Flusso di lavoro del disegno di esperimenti
Qual è il flusso di lavoro del disegno di esperimenti (DOE)?
Il disegno di esperimenti (DOE) è un approccio strutturato alla pianificazione, esecuzione ed analisi degli esperimenti allo scopo di comprendere meglio in che modo più variabili di input (fattori) influenzano una variabile di output (risposta). Un esperimento disegnato può aiutarci a identificare relazioni di causa-effetto e a ottimizzare i nostri processi o prodotti. Il flusso di lavoro del DOE descrive una tipica sequenza di passaggi per eseguire correttamente un esperimento disegnato.
Il workflow del DOE è formato da sei passaggi: definizione, modellazione, progettazione, immissione dati, analisi e previsione. Il quadro per la progettazione di un esperimento rimane lo stesso indipendentemente dal metodo di disegno sperimentale scelto.
- Definizione: identifica lo scopo dell'esperimento, le risposte e i fattori.
- Modellazione: proponi o specifica un modello statistico iniziale.
- Progettazione: genera e valuta un piano sperimentale che possa supportare il modello statistico iniziale.
- Immissione dati: raccogli i dati per ogni riga (esecuzione) nel progetto.
- Analisi: stima un modello statistico sui dati sperimentali per rispondere alle tue domande di ricerca.
- Previsione: utilizza il tuo modello statistico confermato per prevedere i valori futuri delle risposte.
Sebbene questi passaggi si riferiscano a un singolo esperimento, potrebbe essere necessaria una sequenza di esperimenti per raggiungere l'obiettivo sperimentale. La conoscenza della materia è fondamentale per tutti i passaggi nel DOE.
Definire
Lo scopo dell'esperimento dovrebbe guidare le tue opzioni del piano durante tutto il processo DOE. Ci sono una serie di domande a cui rispondere durante il passaggio di definizione, e tutte si riferiscono alle informazioni che desideri avere alla fine dell'esperimento.
Le domande a cui rispondere durante la fase della definizione del framework DOE includono:
- Qual è lo scopo dell'esperimento?
- Quali sono le risposte che vuoi misurare?
- Quali sono gli obiettivi della risposta (ad esempio, massimizzare, minimizzare)?
- Quali sono i fattori che influenzano le risposte?
- Quali sono i range o i livelli significativi per i fattori che produrranno effetti misurabili sulle risposte di interesse?
Due scopi comuni del DOE sono identificare fattori importanti da un grande set di fattori (comunemente chiamato "screening") o caratterizzare e ottimizzare un processo. Il tuo esperimento potrebbe avere più di uno scopo.
Dopo aver stabilito lo scopo, vengono definiti la risposta e il fattore. La risposta è ciò che viene misurata durante l'esperimento; il fattore è ciò che viene modificato durante l'esperimento per capire il suo impatto sulla risposta.
Modello
Durante la fase della modellazione, viene specificato un modello statistico iniziale. Un esperimento disegnato è una raccolta di prove eseguite per supportare un modello statistico proposto. Il modello statistico che specifichi è direttamente correlato allo scopo dell'esperimento. I modelli di primo ordine (solo effetti principali) sono comunemente utilizzati per identificare fattori attivi (screening), mentre i modelli di secondo ordine (che includono termini di interazione e quadratici) offrono maggiore flessibilità per prevedere e ottimizzare le risposte. A seconda dell'approccio di piano che utilizzi, il modello statistico sarà implicito nella tua opzione del piano, oppure puoi specificare un modello statistico che includa solo gli effetti del modello che vuoi stimare.
Progettazione
Durante la fase di progettazione viene generato un piano in base alle scelte effettuate durante la modellazione. Ogni riga nel piano è un'esecuzione e contiene le combinazioni di fattori che vuoi testare. Il piano è formato dal numero di esecuzioni necessarie per stimare il modello statistico proposto, più alcune esecuzioni extra per stimare l'errore sperimentale. In questo passaggio avviene anche la valutazione del piano. La valutazione del piano è un insieme di strumenti che utilizziamo per comprendere i punti di forza e i limiti di un piano e per garantire che il nostro piano fornisca le informazioni necessarie in base allo scopo dell'esperimento. La valutazione del piano può essere utilizzata per confrontare due o più progetti e comprendere i compromessi.
Immissione dati
Per la fase di immissione dati, l'esperimento viene eseguito seguendo l'ordine delle esecuzioni: le risposte per ogni esecuzione sono registrate nella tabella di dati.
Analisi
Durante la fase di analisi, il modello statistico iniziale "completo" specificato viene adattato ai dati sperimentali. Durante lo screening, il modello è costituito da effetti principali, o talvolta da alcune o tutte le interazioni a due fattori. Quando si vuole prevedere o ottimizzare il processo, il modello tipicamente include effetti di secondo ordine (interazioni a due fattori e quadratiche). Un modello statistico comune è un modello di regressione lineare multipla. Gli effetti inattivi (non significativi) possono essere rimossi dal modello completo iniziale per creare un modello ridotto. Se durante l'esperimento vengono raccolte più di una risposta, viene adattato un modello individuale per ciascuna risposta.
Previsione
Durante questa fase, il modello ridotto dal passaggio di analisi viene utilizzato per prevedere i valori futuri della risposta e, se sono stati specificati gli obiettivi della risposta, trovare le impostazioni dei fattori che sono previste per soddisfare quegli obiettivi. Il modello è un modello interpolante, il che significa che può fare previsioni per qualsiasi livello dei fattori entro l'intervallo dei fattori, anche se il piano non ha testato quei livelli specifici.
