¿Qué hacer si el rango de un factor de entrada cambia después de ejecutar el experimento?

Question

Estoy adquiriendo mis primeras experiencias en Diseño de Experimentos y aquí es donde estoy atascado:

Se realizó un experimento con algunos factores de entrada continuos: x1, x2, ..., x5. El objetivo del experimento era optimizar algún factor de salida continuo y. Como resultado del experimento, se determinó la combinación óptima de los niveles para los cinco factores de entrada para obtener la salida deseada de y. Después de un tiempo, el rango de los valores de la variable de entrada x1 se cambió de 10-20 a 10-30 (proveedor diferente de material). Los niveles(x1) se eligieron como {10, 15, 20}. Supongamos que el límite superior, que ahora es 30, tiene un gran significado práctico y debería incluirse en el diseño, es decir, ahora los niveles(x1) deben elegirse como {10, 15, 30}.

1. ¿Qué se debe hacer en este caso?
2. ¿Tiene sentido aún el experimento que se realizó inicialmente?
3. ¿Es necesario repetir todo el experimento con el nuevo límite superior o hay alguna manera/estrategia más inteligente que pueda ayudar a evitar repetir todo el experimento? ¿Podemos usar las salidas del experimento inicial para eso? ¿Cómo?
4. ¿Hay alguna literatura/concepto que me pueda ayudar a manejar estas situaciones?

Gracias.

Answer 1

1. ¿Qué se debe hacer en este caso?

   • Esto depende de tus condiciones actuales. ¿Está x1 actualmente funcionando cerca del límite antiguo de 20?

2. ¿Todavía tiene sentido el experimento que se hizo inicialmente?

   • Sí, el experimento fue válido para el espacio muestral inicial y sigue siendo válido para el nuevo espacio muestral más grande. La pregunta es ¿sigues funcionando en las condiciones óptimas?

3. ¿Es necesario repetir todo el experimento con el nuevo límite superior o hay alguna manera/estrategia más inteligente que pueda ayudar a evitar repetir todo el experimento? ¿Podemos usar las salidas del experimento inicial para eso? ¿Cómo?

   • No, no es necesario repetir todo el experimento. Las conclusiones del primer experimento siguen siendo válidas. Los primeros experimentos deberían haber resaltado las interacciones importantes de entrada y posiblemente eliminado algunos factores como no significativos.
   • Sí, dependiendo de tu modelo es posible que puedas extrapolar y predecir el rendimiento en el nuevo espacio muestral.
   • Otra opción es diseñar un DOE más pequeño donde x1 tome el valor actual y 30 y solo se analicen los otros factores significativos del primer experimento DOE.

4. ¿Existe alguna literatura/concepto que me pueda ayudar a manejar tales situaciones?

   • Revisa el "método de ascenso más empinado", un buen texto de DOE debería cubrirlo.
   • Otra técnica ligeramente fuera de moda es el "método Taguchi", que es una estrategia de experimentos DOE incrementales pequeños para moverse hacia las condiciones óptimas.