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JMP试验设计样本
JMP实验设计
实验设计办法及其在国内应用
随着改革开放进一步,以市场经济为代表西方先进文明及其办法论越来越多被国内公司界所接纳。
在质量管理、产品(医药,化工产品,食品,高科技产品,国防等)研发、流程改进等领域,记录办法越来越多成为公司运营原则配备。
实验设计作为质量管理领域相对复杂、高档记录办法应用,也开始在国内被逐渐接受,推广。
其实实验设计对于国内学术界来说并不陌生。
例如均匀设计,均匀设计是中华人民共和国记录学家方开泰专家(下图左)和中科院院士王元首创,是解决多因素多水平实验设计卓有成效实验技术,可用较少实验次数,完毕复杂科研课题开发和研究。
国内某些大学数学系和记录系近年来已经逐渐开始开设专门实验设计课程,例如清华大学,电子科技大学、复旦大学等高校。
国内某些行业领先公司,例如中石化,华为科技,中石油,宝钢等公司,也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE办法。
尽管DOE越来越多被国内产、学、研领域所接受,但是咱们还是看到,国内对于DOE研究和推广仍旧停留在比较浅层次。
以上述公司为例,中石化下属石化科学研究院和上海石化研究院应当是国内石油化工研究领域王牌单位了,但是不论是北京石科院,还是上海石化研究院,在油品研发、工艺改进、质量管理等领域,对于DOE使用还仅仅停留在某些因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学DOE课程目录如下:
教材目录:
第一章正交实验基本办法
第二章正交实验成果记录分析——方差分析法
第三章多指标问题及正交表在实验设计中灵活运用
第四章Ltu(tq)型正交表构造
第五章2k和3k因子设计
第六章优选法基本
第七章回归分析法
第八章正交多项式回归设计
第九章均匀设计法
第十章单纯形优化法
第十一章鲍威尔优化法及应用
第十二章三次设计
第十三章稳定性设计
当前业界惯用高品位实验设计办法例如定制设计,筛选设计,空间填充设计等高档实验设计办法(AdvancedDOE),无论在国内记录教学、科研还是在产业界应用,都还比较少见,但已有逐渐扩大趋势。
西方公司对于DOE应用早已大规模开始,例如美国航天、航空设计顶尖单位,乔治亚宇航设计中心,在开发导弹、战斗机等美国绝密武器系统时候,无一例外使用了定制设计(CustomerDesign)。
在民用领域,例如INTEL,惠普,苹果等公司在产品研发和质量提高阶段,都使用了高档实验设计办法。
按照实验设计(DOE)办法发展历程和应用先后,咱们简朴简介一下什么是高档实验设计办法,以及和其相相应老式实验设计办法。
如下图所示,老式DOE涉及某些因子设计、完全因子设计、响应面设计、扩充设计,混料设计和田口设计。
与此相应,高档DOE则重要涉及空间填充,非线性和定制设计等。
当前可以实现DOE(实验设计)专业软件工具不多,其中最权威当属来自全球最大记录软件供应商SAS集团旗下桌面记录分析软件JMP。
一方面,JMPDOE内容最为完整,除了涉及某些因子、完全因子、响应面设计、扩充设计,混料设计和田口设计等老式DOE外,还涉及空间填充,非线性和定制设计等高档DOE。
另一方面,JMPDOE功能最为强大,除了整合老式记录建模,图形展示等分析办法外,还融入了模仿,I最佳与D最佳比较,简朴数据挖掘等独特办法强化分析效果。
再次,JMPDOE实现最为以便,因子数量,水平数量,实验次数等等都可以自定义,顾客可以依照实际问题规定构建实验,而无需任何修饰。
更进一步,JMP实验设计中还整合了模仿器(Simulator)功能,顾客可以直接对实验所得新方案进行仿真模仿,以最大限度地减少失败风险。
简介老式DOE资料比较多,在此不再赘述,笔者还是将笔墨集中在更高效高档DOE上。
