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