JMP® pour les plans d'expériences

Avec deux facteurs, un plan factoriel complet explore l'éventail de vos opportunités en disposant des points dans un carré. Si vous savez déjà que la zone à explorer n'est pas carrée, l'utilisation d'un plan classique vous oblige à faire des compromis. L'outil de création de plans sur mesure n'exige aucun compromis et utilise toujours au mieux votre budget expérimental. Ses plans conçus par ordinateur vous permettent de résoudre davantage de problèmes de conception, sans pour autant sortir d'un cadre unifié. Vous pouvez inclure des facteurs de processus et de mélange dans un même plan, ajouter des facteurs difficiles et très difficiles à modifier pour les situations dans lesquelles l'aléation est limitée, et définir des termes de modèle spécifiques à estimer, « si possible ». Vous créez ainsi des plans sursaturés pouvant cribler un plus grand nombre de facteurs. Enfin, l'outil de création de plans sur mesure permet de calculer les tailles d'échantillon afin d'évaluer le bien-fondé de l'investissement expérimental.

Ronald Fisher a été le premier à introduire les quatre principes d'un plan d'expériences : le principe factoriel, l'aléation, la réplication et le blocking. Or, il n'y a pas si longtemps, la génération et l'analyse d'un plan apte à exploiter ces principes reposaient principalement sur des calculs manuels. Malgré tout, l'ingéniosité des utilisateurs depuis plus de 80 ans a engendré plusieurs familles de plans adaptés à des situations et à des objectifs expérimentaux particuliers. JMP propose tous les types de plans classiques connus : le plan factoriel complet, le plan de criblage, le plan pour surface de réponse, le plan de mélanges et la table de Taguchi. Une fois les facteurs et les réponses définis, JMP vous permet de choisir un plan approprié dans une liste et fournit plusieurs outils, dont des profils et des répartitions de la variance de prévision, destinés à évaluer ce plan avant d'engager des ressources. Au terme des essais, l'analyse est extrêmement simple grâce aux scripts JMP prédéfinis qui sont stockés dans votre table de données pendant le processus de conception.

Même si aucune variabilité intrinsèque n'est observée dans la réponse, le plan d'expériences trouve son application dans l'exploration efficace des facteurs hautement dimensionnels. JMP propose à cet effet des plans uniformes, généralement analysés au moyen du lisseur par processus gaussien, ce qui permet d'obtenir un modèle de substitution avec un biais et une variance de prévision faibles. JMP peut également générer et analyser des plans de préférences, dans lesquels les consommateurs ou utilisateurs sont invités à indiquer leur préférence parmi plusieurs options. Ces préférences peuvent tenir compte du facteur prix. Enfin, JMP fournit des plans de test de survie en temps accéléré et des modèles non linéaires. Vous pouvez, au besoin, ajouter d'autres familles de plans via JSL, le langage de script de JMP.

Bien que vital, le plan en soi n'est qu'une partie du plan d'expériences. Quel que soit le plan utilisé, JMP facilite autant que possible l'analyse qui s'ensuit. Selon la situation, la table qui comprend votre plan contiendra automatiquement le script nécessaire à l'analyse des résultats, généralement via la plate-forme de criblage ou d'ajustement du modèle. S'il existe plusieurs réponses, vous pouvez ajuster simultanément différents modèles grâce à la régression pas à pas, en appliquant la règle d'arrêt choisie. Lorsque vous créez des modèles qui vous semblent utiles, les divers profileurs de JMP vous permettent de les manipuler de manière interactive et d'identifier visuellement les points des facteurs et les régimes d'exploitation viables. Quelle que soit la complexité du problème, il suffit d'un simple clic pour que l'optimiseur intégré de JMP se charge de l'incontournable arbitrage entre les réponses. Une fois le point idéal déterminé, utilisez le simulateur intégré pour évaluer sa fiabilité dans la pratique.