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Diseño de experimentos (DOE) con JMP®

El Diseño de experimentos, o DOE, es un enfoque práctico y extendido para explorar espacios de oportunidades multifactoriales, y JMP ofrece capacidades de primera categoría para el diseño y el análisis de una forma fácil de usar.

La experimentación metódica tiene muchas aplicaciones para recopilar información de manera eficiente y eficaz. Para revelar o modelar las relaciones entre una entrada o un factor, y una salida o una respuesta, el mejor enfoque es cambiar deliberadamente el primero y ver si el segundo también cambia. Manipular activamente los factores de acuerdo con un diseño previamente especificado es la mejor manera de obtener una visión nueva y práctica.

Sin embargo, cuando hay más de un factor (es decir, en casi todas las situaciones del mundo real), un diseño que cambia solo un factor por vez es ineficaz. Para descubrir correctamente de qué manera los factores afectan conjuntamente a la respuesta, se debe usar el Diseño de experimentos (DOE).

Además de una librería completa de diseños clásicos de DOE probados y comprobados, JMP también ofrece una innovadora capacidad de diseño personalizado que adapta su diseño para responder preguntas específicas sin desperdiciar recursos valiosos. Una vez que se han recopilado los datos, JMP agiliza el análisis y la construcción de modelos para que usted pueda ver fácilmente el patrón de respuesta, identificar los factores activos y optimizar las respuestas.

Diseño clásico

Ronald Fisher presentó por primera vez cuatro principios perdurables del DOE: el principio factorial, la selección aleatoria, la replicación y la disposición en bloques. Pero hasta hace relativamente poco, generar (y luego analizar) un diseño para aprovechar estos principios se basaba principalmente en el cálculo manual. A pesar de esta carga, durante más de 80 años, el ingenio de los profesionales ha llevado a una serie de familias de diseño ampliamente aplicadas y adaptadas para abordar situaciones específicas y objetivos experimentales. JMP ofrece todos los tipos de diseños clásicos que usted esperaría, incluidos el diseño factorial completo, de cribado, de superficies de respuesta, de mezclas y de arreglos de Taguchi. Después de definir los factores y las respuestas, JMP le permite elegir un diseño adecuado entre los enumerados y le proporciona varias herramientas de evaluación de diseño, como perfiles de varianza de predicción y gráficos de fracción del espacio del diseño, para evaluar su selección antes de comprometer recursos. Una vez realizadas las ejecuciones, el análisis es sencillo gracias a los scripts de JMP creados previamente que se almacenan en su tabla de datos durante el proceso de diseño.

Diseños de parcelas divididas

Las variables difíciles de cambiar, como la temperatura de un horno industrial o la ubicación de un campo de maíz, existen en el mundo real. Un diseño completamente aleatorio puede requerir que estos factores se reajusten en cada ejecución. Evidentemente, esto no sería práctico o tendría un costo prohibitivo. El experimento diseñado más apropiado para tales situaciones se llama parcela dividida. JMP ahora admite la adición de factores covariables en el diseño. El software produce diseños I-óptimos de parcela dividida, de parcela subdividida y en franjas. JMP genera el diseño e incluye el modelo apropiado de máxima verosimilitud restringida (REML) para efectos aleatorios como parte de la tabla que contiene el diseño experimental.

Otros diseños

Incluso cuando no hay una variabilidad intrínseca en la respuesta, el DOE encuentra una aplicación en la exploración eficaz de espacios de factores altamente dimensionales. Para hacer frente a esta situación, JMP proporciona Diseños de llenar espacio, que normalmente se analizan con el método de alisado del Proceso gaussiano para crear un modelo suplente con un bajo sesgo de predicción y varianza. JMP también puede generar y analizar Diseños de elección en los que se les pide a los consumidores o usuarios que indiquen sus preferencias entre algunas alternativas, que incluyen el precio como un factor, si así lo desean. Por último, JMP proporciona Diseños de ensayo de vida acelerada y modelos no lineales. Y, si es necesario, puede añadir más familias de diseño a JMP a través de su lenguaje de scripts, JSL.

Diseños personalizados

Cuando su objetivo es crear un diseño experimental que tenga en cuenta parámetros específicos como el tiempo, el presupuesto y otras consideraciones, el exclusivo Diseñador personalizado de JMP construye un diseño personalizado para su problema (utilizando un diseño óptimo), de modo que no tenga que forzar su problema para que encaje en un diseño prescrito sacado de un libro de texto.

El Diseñador personalizado siempre hace el mejor uso del presupuesto asignado para experimentos. El uso de sus diseños generados por computadora le permite abordar una amplia gama de retos, todo dentro de un marco unificado. Puede incluir factores continuos, categóricos de múltiples niveles y mixtos dentro del mismo diseño, y especificar factores difíciles y muy difíciles de cambiar para la creación automática de los diseños correspondiente de parcela dividida, de parcela subdividida y en franjas.

