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Disegno di esperimenti (DOE) con JMP®

Il disegno di esperimenti, o DOE, è un approccio pratico e sempre disponibile per l'esplorazione degli spazi multifattoriali; JMP offre funzionalità avanzate e facilmente utilizzabili per la progettazione e l'analisi.

La sperimentazione metodica ha molte applicazioni per la raccolta di informazioni in modo efficiente ed efficace. Il migliore approccio utilizzabile per rivelare o elaborare le interazioni esistenti tra un input o fattore e un output o risposta, consiste nel modificare intenzionalmente il primo elemento e osservare se nel secondo si verificano cambiamenti: la manipolazione attiva dei fattori in base a un disegno specificato in precedenza rappresenta il miglior modo per ottenere una nuova e vantaggiosa comprensione.

Tuttavia, quando esistono più fattori, condizione rilevabile in pressoché tutte le situazioni del mondo reale, un disegno che modifichi soltanto un fattore alla volta è inefficace. Per scoprire correttamente in che modo i fattori influiscono congiuntamente sulla risposta, è necessario utilizzare il disegno di esperimenti (DOE, Design Of Experiments).

Oltre a una libreria completa di disegni DOE classici sicuri e collaudati, JMP offre un'innovativa funzionalità per la creazione di disegni personalizzati che consentono di rispondere a domande specifiche senza sprecare risorse preziose. Una volta raccolti i dati, JMP ottimizza l'analisi e la creazione di modelli in modo da facilitare l'osservazione del pattern di risposta, l'identificazione di fattori attivi e l'ottimizzazione delle risposte.

Disegno classico

Ronald Fisher ha fatto conoscere per primo i quattro principi duraturi del DOE: il principio fattoriale, la randomizzazione, la replica e la creazione di blocchi. Ma fino a relativamente poco tempo fa, la generazione (e quindi l'analisi) di un disegno per sfruttare tali principi faceva principalmente affidamento sul calcolo manuale. Nonostante questo limite, l'ingegnosità dei professionisti per oltre 80 anni ha portato a una serie di famiglie di disegni ampiamente utilizzati adattati per rispondere alla specifiche situazioni e agli obiettivi sperimentali. JMP offre ogni tipo di disegno classico che vi aspettereste, tra cui piano fattoriale completo, piano di screening, piano della superficie di risposta, piano della mistura e matrice di Taguchi. Dopo aver definito fattori e risposte, JMP vi consente di utilizzare un disegno adeguato tra quelli elencati, fornendo inoltre vari strumenti di valutazione del disegno, quali profili della varianza della previsione e diagrammi FDS, per valutare la vostra scelta prima di impegnare risorse. Una volta eseguita l'elaborazione, l'analisi è semplice grazie agli script JMP preesistenti, memorizzati nella vostra tabella dati durante il processo di creazione del disegno.

Disegni split-plot

Nel mondo reale esistono anche variabili molto difficili da modificare, come la temperatura di un elettroforno industriale o la posizione di un terreno. Una progettazione completamente randomizzata potrebbe richiedere il ripristino di tali fattori a ogni esecuzione. È chiaro in questi casi che questo approccio è assolutamente poco pratico ed economicamente proibitivo. L'esperimento disegnato appositamente per questo tipo di situazioni si chiama split plot. JMP ora supporta l'aggiunta di fattori covariati nel piano. Il software produce split plot I-ottimali, disegni split-split e strip-strip. Inoltre, nel generare il disegno include il modello di massima verosimiglianza limitata (REML) a effetto casuale direttamente all'interno della tabella che contiene il disegno di esperimenti.

Altri disegni

Anche quando non esiste alcuna variabilità intrinseca nella risposta, DOE trova applicazione nell'esplorazione efficiente degli spazi dei fattori altamente dimensionali. Per rispondere a questa condizione, JMP offre piani a spazio pieno, solitamente analizzati tramite lo smoother del processo gaussiano per creare un modello surrogato con bassa distorsione e varianza predittiva. JMP è anche in grado di generare e analizzare piani di scelta in cui ai consumatori o agli utenti viene chiesto di specificare le proprie preferenze tra varie alternative, incluso, se lo si desidera, il prezzo quale fattore. JMP fornisce infine disegni per modelli di test accelerati di durata e non lineari. Se necessario è inoltre possibile aggiungere a JMP più famiglie di disegni utilizzando il suo linguaggio di scripting, JSL.

Piani personalizzati

Se occorre creare un disegno sperimentale che tenga conto di parametri specifici come il tempo, il budget e altri fattori, lo straordinario strumento Piano personalizzato di JMP costruisce un disegno di valutazione del problema (secondo un modello ottimale) che evita di dover adattare il problema al modello teorico.

Il Piano personalizzato utilizza sempre al meglio il budget per l'analisi sperimentale. L'utilizzo dei disegni generati dal computer consente di trattare un'ampia gamma di sfide, ma all'interno di una struttura unificata. Potete includere fattori continui, categorici a più livelli e della miscela nello stesso disegno, utilizzare fattori difficili e fattori molto difficili da modificare per la creazione automatica dei piani split-plot, split-split e strip-strip appropriati.