一方面简介一下空间填充设计(SpaceFillingDesign),它适合于不存在随机误差,但强调控制系统偏差实验场合。
众所周知,随机化(Randomization)、区组化(Blocking)和仿行(Replication)这三大理念是咱们在做常规实验设计时重复强调基本原则,但是当对随机误差关注远远不大于对模型自身关注时,强调以上三条原则将不能最充分地运用可用资源。
这时咱们应当关注系统偏差,即近似模型与真实数学函数之差别。
空间填充设计目的就是限制系统偏差。
系统偏差大小与实验点代表性密切有关,通过球填充设计、均匀设计和最低潜能等办法,空间填充设计实验方案能获得最佳覆盖面,从而为获得信息量最丰富实验成果数据以提供决策支持奠定基本。
另一方面,再来说一说非线性设计,它合用于需要高精度地构建参数为非线性模型。
在某些工程技术和社会科学实验设计领域中,经常会遇到非线性模型研究问题,由于非线分析复杂性和特殊性,诸多人会采用多项式模型近似描述,简化问题。
但是当咱们对模型应用规定较高时,上述解决办法就显得力不从心了。
其实,关于非线性设计与建模理论已经逐渐成熟,通过牛顿迭代法等技术容许顾客生成非线性最优设计和最优扩充数据,从而拟合参数为非线性模型。
与原则多项式模型相比,用此类模型描述相应流程时,可以产生更为精准流程行为预测,也即模型与实际问题符合性更好。
最值得一提还是定制设计,它灵活便捷设计风格和通用一致分析模式使众多对老式DOE领域屡战屡败人眼前一亮,信心大增。
对普通非记录专业人士来说,单单听到响应面、混料、拉丁超立方等一大堆专业名词就已经如坠云雾了,背面分析报表就更如天书普通,这样情形不由得让人对实验设计望而却步,实验设计用最通俗易懂语言还原实验设计本质,只要定义了你所研究产品或过程输入因素和输出响应、当前实验预算有多少,分析重点和目在哪里,定制设计生成器就会设计出最符合你规定实验筹划。
再加上实际实验数据,详细分析成果,如模型公式、最佳水平组合等,就生动形象地呈当前你面前了。
它突破了老式DOE“规则呆板,专业性强”限制,被许多欧美公司工程师亲切地称为“可以量体裁衣DOE”。
咱们举一种简朴例子来体会一下定制设计独特魅力。
例如,在一次市场研究实验设计中,您想理解目的客户心理偏好。
其中功能因子水平涉及最差
(1)、中档
(2)和最佳(3),而价格因子水平涉及高
(1)、中
(2)和低(3)。
依照排列组合办法共也许有9次水平组合,但事实上在这个例子中公司也许并不乐旨在市场上以最低价格出售最佳性能产品,因而您需要在制定实验筹划时,就排除功能中最佳(3)和价格中低(3)这一组合。
这时,老式DOE(无论是全因子设计,还是某些因子设计等)都无法实现自定义因子水平约束,由此生成实验筹划缺少现实意义,由此产成分析成果缺少可信度,而定制设计可以提供回绝特定因子水平组合灵活性,巧妙地解决了此类长期困扰DOE顾客难题。
以上办法都可以通过专业软件JMP实现,从而进一步提高使用DOE工作效率,有兴趣读者不妨一试。
实验设计(DOE)就在你身边实验设计(DOE)就在你身边
DOE,即实验设计(DesignOfExperiment),是研究和解决多因子与响应变量关系一种科学办法。
它通过合理地挑选实验条件,安排实验,并通过对实验数据分析,从而找出总体最优改进方案。
从上个世纪代费雪(RonaldFisher)在农业实验中初次提出DOE概念,到六西格玛管理在世界范畴内蓬勃发展,DOE已经历了80近年发展历程,在学术界和公司界均获得了崇高名誉。
然而,由于专业记录分析复杂性和各个行业差别性,DOE在诸多人眼中逐渐演变为可望而不可及空中楼阁。
其实,DOE绝不是少数记录学家专属工具,它很容易成为各类工程技术人员好朋友、好帮手。
本文将以一种寻常生活中小案例为线索,结合操作便捷专业记录分析软件JMP,协助人们揭开DOE神秘面纱,理解DOE执行过程,自由地建立属于自我DOE空间。
案例场景:
相信人们都吃过爆米花,但是人们与否都理解爆米花制作过程?
