계획 단계

실험 계획이 중요한 이유

리소스가 제한되어 있으므로 수행하는 각 실험에서 최대의 정보를 얻는 것이 매우 중요합니다.

잘 설계된 실험은 계획 없이 설계된 실험에 비해 현저히 많은 정보를 생성하고 필요한 런 수도 훨씬 적습니다.

또한 잘 설계된 실험을 사용하면 연구자가 중요하다고 생각하는 효과도 확실히 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 두 변수 사이에 교호작용이 있다고 생각되는 경우 설계에 두 변수가 모두 포함되도록 해야 합니다. "한 번에 한 요인" 실험에서는 교호작용을 추정할 수 없습니다.

교호작용은 한 변수의 효과가 다른 변수 수준의 영향을 받는 경우 발생합니다.

실험을 신중하게 계획하면 실험 계획을 실행하는 동안 발생할 수 있는 여러 가지 문제를 방지할 수 있습니다. 예를 들면 인원, 장비의 이용 가능성, 자금 및 시스템의 기계적 상황 등이 실험 수행 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 프로젝트의 우선 순위가 낮은 경우 작은 규모의 순차적 실험을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 우선 순위가 높은 프로젝트에 리소스를 빼앗기더라도 이미 수집한 데이터를 버릴 필요가 없으며, 리소스를 다시 사용할 수 있게 되었을 때 실험을 계속하면 됩니다.

실험 계획

실험을 시작하기 전에 얼마나 준비해야 하는 지는 문제에 따라 다릅니다. 다음 단계를 수행할 수도 있습니다.
문제 정의
문제를 잘 서술하면 실험 대상을 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 단계에서는 대답하려는 여러 질문을 식별합니다.
목표 정의
목표를 잘 정의하면 실험을 통해 올바른 질문에 대답하고 실제적이고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 이 단계에서는 실험의 목표를 정의합니다.
의미 있는 정보를 제공할 실험 계획 개발
이론적 원리, 관찰 또는 과거의 실험을 통해 얻은 지식 등 관련 배경 정보를 고려해야 합니다. 예를 들어 공정 성능 및 공정 변동에 영향을 미치는 요인 또는 공정 조건을 파악해야 할 수도 있습니다. 또는 공정이 이미 확정되었고 영향력 있는 요인도 식별된 경우에는 최적의 공정 조건을 결정할 수 있습니다.
공정 및 측정 시스템이 관리 상태에 있는지 확인
이상적으로는 공정과 측정 시스템이 모두 통계적 공정 관리(SPC) 시스템에 의한 측정을 통해 통계적 관리 상태에 있어야 합니다. 공정을 완전하게 관리 상태에 두고 있지 못하더라도 공정 설정을 재현할 수 있어야 합니다. 또한 측정 시스템 내에서의 변동성을 결정해야 합니다. 시스템의 변동성이 연구자가 중요하다고 생각하는 차이/효과보다 크면 실험은 유용한 결과를 산출하지 못합니다.

Minitab은 공정 관리를 평가하고 측정 시스템을 분석하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 도구를 제공합니다.

선별 단계

대부분의 공정 개발 및 제조 과정에는 다수의 잠재적 변수(요인)가 있습니다. 선별(공정 특성화)은 제품의 품질에 영향을 미치는 가장 중요한 요인을 식별하여 요인의 수를 줄이는 데 사용됩니다. 이를 통해 가장 중요한 소수의 요인에 대해서만 초점을 맞추어 공정 향상 효과를 얻을 수 있습니다. 여러 가지 유형의 선별 설계를 통해 여러 가지 유형의 항을 선별하고 곡면성을 탐지하거나 모형화할 수 있습니다. 필요한 경우 추가 최적화 실험을 수행하여 보다 복잡한 교호작용을 모형화하거나 반응 표면의 특성을 더 정밀하게 정의할 수 있습니다.

선별 작업을 수행하는 데는 주로 다음과 같은 설계가 사용됩니다.
  • 확정 선별 설계에서는 요인이 많은 실험에 포함되었던 요인 중 소수의 중요한 요인에 대해 더 복잡한 모형을 추정할 수 있습니다.
  • 산업 분야에서는 2-수준 완전 요인 설계 및 부분 요인 설계가 광범위하게 사용됩니다.
  • Plackett-Burman 설계의 경우 해는 낮지만 일부 선별 실험과 로버스트성 검사에서의 유용성이 널리 인식되어 있습니다.

최적화 단계

선별 과정을 통해 중요한 항을 식별한 후에는 실험 요인의 최적 값을 결정해야 합니다. 최적 요인 값은 공정 목표를 가장 잘 만족시키는 요인 값입니다. 예를 들어, 공정 산출량을 최대화하는 것이 공정 목적일 수도 있고 제품 변동성을 최소화하는 것이 공정 목적일 수도 있습니다.

확인 단계

확인 과정에서는 최적화 결과를 입증하기 위해 예측된 최적의 조건에서 후속 실험을 수행합니다. 예를 들어, 최적 설정에서 몇 개의 확인 런을 수행한 후 평균 반응에 대한 신뢰 구간을 구할 수 있습니다.

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