JMP Background

Planejamento de Experimentos (DOE) com o JMP®

O Planejamento de Experimentos é uma abordagem prática para explorar problemas complexos. O JMP oferece recursos de projeto e análise de nível mundial, de uma forma fácil de usar.

A experimentação metódica tem muitas aplicações para uma coleta eficiente e efetiva de informações. Para revelar ou modelar relações entre uma entrada (ou fator) e uma saída (ou resposta), a melhor abordagem é alterar deliberadamente a primeira e ver se a última também se altera. A manipulação ativa de fatores de acordo com um projeto pré-especificado é a melhor maneira de obter um entendimento novo e útil.

No entanto, para isso, é necessário que haja sempre mais de um fator – ou seja, em quase todas as situações reais. Um projeto que altera apenas um fator por vez é ineficiente. Para revelar de modo adequado como os fatores afetam conjuntamente a resposta, você precisa usar o Planejamento de Experimentos (DOE).

Além de uma biblioteca completa de projetos DOE clássicos, testados e comprovados, o JMP também oferece um recurso de projeto personalizado inovador, que adapta seu projeto para responder perguntas específicas sem desperdiçar recursos preciosos. Após a coleta dos dados, o JMP simplifica a análise e a construção de modelos, facilitando a visualização do padrão de resposta, a sua otimização e a identificação de fatores ativos.

Modelo Clássico

Ronald Fisher foi quem primeiro mencionou os quatro princípios duradouros do DOE: o princípio fatorial, aleatorização, replicação e blocagem. Até pouco tem atrás, gerar (e, então, analisar) um projeto para explorar esses princípios dependia principalmente de cálculos a mão. Apesar desse inconveniente, a engenhosidade dos profissionais ao longo de mais de 80 anos levou a exploração de uma série de famílias de projetos amplamente aplicadas e adaptadas para atender a situações específicas e objetivos experimentais. O JMP oferece todos os tipos de modelos clássicos que se espera, incluindo Planejamento Fatorial Completo, Triagem, Superfície de Resposta, Matriz de Taguchi e Combinações. Após definir os fatores e as respostas, o JMP permite que você escolha o modelo apropriado dentre aqueles listados e fornece diversas ferramentas de avaliação de projetos, como, por exemplo, perfis de variância de previsão e gráficos FDS, para avaliar sua seleção antes de confirmar qualquer recurso. Após as execuções, a análise é direta, graças aos scripts previamente integrados do JMP, os quais são armazenados em sua tabela de dados durante o processo de planejamento.

Experimentos em parcelas subdivididas (Split-plot)

Variáveis difíceis de alterar, como a temperatura de um forno industrial ou a localização de um milharal, existem no mundo real. Um projeto completamente aleatório pode exigir que esses fatores sejam redefinidos em cada execução. Certamente, isso seria impraticável ou teria um custo muito alto. O experimento projetado mais apropriado para essas situações chama-se parcela subdividida (split-plot). O JMP agora oferece suporte à adição de fatores variáveis no projeto. O software produz delineamentos experimentais otimizados da classe Split-plot, Split-split e Strip-strip (parcelas subdivididas e experimentos em faixas). O JMP gera o projeto e inclui o método da Máxima Verossimilhança Restrita (REML) como parte da tabela que contém o projeto experimental.

Outros projetos

Mesmo quando não há nenhuma variabilidade intrínseca na resposta, ainda assim, o DOE encontra uma aplicação para explorar de forma eficiente espaços fatoriais altamente dimensionais. Para resolver essa situação, o JMP fornece experimentos do tipo Space Filling (preenchimento de espaços), que normalmente são analisados com o suavizador de Processo Gaussiano para criar um modelo substituto com baixa tendência de previsão e variância. O JMP também pode gerar e analisar Projetos de Escolha nos quais os clientes ou usuários são solicitados a indicar suas preferências entre as alternativas, incluindo o preço como um fator, se desejável. Por fim, o JMP fornece projetos para modelos de Testes de Vida Acelerados e Não Lineares. E, se necessário, é possível adicionar mais famílias de projetos ao JMP por meio de sua Linguagem de script, a JSL.

Projetos Personalizados

Quando sua meta é criar um projeto experimental que leve em conta parâmetros específicos, como tempo, orçamento e outras considerações, o Desenvolvedor Personalizado exclusivo no JMP cria um Projeto Personalizado para seu problema (usando um projeto ideal), para que seu problema não seja forçado a se ajustar a um modelo prescrito.

O Desenvolvedor Personalizado sempre usa seu orçamento experimental da melhor forma. Usar seus projetos gerados por computador permite lidar com uma grande variedade de desafios, tudo dentro de uma estrutura unificada. Você pode incluir fatores categóricos e de mistura contínuos de multiníveis dentro do mesmo experimento, assim como especificar fatores difíceis e muito difíceis de mudar, para a criação automática de experimentos apropriados de Split-plot, Split-split e Strip-strip (parcelas subdivididas e experimentos em faixas).