Además, cuenta con la capacidad de definir restricciones de factores, interacciones y efectos de modelos, así como incluir puntos centrales o replicar ejecuciones mientras construye su diseño. Por último, el Diseñador personalizado le permite realizar cálculos de tamaño muestral y de potencia, así como visualizar estructuras de alias que lo ayudan a determinar si es probable que su inversión experimental valga la pena a través de ricas capacidades de diagnóstico de diseño.

El Diseñador personalizado le permite construir diseños inteligentes de forma más rápida y eficaz, lo que le permite ahorrar tiempo y esfuerzo, y hacer un mejor uso de sus recursos para realizar experimentos.

Diseños de cribado definitivo

Ahora puede diseñar experimentos para separar los pocos factores esenciales que tienen un efecto considerable en una respuesta, de los muchos factores triviales que tienen efectos insignificantes. Si el efecto de un factor presenta una curva pronunciada, un diseño de cribado tradicional puede pasar por alto este efecto y eliminar el factor. Y, si hay interacciones entre dos factores, los diseños de cribado estándar con un número similar de ejecuciones requerirán experimentos de seguimiento para resolver la ambigüedad. JMP ahora admite diseños de bloques. ¿No sería bueno si pudiera resolver la ambigüedad desde un principio sin tener que hacer experimentos de seguimiento? Con los diseños de cribado definitivo, puede hacerlo.

Arreglos de cobertura (JMP Pro)

JMP Pro ahora incluye herramientas para el diseño de arreglos de cobertura, que se utilizan en aplicaciones de pruebas en las que las interacciones entre factores pueden provocar fallas. Por ejemplo, en las pruebas o el desarrollo de software, una sola ejecución experimental puede costar decenas de miles de dólares. Se deben diseñar experimentos para maximizar la probabilidad de encontrar defectos y al mismo tiempo minimizar el costo y el tiempo. Los arreglos de cobertura le permiten hacer exactamente eso. Y cuando hay combinaciones de factores que crean condiciones inverosímiles, puede utilizar el asistente interactivo de Combinaciones no permitidas para excluir automáticamente estas combinaciones de ajustes de factores del diseño.

Con JMP Pro, usted mismo puede diseñar los arreglos sin tener que depender de que otros construyan experimentos por usted. Puede importar cualquier diseño de arreglo de cobertura (generado por cualquier software) y optimizarlo aún más, para luego analizar los resultados.

El amplio rango de capacidades de análisis estadístico del software le da a JMP Pro una gran ventaja sobre simples herramientas de diseño. De hecho, es el único software para el diseño de arreglo de cobertura que también ajusta los modelos de regresión generalizada a los datos que usted recopila. JMP Pro le permite realizar pruebas de forma más inteligente y a un menor costo.

Comparar, evaluar y ampliar diseños

Los Diagnósticos del diseño proporcionan una visión profunda que le permite al usuario explorar las propiedades de su diseño o comparar diseños de la competencia. JMP incluye capacidades completas para evaluar y comparar diseños. Con Evaluación del diseño, puede determinar la capacidad de su diseño para detectar efectos asociados con cambios significativos en la respuesta, abordar la varianza de predicción y la precisión de sus cálculos, obtener información sobre el aliasing y obtener mediciones de la eficacia. Con Comparar diseños, puede comparar fácilmente hasta tres diseños de la competencia y realizar análisis de compensación con respecto a la cantidad de ejecuciones/el presupuesto, la potencia, la fracción de espacio de diseño y otras métricas útiles. Si descubre que hay más efectos activos de los que puede detectar correctamente en su experimento, puede aumentarlos fácilmente con ejecuciones adicionales sin perder los datos existentes que ya ha recopilado.

Optimización y simulación

Aunque es esencial, el diseño es solo la mitad del DOE. Independientemente del diseño que decida utilizar, JMP hace que el análisis posterior sea lo más sencillo posible. Según la situación, la tabla que contiene su diseño contendrá automáticamente el script adecuado para analizar sus resultados. Con respuestas múltiples, puede ajustar simultáneamente diferentes modelos con el refinamiento paso a paso utilizando una regla de detención seleccionada. Cuando haya construido modelos que considere útiles, los distintos perfiladores en JMP le permitirán trabajar de forma interactiva con ellos e identificar visualmente regímenes operativos viables y puntos de ajuste de factores. Independientemente de cuán complejo sea su problema, el Optimizador incorporado en JMP puede lograr el inevitable equilibrio entre las respuestas con un solo clic. Una vez que tenga el punto óptimo, puede utilizar el Simulador integrado para ver cuán robusto puede ser en la práctica.

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