Central Composite Designs (CCD)

Wat is Central Composite Designs (CCD)?

Central Composite Designs (CCD) zijn geavanceerde experimentele ontwerpen die worden gebruikt binnen de Design of Experiments (DOE) methodologie. Ze zijn ontworpen om niet-lineaire relaties tussen één of meer onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele te onderzoeken en te modelleren. CCD’s zijn vooral nuttig voor het ontwikkelen, verbeteren en optimaliseren van processen waar complexe interacties aanwezig zijn.

Belangrijke Kenmerken:

• Niet-lineaire Relaties: CCD’s zijn specifiek ontworpen om niet alleen lineaire, maar ook kwadratische (niet-lineaire) interacties tussen variabelen te identificeren.
• Componenten van CCD:
  • Factoriële of Fractie Factoriële Basis: Dit zijn de punten die de hoeken van een geometrisch figuur (meestal een kubus) vormen in de factorruimte.
  • Axiale Punten (Sterpunten): Dit zijn punten die langs de assen van de factorruimte liggen, buiten de bereiken van de basisniveaus.
  • Centrale Punten: Meerdere replicaties van tests waarbij alle variabelen op hun gemiddelde niveaus zijn ingesteld, wat helpt bij het schatten van de experimentele fout en het kwadratische effect.

Werkwijze:

1. Selectie van Variabelen: Identificeer de variabelen die van invloed zijn op het proces of het product.
2. Niveaubepaling: Bepaal de verschillende niveaus van elke variabele om een volledig experimenteel ontwerp te vormen.
3. Uitvoering van het Experiment: Voer experimenten uit op alle combinaties van de gekozen niveaus inclusief centrale en axiale punten.
4. Data Analyse: Analyseer de verzamelde gegevens met behulp van statistische software om de effecten en de interacties tussen de variabelen te bepalen.
5. Modelvorming en Optimalisatie: Gebruik de resultaten om een wiskundig model van het proces te vormen en identificeer de optimale instellingen van de procesvariabelen.

Toepassingen:

CCD wordt toegepast in industrieën zoals chemie, farmacie, voedseltechnologie, en manufacturing waar processen vaak onderhevig zijn aan complexe interacties die de kwaliteit, efficiëntie, en output beïnvloeden.

Voordelen:

• Efficiëntie: Minder experimenten nodig dan bij een volledig factorieel ontwerp bij het onderzoeken van meerdere variabelen.
• Diepgaande Analyse: Mogelijkheid om complexe interacties en niet-lineaire effecten te detecteren en te modelleren.
• Optimalisatie: Helpt bij het vinden van optimale procesinstellingen die leiden tot verbeterde prestaties en kwaliteit.

Conclusie:

Central Composite Designs zijn krachtige hulpmiddelen binnen DOE voor onderzoekers en ingenieurs om inzicht te krijgen in complexe processen en deze te optimaliseren. Ze bieden een diepgaande kijk op hoe variabelen interacteren en invloed hebben op de output, wat essentieel is voor kwaliteitsverbetering en procesoptimalisatie.