Interpretieren der wichtigsten Ergebnisse für Zielgrößenoptimierung

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Zielgrößenoptimierung zu interpretieren. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen das Optimierungsdiagramm, die angepassten Werte und die Konfidenzintervalle.

In diesem Thema

Schritt 1: Identifizieren der optimalen Einstellung jedes Prädiktors
Schritt 2: Identifizieren der Punktschätzung und des wahrscheinlichen Bereichs jeder Antwortvariablen

Schritt 1: Identifizieren der optimalen Einstellung jedes Prädiktors

Verwenden Sie das Optimierungsdiagramm, um die optimalen Einstellungen für die Prädiktoren bei den von Ihnen angegebenen Parametern zu ermitteln. Doppelklicken Sie auf das Optimierungsdiagramm, um es interaktiv zu machen. und untersuchen Sie, wie sich die Variablen auf die prognostizierten Werte der Antwortvariablen auswirken. Sie können die Variableneinstellungen durch Verschieben der vertikalen roten Balken direkt im Diagramm ändern.

Das Optimierungsdiagramm stellt die angepassten Werte für die Prädiktoreinstellungen dar. Sie sollten jedoch anhand der Prognoseintervalle in der Ausgabe ermitteln, ob der Bereich der wahrscheinlichen Werte für einen einzelnen zukünftigen Wert innerhalb der Akzeptanzgrenzen für den Prozess liegt.

Wichtigstes Ergebnis: Optimierungsdiagramm

Bei den Dämmstoffdaten beträgt die zusammengesetzte Erwünschtheit 0,7750. Die erste Spalte der Grafik enthält die Werte der Antwortvariablen auf den einzelnen Stufen von „Material“, einer kategorialen Variablen. Die aktuellen Variableneinstellungen lauten wie folgt: „Material“ = „Formel2“, „EinsprDruck“ = 98,4848, „EinsprTemp“ = 100,0 und „AbkühlTemp“ = 45,0. Das Ziel war, „Isolierung“ zu maximieren. Der prognostizierte Wert lautet 25,6075, und die individuelle Erwünschtheit liegt bei 0,85386. Die Kovariate „MessTemp“ ist als nicht steuerbare Rauschvariable in das Modell eingebunden und wird bei 21,49 gehalten. Außerdem wurde Folgendes beobachtet:

„Material“: Die zwei Punkte für jede Zelle in dieser Spalte stellen die zwei Stufen der kategorialen Variablen dar: „Formel1“ und „Formel2“. „Formel2“ ist anscheinend das beste Material. Durch einen Wechsel zu „Formel1“ würde der Dämmwert sinken und die Dichte zunehmen. Dies ist beides unerwünscht. Da jedoch Wechselwirkungen zwischen dem Materialtyp und anderen Faktoren vorliegen, besteht diese Tendenz bei anderen Einstellungen möglicherweise nicht. Untersuchen Sie, ob Sie eine lokale Lösung für „Formel1“ finden können. Sie können auch die Einstellungen für „Formel1“ direkt im Diagramm ändern, indem Sie die vertikalen Balken verschieben.

„EinsprDruck“: Durch das Erhöhen des Einspritzdrucks werden die Werte aller drei Antwortvariablen erhöht. Die optimale Einstellung liegt daher in der Mitte des Bereichs (98,4848), was einen Kompromiss zwischen widersprüchlichen Zielen darstellt. Der Dämmwert soll maximiert, die Dichte minimiert und die Festigkeit maximiert werden.

„EinsprTemp“: Durch das Erhöhen der Einspritztemperatur werden ebenfalls die Werte aller Antwortvariablen erhöht. Die Auswirkung auf die Dichte ist jedoch verglichen mit der Auswirkung auf den Dämmwert minimal. Die zusammengesetzte Erwünschtheit wird also gesteigert, wenn die Einspritztemperatur maximiert wird. Die optimalen Einstellungen der Einspritztemperatur entsprechen in diesem Experiment den Maximalstufen. Dieses Ergebnis verweist darauf, dass Sie mit höheren Temperaturen experimentieren sollten.

