반응 최적화 도구를 사용하면 단일 반응 또는 반응 집합을 공통으로 최적화하는 변수 설정 조합을 식별할 수 있습니다. 이는 여러 변수의 반응에 대한 영향을 평가해야 하는 경우 유용합니다.

모형을 먼저 적합해야 반응 최적화 도구를 사용할 수 있습니다. 여러 반응을 최적화하려면 각 반응에 대해 별도로 모형을 적합해야 합니다. 반응 최적화 도구에서는 워크시트의 데이터를 사용하지 않습니다. 대신, 저장된 모형에 대한 워크시트를 보고 필요한 정보를 얻습니다.

예를 들어, 청량음료 제조회사에서 새로운 천연 레모네이드를 만들고 있다고 가정합니다. 새 음료의 맛 등급을 최적화하는 레몬, 물, 설탕의 비율을 찾고자 합니다. 그러나 수익을 늘리기 위해 성분의 비용을 최소화하고자 합니다. 물을 더 넣고 설탕을 줄이면 비용은 줄어들지만 맛이 나빠질 수 있습니다. 두 가지 목적을 달성하기 위해 반응 최적화를 사용하여 각 반응(맛과 비용)에 대한 허용 가능한 범위 내 최적의 결과를 생성하는 성분 비율을 찾습니다.

Minitab에서는 반응 최적화 도구를 사용하여 각 반응에 대해 정의한 요구 사항에 따라 최적의 반응을 검색할 수 있습니다.
  • 반응을 최소화합니다(망소특성, 예: 비용).
  • 반응을 목표로 합니다(망목특성, 예: 부품 치수).
  • 반응을 최대화합니다(망대특성, 예: 맛).

Minitab에서 각 반응의 개별 만족도를 계산하고 각 반응에 할당한 중요성을 기준으로 중요도 값을 부여합니다. 이 값을 결합하여 다반응 시스템의 종합 또는 전체 만족도를 결정합니다. 종합 만족도가 최대값에 도달할 경우 최적 솔루션이 발생합니다. 최적화 그림을 사용하여 변수 설정을 조정하고 변경이 반응에 어떤 영향을 미치는지 볼 수 있습니다.

이전 실험이나 관측을 통해 얻은 배경 정보, 이론적 원리 및 지식 등을 포함한 관련 주제 전문 지식과 함께 해석될 경우 반응 최적화가 가장 효과적입니다.

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