Phil Kay가 최근 LinkedIn 게시물을 시작했을 때 이렇게 큰 반응을 얻을 줄은 몰랐습니다. OFAT가 작동하지 않습니다 ." JMP 글로벌 인에이블먼트 팀의 학습 관리자이자 데이터 분석 전도사인 Phil은 종종 LinkedIn 팔로워와 지혜로운 정보를 공유합니다.
그러나 이 게시물은 30,000회 이상의 조회수, 300개 이상의 반응, 60개 이상의 댓글을 기록했습니다. 아래에서 전체 내용을 읽을 수 있습니다.
나는 Phil에게 몇 가지 질문을 할 기회를 가졌습니다. 한 번에 한 요소씩 실험하는 것이 왜 그렇게 잘못된 것인지, 실험 설계가 좋은 점은 무엇이며, 주제.
한 번에 하나의 요소를 실험하는 것이 뭐가 그리 나쁜가요?
필: 한 번에 한 가지 요소를 실험할 때의 문제는 자연이 그 규칙에 따라 움직이지 않는다는 것입니다. 물리적/화학적/생물학적 세계는 훨씬 더 복잡합니다. 한 요인의 효과는 다른 요인이 설정되는 방식에 따라 달라집니다. 예를 들어 온도를 높이면 설정한 pH에 따라 다른 효과가 나타날 수 있습니다. 한 번에 하나의 요소만 변경하면 이러한 중요하고 복잡한 동작에 대해 배울 수 없습니다. 최종 결과는 최상의 솔루션을 찾지 못하고 고품질 결과를 일관되게 달성하기 위해 프로세스 또는 시스템을 제어하는 방법에 대해 많이 배우지 않는다는 것입니다. 시간과 노력의 낭비일 뿐입니다.
그렇다면 사람들은 왜 여전히 한 번에 하나의 요소를 실험합니까?
필: 대부분의 과학자와 엔지니어는 교육 초기부터 한 번에 한 가지 요소가 실험의 유일한 방법이라는 말을 들어왔습니다. 동시에 모든 요소를 변경할 수 있고 변경해야 한다는 생각은 무섭습니다.
괜찮은. 이제 실험 계획의 장점이 무엇인지 알려주세요.
이를 통해 프로세스의 가능성을 완전히 탐색하여 최상의 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그리고 그것은 단지 최적을 찾는 것에 관한 것이 아닙니다. 학습 도구입니다. 복잡한 행동을 포착하고 모든 요인의 영향을 이해할 수 있습니다. 통계의 "마법"을 사용하여 필요한 전체 시스템의 모델을 제공하는 데 필요한 몇 가지 설정만 테스트하기 때문에 효율성도 보장합니다.
뭐가 #DOEbyPhilKay 링크드인에서?
필: 사람들이 DOE(Design of Experiments)에 대한 생각과 주요 팁이 포함된 주간 게시물을 보기 위해 팔로우할 수 있는 해시태그입니다. 게시물은 DOE에 대한 조명 인용문, 전력 분석과 같은 기술 개념에 대한 소개, 내가 개를 산책시키는 동안 발생하는 요점을 혼합한 것입니다.
이 #DOEbyPhilKay 게시물을 만드는 이유는 무엇입니까? 당신은 무엇을 성취하기를 희망합니까?
필: 뻔뻔한 자기 홍보는 물론이고 DOE를 이제 막 배우려는 분들에게 이 글이 위로와 격려가 되었으면 합니다. 나는 또한 다른 DOE 전도자들의 열정을 활용하여 이 방법의 혜택을 받을 수 있는 기술을 가진 전 세계의 모든 실험자들의 비전을 향해 함께 일할 수 있기를 원합니다. 아마도 더 많은 교육자들이 미래의 과학자와 엔지니어들에게 DOE를 가르치도록 영감을 받을 것입니다.
#DOEbyPhilKay 게시물에 대한 반응은 어떻습니까?
필: 이 주제에 대해 강하게 느끼는 사람이 나뿐만이 아니라는 사실을 알게 되어 기쁩니다. OFAT 게시물의 조회수는 30,000회를 넘었습니다! 나는 토론을 정말로 즐겼다. 그리고 전 세계의 다양한 산업에 종사하는 수많은 새로운 사람들과 저를 연결해 주었습니다. 최근 누군가가 화학 학부생을 위해 DOE에 대한 모듈을 가르치고 있으며 내 기사 중 하나의 인용문으로 과정을 시작한다고 말했습니다. 아마도 내 경력에서 가장 자랑스러운 순간 중 하나일 것입니다.
클릭하면 LinkedIn에서 Phil의 게시물을 팔로우할 수 있습니다. 여기 "팔로우" 버튼을 탭합니다. (참고: 먼저 LinkedIn에 로그인해야 합니다.) 이제 Phil이 멋진 영국 시골을 산책하던 중 자신의 사랑스러운 강아지와 함께 찍은 이 사진을 감상하세요.
나는 사람들이 댓글에서 한 번에 한 요소를 지지한다는 사실에 놀랐습니다. 저는 20년 동안 DOE를 운영해 왔으며 그의 LinkedIn 게시물 이전에 OFAT라는 용어를 들어본 적이 없습니다. 나는 생명 공학 회사의 DOE를 재분석합니다. 나는 종종 DOE가 대답하도록 설계되지 않은 문제에 대한 해결책을 찾습니다. OFAT는 주제를 이해하기 전에 잘라내야 하는 지방일 뿐입니다.
안녕하세요 @DirtyDataCoLLC ,
예, 일부 사람들이 여전히 OFAT를 옹호한다는 사실에 저도 약간 놀랐습니다. 관심 요소가 하나뿐인 상황에 대한 이야기가 대부분이었던 것 같아요. 그것은 정말로 OFAT가 아닙니다. "OF"입니다.
지방 제거에 전적으로 동의합니다! 직접 사용해도 될 것 같아요!