在品尝爆米花时候,不懂得您与否注意到有诸多爆米花没有爆开,也有诸多被爆焦。
这两种状况都是生产过程中质量缺陷。
这里,咱们基于六西格玛软件JMP来实现咱们目的:
寻找使用微波炉加工一包爆玉米花更佳程序。
凭借经验,咱们很容易就能拟定重要因子合理范畴:
加工爆玉米花时间(介于3至5分钟之间)微波炉使用火力(介于5至10档之间)使用玉米品牌(A或B)在爆玉米花时,咱们但愿所有(或几乎所有)玉米粒都爆开了,没有(或很少)玉米粒未爆开。
因而玉米“爆开个数”是最后关注重点。
第1步:
定义响应和因子
第2步:
定义因子约束
依照经验,你懂得:
不能在实验中长时间高火力加工爆玉米花,由于这样会烧焦某些玉米粒。
不能在实验中短时间低火力加工爆玉米花,由于这样只有少数玉米粒爆开。
因此要限制实验,以使加工时间加上微波炉火力不大于等于13,但不不大于等于10。
第3步:
添加交互作用项
咱们可以推测:
与爆开玉米比例有关任意因子效应也许取决于某些其他因子值。
例如,品牌A时间变化效应也许不不大于或不大于使用品牌B相似时间变化效应。
这种因子体现出协同效应统称为二因子交互作用。
咱们决定在爆玉米花加工过程先验模型中纳入所有也许二因子交互作用。
第4步:
拟定实验次数
依照在模型中添加效应,执行实验需要一定实验次数。
咱们可以使用最小值、建议值,也可以指定实验次数,只要其值不不大于最小值。
本例中,咱们将使用默认实验次数16。
第5步:
制定定输出表格
生成数据表保存了随机化特性,显示了咱们应当运营实验顺序,一方面在7级火力下将第一包B牌玉米加工3分钟,然后在5级火力下将B牌玉米加工5分钟,依次进行。
第6步:
收集和输入数据
依照设计方案加工爆玉米花。
然后,计算每包中爆开玉米粒数量。
最后,保存成果至数据表。
第7步:
分析成果
可以构建数据模型了,普通使用最常用分析办法——最小二乘法,但是如果响应数据明显不呈正态分布时,选取广义线形模型法会显得更为适当。
简要地查看输出报告中“参数预计”表,发现所有p值都不大于0.05,表白所有模型效应,涉及一次主因子作用、二次主因子作用和双因子交互作用,均是明显。
咱们已确认时间、火力以及品牌与爆开玉米粒个数之间存在着紧密关系,要进行进一步研究,可以打开“预测刻画器”,分析因子组合变化如何影响爆开玉米粒个数。
预测刻画器显示了每个因子对响应预测轨迹,移动红色虚线,便能查看更改因子值对响应产生影响。
例如,单击“时间”图中红线并左右拖动,当“时间”值从3转移至5时,“爆开个数”也在发生相应得变化。
同步,随着时间增长和减少,时间和火力预测轨迹斜率也随之变化,表白的确存在时间和火力交互效应。
最后,还可以通过“预测刻画器”寻找出最优设立,即最合意设立。
咱们依照实验分析成果而推荐办法是:
使用A品牌,加工5分钟,并将火力调为6.96级。
实验预测在此种设立下加工,产出玉米粒445个以上都爆开了。
类似这种爆玉米花案例在咱们生活和工作中尚有诸多诸多,有兴趣读者完全可以将平时遇到问题抽象成一种DOE模型,然后借助JMP这样专业记录分析软件,轻轻松松地得到问题解决方案。
初识实验设计(DOE)
其实,DOE对中华人民共和国人来说,也不是一种完全崭新内容。
早在新中华人民共和国成立初期,华罗庚专家就在国内农业、工业领域大力倡导与普及DOE,只是当时她运用是另一种名词——优选法。
七十年代末,方开泰专家和王元院士又提出了知名“均匀设计”法,这一办法在国内航空航天事业中导弹设计中获得了巨大成效。
与此同步,“均匀设计”法也在全球研究DOE理论学术界得到了高度赞誉。
但是,在将DOE先进理念和科技办法向各行各业转移,向普通技术人员转移,并转换为高效生产力道路上,咱们进展还很有限。
通过“DOE系列之一”咱们已经懂得:
DOE与人们生活及工作密切有关,在专业六西格玛记录分析软件JMP协助下,掌握DOE也不再是一件难事。
从本质上讲,DOE是这样一门科学:
研究如何以最有效方
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