Wie man Cornerstone Versuchsplanung und Regression nutzen kann, um eine Optimierung bzgl. eines Faktors durchzuführen

Bei vielen Versuchsplänen werden Faktoren mit variiert, die einen bekanntermaßen dominanten Einfluss auf die Zielgröße(n) haben. Als Beispiel wird der Faktor Durchsatz einer Erntemaschine herangezogen. Die betrachteten Zielgrößen sollen der Verlust an Erntegut oder deren Qualität sein. Andere Faktoren sind Einstellungen an der Maschine und/oder technische Varianten, die gegenüber dem Durchsatz in der Regel nur einen deutlich kleineren Einfluss auf die Zielgrößen besitzen. In Cornerstone kann man in Regressionsmodellen standardmäßig Ziele für Zielgrößen definieren, die durch die Variation der Faktoren erreicht werden sollen. In dem hier betrachteten Umfeld soll jedoch der Faktor Durchsatz für ein definiertes Niveau der Zielgrößen maximiert werden. Hebel dafür sind die verbleibenden Faktoren.

Der vorliegende Artikel zeigt, wie man Cornerstone Versuchsplanung und Regression nutzen kann, um eine Optimierung bzgl. eines Faktors durchzuführen. Das Verfahren erlaubt, den Versuchsplan in seiner natürlichen Art und Weise auszuführen und nicht bei den Versuchen einen Faktor zwanghaft zu einer Zielgröße zu machen: das Problem muss also nicht an die Software angepasst werden sondern die Software ist flexibel genug um das Problem angemessen beschreiben zu können. Die Idee ist, den Faktor von der x - Achse auf die y - Achse umzuklappen. Das vorliegende Erntemaschinen Beispiel legt nahe, den betreffenden dominanten Faktor vollfaktoriell zu ergänzen. Dies ist immer dann eine gute Empfehlung, wenn dies mit relativ geringem Aufwand möglich ist. Es ist gezeigt worden, wie auch dies in Cornerstone einfach umgesetzt werden kann. Der Zusatzvorteil der vollfaktoriellen Ergänzung liegt darin, dass das Prozessmodell für den so ergänzten Faktor besonders stabil wird und dementsprechend enge Vertrauensbereiche zeigt.

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