Программное обеспечение для многофакторного проектирования экспериментов

Программное обеспечение, используемое для планирования факторных экспериментов, играет важную роль в научных экспериментах и представляет собой путь к реализации процедур планирования экспериментов , основанных на статистической и комбинаторной теории. В принципе, простое в использовании программное обеспечение для планирования экспериментов (DOE) должно быть доступно всем экспериментаторам, чтобы способствовать использованию DOE.

Фон

Использование программного обеспечения

Программное обеспечение для экспериментального проектирования Factorial радикально упрощает ранее трудоемкие ручные расчеты, необходимые перед использованием компьютеров.

Во время Второй мировой войны более сложная форма Министерства энергетики, называемая факторным дизайном, стала мощным оружием в ускорении промышленного развития союзных войск. Эти планы могут быть весьма компактными, включать всего лишь два уровня каждого фактора и лишь часть всех комбинаций, и тем не менее они весьма эффективны для целей скрининга. После войны статистик Imperial Chemical Джордж Бокс описал, как генерировать поверхности отклика для оптимизации процесса. ^[1] С этого момента Министерство энергетики закрепилось в химической промышленности, где такими факторами, как время, температура, давление, концентрация, скорость потока и перемешивание, можно легко манипулировать.

Результаты DOE, если их точно обнаружить с помощью программного обеспечения DOE, повышают способность узнавать правду о тестируемых выборочных группах: см. Выборка (статистика) . Статистики ^[2]^[3] описывают более сильные многофакторные методы DOE как более « надежные »: см. Экспериментальный план .

Поскольку развитие программного обеспечения Министерства энергетики привело к решению сложных факторных статистических уравнений, статистики начали всерьез разрабатывать эксперименты с более чем одним фактором (мультифактором), проверяемым одновременно. Проще говоря, компьютеризированное многофакторное Министерство энергетики начало вытеснять однофакторные эксперименты. Компьютерное программное обеспечение, разработанное специально для запланированных экспериментов, стало доступно от различных ведущих компаний-разработчиков программного обеспечения в 1980-х годах и включало такие пакеты, как JMP , Minitab , Cornerstone и Design-Expert .

К заметным преимуществам использования программного обеспечения Министерства энергетики можно отнести отсутствие трудоемких ручных вычислений в следующих случаях:

Определение ключевых факторов для улучшения процессов или продуктов.
Настройка и анализ общего факториала , двухуровневого факториала, дробного факториала и планов Плакетта-Бермана .
Выполнение численной оптимизации .
Скрининг критических факторов и их взаимодействия.
Анализ технологических факторов или компонентов смеси.
Объединение переменных смеси и процесса в проектах.
Вращение 3D-графиков для визуализации поверхностей отклика .
Исследование 2D-контуров с помощью компьютерной мыши, установка флажков по пути для определения координат и прогнозирования реакции.
Точное определение мест соответствия всем заданным требованиям с помощью функций числовой оптимизации в программном обеспечении DOE.
Поиск наиболее желательных настроек факторов для нескольких ответов одновременно.

Сегодня программное обеспечение Factorial DOE является заметным инструментом, инженеры, ученые, генетики , биологи и практически все другие экспериментаторы и творцы, от агрономов до зоологов на который полагаются . Программное обеспечение Министерства энергетики наиболее применимо для контролируемых многофакторных экспериментов, в которых экспериментатора интересует влияние некоторого процесса или вмешательства на такие объекты, как сельскохозяйственные культуры, реактивные двигатели , демография , методы маркетинга, материалы, клеи и т. д. Таким образом, программное обеспечение для разработки экспериментов является ценным инструментом с широким применением во всех естественных, инженерных и социальных науках.

Примечания

^ Бокс и Уилсон (1951), «Об экспериментальном достижении оптимальных условий», Журнал Королевского статистического общества , серия B, 13,1.
^ Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2015), Упрощенное Министерство энергетики: практические инструменты для эффективного экспериментирования, 3-е издание , автор: ISBN 1-48221-894-1
^ Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2016), Упрощенное RSM: оптимизация процессов с использованием методов поверхности отклика для планирования экспериментов, 2-е издание , Productivity Press, ISBN 1-49874-598-9

Внешние ссылки

[1] Бокс и Уилсон (1951), «Об экспериментальном достижении оптимальных условий», Журнал Королевского статистического общества , серия B, 13,1.

[2] Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2015), Упрощенное Министерство энергетики: практические инструменты для эффективного экспериментирования, 3-е издание , автор: ISBN 1-48221-894-1

[3] Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2016), Упрощенное RSM: оптимизация процессов с использованием методов поверхности отклика для планирования экспериментов, 2-е издание , Productivity Press, ISBN 1-49874-598-9

[1]

[2]

[3]