多元变量的DOE分析问题，请教专家

Mujahida · 发表于 2014-3-22 21:33:31

本帖最后由 Mujahida 于 2014-3-23 16:58 编辑

相关资料，我都上传在此：
实验背景：
1。我们有一套新的精密的塑胶模具，有20个Cavities,每个cavity又有两个关键尺寸(如：长度、直径）。
2。影响这两个尺寸的因子可能有11个（注塑机上的11个调机参数）；
3。找出关键因子的工作范围，使每个Cavity的2个关键尺寸都能尽可能地靠近设计规格的中心。

实验目的：
1。首先可以不考虑交互作用，需要从11个中找出主要/重要影响因子是哪几个
2。要找出重要因子的最佳在什么范围
3。当重要因子及范围都确定后，这20个响应变量是否在设计规定内，并接近设计的标称值

1. 敬请JMP应用研究方面的专家
2.实验设计方面的专家
对于这类多元变量(多个response)的DOE，在工业应用有很多这方面情况，但我似乎还没有找到解决方案，只是自己这样猜想，应该与单变量、2 个变量的DOE一样；
如果这样，MANOVA在什么情况下用？
能给我这类DOE方面的问题,应如何做?

shenweis · 发表于 2014-3-22 21:45:06

本帖最后由 shenweis 于 2014-3-22 22:23 编辑

试验背景还是不太清楚，我没看太明白，最好很详细介绍一下。

Mujahida · 发表于 2014-3-22 22:05:34

本帖最后由 Mujahida 于 2014-3-22 22:10 编辑

1。我们新开了一套精密的塑胶模具，有20个Cavities,每个cavity又有两个关键尺寸(如：长度、直径）。
2。影响这两个尺寸的因子可能有11个；
3。找出关键因子的工作范围，使每个Cavity的2个关键尺寸都能尽可能地靠近设计规格的中心。

Mujahida · 发表于 2014-3-22 22:08:53

JMP多元变量分析，好象没有profiler(因子刻画器）？

shenweis · 发表于 2014-3-22 22:46:36

是不是要考虑一下每一个试验下的20个值差异大不大，这个差异与不同试验下的值相比呢？如果同一试验条件下差异比不同试验下差异还大，那么这种试验可能没有什么意义。假如同一试验条件得到的20个值很接近，采用均值会不会更好呢？因为不清楚因素之间可能的交互作用（这个需要你用专业知识判断），是不是用JMP11中的新功能－－确定性筛选设计进行更好呢？

xiaoguozhi · 发表于 2014-3-22 23:55:47

我想知道，这个DOE和社会科学有没有关系啊，我感觉都是工业试验方面的啊

Mujahida · 发表于 2014-3-23 08:12:41

本帖最后由 Mujahida 于 2014-3-23 08:27 编辑

1。首先可以不考虑交互作用，需要从11个中找出主要/重要影响因子是哪几个
2。要找出重要因子的最佳在什么范围
3。当重要因子及范围都确定后，这20个响应变量是否在设计规定内，并按近设计的标称值

navelly · 发表于 2014-3-24 08:32:25

Shi yi shi Taguchi method?

Mujahida · 发表于 2014-3-24 10:51:51

Taguchi method 的实验次数太多了，另外，要考虑正交和Noise factors,将问题复杂化。
另外，你能否说得更详细一点？

wang1568 · 发表于 2014-3-25 08:16:12

我的见解，实验策略以Sequential design of experiments
1 实验目的: 工程优化
2 工程知识: 可能因子11个2水平，既然要作为研究对象，Model一开始就选用 necessary 不应使用 if possible(??)，确定无交互作用 --> 筛选设计
3 response: 2个y - 尺寸 - continuous，一模20穴故每个y有20个data，而可计算ybar and s，因此视为 4个y (y1_bar,y1_s,y2_bar,y2_s)
4 实验安排: Plackett-Burman 12 Runs，原始数据收集20穴2个y共有40个 + 统计计算y1_bar,y1_s,y2_bar,y2_s 共44栏
5 解析：ANOVA - 实验后视数据结果再议

ps: 此处未涉及噪音因子不宜用taguchi method

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