Além disso, é possível incluir o recurso de definir restrições de fatores, efeitos de modelos e interações, bem como incluir pontos centrais e/ou replicar execuções, enquanto você desenvolve seu projeto. Por fim, o Desenvolvedor Personalizado permite realizar cálculos de tamanho e potência das amostras, assim como visualizar estruturas de nomes alternativos (alias) para ajudá-lo a determinar se a probabilidade de seu investimento experimental valerá a pena, por meio de valiosos recursos de diagnóstico de projetos.

O Desenvolvedor Personalizado permite construir projetos inteligentes de forma mais rápida e eficiente, para economizar tempo, esforço e usar seus recursos da melhor maneira possível para realizar os experimentos.

Experimentos de Triagem Definitiva

Agora é possível projetar experimentos para separar os poucos fatores vitais que têm efeito substancial sobre uma resposta, dos muitos triviais que têm efeitos desprezíveis. Se o efeito de um fator é fortemente curvo, um experimento de triagem tradicional pode ignorar esse efeito e eliminar o fator. E se houver interações de dois fatores, os experimentos de triagem padrão, com um número semelhante de execuções, exigirão uma experimentação com acompanhamento para resolver a ambiguidade. Agora o JMP oferece suporte a experimentos em blocos. Não seria bom se você pudesse resolver primeiramente a ambiguidade, sem uma experimentação com acompanhamento? Com os experimentos de triagem definitiva, você pode.

Matrizes de Cobertura (JMP Pro)

O JMP Pro agora inclui ferramentas para projetar matrizes de cobertura usadas em aplicativos de teste, nos quais interações fatoriais podem provocar falhas. Em testes ou desenvolvimento de software, por exemplo, uma única execução experimental pode custar milhares de dólares. Você precisa projetar experimentos para maximizar a probabilidade de encontrar defeitos e, ao mesmo tempo, minimizar o custo e o tempo. As matrizes de cobertura deixam você fazer exatamente isso. E quando há combinações de fatores que geram condições implausíveis, é possível usar o assistente interativo de Combinações Não Permitidas para excluir automaticamente essas combinações das configurações fatoriais do projeto.

Com o JMP Pro, você mesmo pode projetar as matrizes sem precisar depender de outras pessoas para desenvolver os experimentos.Você pode importar qualquer projeto de matriz de cobertura – gerado por qualquer software – otimizá-lo e, então, analisar os resultados.

Os amplos recursos de análise estatística do software dão ao JMP Pro uma grande vantagem sobre meras ferramentas de projetos.Na verdade, ele é o único software de projetos de matriz de cobertura que também se ajusta a modelos de regressão generalizada, para os dados que você coleta. O JMP Pro permite realizar testes de maneira mais inteligente e a um custo menor.

Comparar, Avaliar e Ampliar Projetos

Os diagnósticos do projeto fornecem o insight poderoso, permitindo que o usuário explore as propriedades de seu projeto e/ou compare projetos concorrentes. O JMP inclui recursos completos para avaliar e comparar projetos. Com a opção "Avaliar Projeto", é possível determinar a capacidade de seu projeto de detectar efeitos associados com alterações significativas na resposta, lidar com a variância de previsão e a precisão de suas estimativas, receber insights sobre aliasing e obter medidas de eficiência. Com Comparar Projetos, é possível comparar facilmente até três projetos concorrentes e realizar análises de trade-off com relação ao número de execução/orçamento, potência, fração de espaço do projeto e outras métricas úteis. E, se você descobrir que há mais efeitos ativos do que é possível detectar adequadamente em seu experimento, você poderá facilmente aumentá-los com execuções adicionais, sem nenhuma perda dos dados existentes já coletados.

Otimização e Simulação

Embora vital, o modelo é apenas metade do DOE. Não importa qual projeto você decida usar, o JMP torna a análise subsequente o mais fácil possível. Dependendo da situação, a tabela que contém seu projeto conterá automaticamente o script correto para analisar seus resultados. Com diversas respostas, é possível ajustar simultaneamente modelos diferentes com a filtragem Stepwise, usando uma regra de interrupção selecionada. Após desenvolver modelos que você acredita serem úteis, os diversos Criadores de Perfil do JMP permitem trabalhar interativamente com eles e identificar visualmente esquemas operacionais viáveis e pontos de ajuste fatoriais. Não importa a complexidade de seu problema, o Otimizador integrado no JMP pode executar a troca inevitável entre as respostas, com um único clique. Depois de passar pelo ponto ideal, você poderá usar o Simulador integrado para comprovar a forte probabilidade disso ser colocado em prática.

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