„AbkühlTemp“: Das Erhöhen der Abkühltemperatur erhöht den Dämmwert, allerdings nehmen Dichte und Festigkeit ab. Die optimalen Einstellungen der Einspritztemperatur und der Abkühltemperatur entsprechen in diesem Experiment den Maximalstufen. Dieses Ergebnis verweist darauf, dass Sie mit höheren Temperaturen experimentieren sollten. Sie können an den Diagrammen erkennen, dass höhere Abkühltemperaturen möglicherweise die Ergebnisse optimieren könnten. Wenn die Diagramme extrapoliert werden könnten, würden höhere Abkühltemperaturen den Dämmwert und die Dichte verbessern. Die Festigkeit würde jedoch abnehmen.

Schritt 2: Identifizieren der Punktschätzung und des wahrscheinlichen Bereichs jeder Antwortvariablen

Verwenden Sie die Anpassungswerte, um die Punktschätzung jeder Antwortvariablen für die Einstellungen im Optimierungsdiagramm zu identifizieren.

Das Prognoseintervall (PI) ist ein Bereich, der wahrscheinlich einen einzelnen zukünftigen Wert der Antwortvariablen für eine angegebene Kombination von Variableneinstellungen enthält. Wenn Sie einen weiteren Datenpunkt mit denselben Einstellungen erfassen, liegt der neue Datenpunkt wahrscheinlich innerhalb des Prognoseintervalls. Schmalere Prognoseintervalle weisen auf eine genauere Prognose hin.

Anhand der Prognoseintervalle können Sie die praktische Signifikanz Ihrer Ergebnisse beurteilen. Wenn ein Prognoseintervall die akzeptablen Grenzen überschreitet, sind die Prognosen für Ihre Anforderungen möglicherweise nicht genau genug. Ziehen Sie in diesem Fall die folgenden Optionen in Betracht:

Suchen Sie nach Einstellungen, die zu einer angemessenen Genauigkeit im Optimierungsdiagramm führen.
Führen Sie weitere Untersuchungen durch, und erwägen Sie, den Stichprobenumfang zu erhöhen, um genauere Prognosen zu erhalten.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um nach besseren Einstellungen für das Optimierungsdiagramm zu suchen:

Doppelklicken Sie auf das Optimierungsdiagramm, um es interaktiv zu machen.
Passen Sie die Prädiktoreinstellungen durch Verschieben der vertikalen Balken direkt im Optimierungsdiagramm an.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Prognose auf der Symbolleiste, um neue Prognoseintervalle zu generieren und zu ermitteln, ob die neue Lösung akzeptabel ist.

Mehrere Antwortprognosen

Variable	Einstellung
Material	Formel2
EinsprDruck	98,4848
EinsprTemp	100
AbkühlTemp	45
MessTemp	21,4875

Antwort	Anpassung	SE Anpassung	95%-KI	95%-PI
Festigkeit	32,34	1,04	(29,45; 35,22)	(27,25; 37,43)
Dichte	0,6826	0,0597	(0,5167; 0,8484)	(0,3899; 0,9753)
Isolierung	25,608	0,268	(24,863; 26,352)	(24,294; 26,921)

Wichtigste Ergebnisse: Anpassung, PI

In diesen Ergebnissen entsprechen die Einstellungen der Eingabevariablen im Optimierungsdiagramm den folgenden prognostizierten Mittelwerten und Prognoseintervallen:

Die mittlere Festigkeit beträgt 32,34, und der Bereich wahrscheinlicher Werte für einen einzelnen künftigen Wert erstreckt sich von 27,25 bis 37,43.
Die mittlere Dichte beträgt 0,6826, und der Bereich wahrscheinlicher Werte für einen einzelnen künftigen Wert erstreckt sich von 0,3899 bis 0,9753.
Die mittlere Isolierung beträgt 25,608, und der Bereich wahrscheinlicher Werte für einen einzelnen künftigen Wert erstreckt sich von 24,294 bis 26,921.