Exemple de la fonction Optimisation des réponses avec des modèles de régression

Au cours d'une série de mesures sur l'énergie héliothermique, des techniciens mesurent le flux thermique et l'ensoleillement. Des énergéticiens souhaitent déterminer l'influence de la position des points focaux (à l'est, au sud et au nord) sur les mesures de flux thermique et d'ensoleillement.

L'ingénieur souhaite prévoir les points focaux afin de recevoir une quantité cible de rayons solaires tout en créant une quantité cible de chaleur. L'ingénieur ajuste des modèles de régression pour les deux réponses et utilise la fonction Optimisation des réponses pour identifier les paramètres de prédicteurs qui produisent des valeurs acceptables pour les deux réponses : Flux thermique et Isolation.

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, TestEnergThermiq.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Régression > Régression > Optimisation des réponses.
  3. Dans la ligne Isolation, sélectionnez Cible dans Objectif et entrez 750 dans Cible.
  4. Dans la ligne Flux thermique, sélectionnez Cible dans Objectif et entrez 200 dans Cible.
  5. Cliquez sur OK.

Interprétation des résultats

Minitab utilise les deux modèles stockés pour estimer les paramètres de prédicteurs qui optimisent les valeurs des deux variables de réponse. La désirabilité combinée ou composite des deux réponses est égale à 1, indiquant que la solution est excellente.

L'ingénieur décide de définir les points focaux sur les valeurs affichées dans le graphique : Est est défini sur 32,2129, Sud est défini sur 34,9758 et Nord est défini sur 18,3831. Les résultats de la fenêtre Session indiquent que les réponses prévues pour ces paramètres sont 750,0 pour Isolation et 200,00 pour Flux thermique. Les intervalles de prévision indiquent la précision des prévisions.

Vous pouvez ajuster les paramètres des facteurs de la solution initiale directement sur le diagramme. Déplacez les barres verticales pour modifier les valeurs des facteurs et voyez comme la désirabilité individuelle (d) des réponses et la désirabilité composite changent.

Optimisation des réponses : Isolation; Flux thermique

Paramètres Réponse Objectif Inférieur Cible Supérieur Pondération Importance Isolation Cible 568,55 750 909,45 1 1 Flux thermique Cible 181,50 200 278,70 1 1
Solution Flux Isolation thermique Valeur Valeur Désirabilité Solution Est Sud Nord ajustée ajustée composite 1 32,2129 34,9758 18,3831 750 200 1
Prévisions de réponses multiples Variable Configuration Est 32,2129 Sud 34,9758 Nord 18,3831
Valeur ErT Réponse ajustée ajust IC à 95 % IP à 95 % Isolation 750,0 34,3 ( 679,3; 820,7) ( 621,8; 878,2) Flux thermique 200,00 5,14 (189,41; 210,59) (179,37; 220,63)
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