Senza dimenticare la possibilità di definire vincoli, effetti del modello e interazioni tra i fattori, nonché includere punti centrali e/o esecuzioni ripetute in fase di costruzione del piano. Infine, il Piano personalizzato permette di eseguire calcoli legati alla dimensione e alla potenza del campione, nonché visualizzare strutture alias per determinare se l'investimento sperimentale sia valido attraverso potenti funzionalità diagnostiche di disegno.

Il Piano personalizzato permette di costruire disegni intelligenti in modo più rapido ed efficiente in modo da risparmiare tempo e lavoro e sfruttare al meglio le risorse per l'esecuzione degli esperimenti.

Piani di screening definitivi

Ora è possibile disegnare gli esperimenti in modo da separare i pochi fattori essenziali che hanno un effetto rilevante sulla risposta dai numerosi altri fattori che hanno effetti trascurabili. Con un piano di screening tradizionale si rischia di non rilevare effetti di fattori caratterizzati da curvature accentuate, determinandone l'esclusione. Inoltre, in presenza di interazioni bifattoriali, i piani di screening standard con un numero simile di esecuzioni richiederanno successivamente una sperimentazione di controllo per risolvere l'ambiguità. JMP ora supporta i piani con blocco. Non sarebbe comodo poter risolvere l'ambiguità alla fonte senza bisogno di sperimentazioni di controllo? Con i piani di screening definitivi è possibile.

Array di copertura (JMP Pro)

Oggi JMP Pro include strumenti per il disegno degli array di copertura, utilizzati nel test di applicazioni in cui le interazioni tra i fattori rischiano di provocare anomalie. Nel test o nello sviluppo di software, ad esempio, una singola esecuzione sperimentale può costare decine di migliaia di Euro. Il disegno di esperimenti permette di ottimizzare la probabilità di individuare i difetti riducendo al minimo il dispendio di tempo e denaro. Gli array di copertura rendono possibile tutto questo. Inoltre, in presenza di combinazioni di fattori che danno origine a condizioni implausibili, la procedura guidata interattiva delle combinazioni non consentite permette di escludere automaticamente dal piano tali combinazioni di impostazioni di fattori.

Con JMP Pro è possibile disegnare gli array personalmente senza dover fare affidamento su terzi per la costruzione degli esperimenti. È possibile importare qualsiasi tipo di piano di array di copertura, generato con qualsiasi software, e ottimizzarlo ulteriormente, per poi analizzare i risultati.

Le potenti funzionalità di analisi statistica offrono a JMP Pro un importante vantaggio rispetto ai semplici strumenti di disegno. Si tratta in effetti dell'unico software per il disegno di array di copertura che permette di stimare anche i modelli di regressione generalizzata sui dati da raccogliere. JMP Pro permette di eseguire i test in modo più intelligente e a costi più bassi.

Confronta, Valuta e Allarga piani

Le diagnostiche di piano offrono potenti funzionalità di analisi che consentono all'utente di esplorare le proprietà del piano e/o confrontare piani concorrenti. JMP include infatti numerose funzionalità per valutare e confrontare i piani. Con Valuta piano è possibile determinare la capacità del proprio piano di rilevare gli effetti associati con cambiamenti significativi della risposta, affrontare la varianza della previsione e la precisione delle stime, estrapolare maggiori informazioni sulla generazione di alias e ottenere misure dell'efficienza. Con Confronta piani è possibile confrontare fino a tre piani concorrenti ed eseguire analisi del trade-off rispetto a numero di esecuzione/budget, potenza, relazione tra frazione dello spazio sperimentale e varianza prevista e altre metriche utili. E, qualora si dovesse constatare che ci sono più effetti attivi di quelli che si possono correttamente rilevare nel proprio esperimento, è possibile eseguire un allargamento con ulteriori esecuzioni senza perdite di dati esistenti già raccolti.

Ottimizzazione e simulazione

Sebbene elemento essenziale, il disegno è solo una parte della funzionalità DOE. A prescindere dal tipo di disegno che si decide di utilizzare, JMP facilita al massimo la successiva analisi. A seconda della situazione, la tabella con il disegno conterrà automaticamente lo script corretto per analizzare i risultati. Grazie alle risposte multiple, è possibile stimare simultaneamente modelli diversi con perfezionamento Stepwise utilizzando la regola di interruzione scelta. Una volta creati i modelli che si ritiene utili, i vari Profiler in JMP consentono di lavorarvi in modo interattivo e di identificare visivamente i regimi operativi attuabili e i punti dei fattori impostati. Qualunque sia il livello di complessità del problema, l'ottimizzatore integrato in JMP può eseguire l'inevitabile trade-off tra le risposte con un semplice clic. Una volta ottenuto il punto giusto, è possibile utilizzare il simulatore integrato per osservarne il livello di robustezza nella pratica.

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