen Sie die spezifikationskonformen Bereiche der Faktoren oder Antworten visualisieren können .“ Und: „ Angenommen, Sie möchten den Bereich aller Faktoreinstellungen sehen, die einen bestimmten Bereich der gewünschten Antworteinstellungen ergeben. Indem Sie die nicht qualifizierten Punkte auswählen und ausblenden (mithilfe der grafischen Auswahl oder des Datenfilters), sehen Sie die verbleibenden Möglichkeiten: den Bereich, der das gewünschte Ergebnis liefert.“
Einige Zeilen erscheinen möglicherweise ausgewählt und mit einem roten Punkt markiert. Diese Punkte stellen die Punkte auf der multivariaten Pareto-Front der Wünschbarkeit dar – die Punkte, die hinsichtlich der Wünschbarkeit aller Faktoren nicht von anderen Punkten dominiert werden. Die ausgewählten Zeilen entsprechen Zeilen mit dem Wert 1 in der Spalte „Dominant “.
Eine weitere Alternative wäre die Verwendung des Design Space Profilers , um die Faktorbereiche zu bestimmen, die es Ihnen ermöglichen, den Anteil der Proben innerhalb der Spezifikation zu maximieren.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen.
