Confounded DOE
Eine einfache Annahme in vielen Experimenten ist die Annahme, dass die Variable unabhängig auf die Antwort einwirkt.
Dies bedeutet, wenn ich die Temperatur in einem Polymertrocknersilo ein wenig ändere, sinkt die Zeit, um eine gewisse Trockenheit zu erreichen. Und die Änderung der Luftfeuchtigkeit oder der Luftmenge oder des Drucks ändert sich entweder nicht oder hat keinen Einfluss auf die Beziehung zwischen Temperatur und Trocknungszeit.
Warten Sie, auch diejenigen, die nicht wenig über die Polymertrocknung wissen, sagen wahrscheinlich, Temperatur, Druck usw. hängen höchstwahrscheinlich zusammen und wirken sich in bestimmten Kombinationen unterschiedlich auf die Trocknungszeit aus.
Die Menge der Variablen kann sich kombinieren oder interagieren, um eine neue Variable zu erstellen, die wir berücksichtigen sollten.
Ein einfaches DOE
Wenn wir zum ersten Mal über das Design von Experimenten lernen, lernen wir oft das einfache Beispiel von drei Faktoren (Variablen) mit jeweils zwei Ebenen (Einstellungen) kennen.
Wir können 4 sorgfältig konstruierte Experimente durchführen und lernen, welcher der drei Faktoren die größte Veränderung in der Reaktion verursacht. Konstruktionsbedingt gehen wir davon aus, dass die drei Faktoren keine sinnvolle (signifikante) Änderung der Antwort bewirken, die sich von der Änderung unterscheidet, die durch die drei betrachteten Faktoren bewirkt wird.
Im Polymertrocknungsbeispiel können wir durchaus einen Einfluss von Wechselwirkungen vermuten, und die Änderungen an der Reaktion werden auftreten.
Also, wo erscheinen diese Ergebnisse? Und ist es möglich, die Interaktionsergebnisse zu erkennen?
Wir können die erste Frage basierend auf dem Design des Experiments beantworten. Die zweite Frage lautet nein, es sei denn, wir unternehmen ausdrücklich Schritte, um den Interaktionsterm zu messen.
Confounding
Confounding ist, wenn die Auswirkungen von zwei oder mehr Faktoren nicht trennbar sind.
Ein Faktor kann die Kombination zweier Faktoren sein. Zum Beispiel können Temperatur und Luftstromrate kombiniert werden, um einen neuen Faktor zu schaffen, der, wenn sich das Temperatur- und Luftstromprodukt ändert, das Ergebnis ändert, das von der Auswirkung auf das Ergebnis nur der Temperatur oder nur der Luftstromrate getrennt ist.
Im Beispiel von drei Faktoren in einem einfachen DOE-Array würden wir jeden Faktor einer Spalte zuweisen. Sagen wir Temperatur zu Spalte A, Luftstrom zu Spalte B und Luftfeuchtigkeit zu Spalte C. Bei einem Taguchi L4-Design ist das Produkt von A und B der Interaktionsterm für A und B und fügt seinen Einfluss zu Spalte C hinzu.
Diese Vermischung von Ergebnissen, die wir nicht trennen können, ist verwirrend.
Wechselwirkungen sehen
Wenn wir vermuten, dass Temperatur und Luftstrom einen kombinierten Effekt auf die Reaktion haben können, können wir ein Design erstellen, das die Luftfeuchtigkeit in Spalte C nicht enthält.
Stattdessen weisen wir der Spalte A die Temperatur und der Spalte B die Luftstromrate zu und weisen Spalte C den Interaktionsterm AB zu. Und die Analyse liefert die mit AB verbundene Antwort, ohne mit Feuchtigkeit verwechselt zu werden, da Feuchtigkeit nicht Teil des Experiments ist.
Jedes DOE-Design weist eine gewisse Verwirrung auf, daher ist es wichtig, Interaktionsbegriffe zu berücksichtigen und zu bestimmen, wo die Reaktion aufgrund dieser Begriffe in der Analyse angezeigt wird.
Wenn Sie bekannte oder verdächtige Wechselwirkungen als Faktoren behandeln, können Sie verwirrende Ergebnisse in Ihrem Experiment vermeiden.
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