안녕하세요. 나의 이름 ~이다 로라 랭커스터. 나 ~이다 ㅏ 통계적 개발자 ~에 그만큼 JMP 그룹. 오늘, 나는 여기 에게 말하다 에게 너 ~에 대한 용해된 조합 그리고 운영 중 지역 최적화 ~을 위한 비판적인 품질 속성 ~와 함께 그만큼 JMP 17 프로파일러.
모든 것 이었다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 오늘 가지다 에게 하다 ~와 함께 그만큼 예측 프로파일러, 그리고 나 희망 저것 모든 사람 ~이다 친숙한 ~와 함께 그것.그것은 ㅏ 아주 멋진 도구. 하지만 만약에 당신은 아니다, 그만큼 예측 프로파일러 ~이다 ㅏ 도구 ~에 JMP 그건 엄청난 ~을 위한 대화형으로 탐험, 시각화, 그리고 최적화 그만큼 모델 저것 너 만들다 ~에 JMP. 구체적으로, 이었다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 둘 최근의 새로운 특징 저것 ~이었다 추가됨 에게 그만큼 예측 프로파일러. 그만큼 첫 번째 ~이다 그만큼 능력 에게 탐구하다 그리고 최적화하다 그만큼 모델 저것 당신은 만들어진 ~에 암사슴 JMP에서 저것 가지다 모두 다 아는 허용되지 않는 콤비네이션 힘. 그만큼 두번째 ~이다 그만큼 능력 에게 결정하다 안 최적의 운영 중 지역 ~을 위한 당신의 조작 프로세스 저것 보장하다 둘 다 품질 그리고 최고 생산 유연성.
하자 가다 앞으로 그리고 얻다 시작했다 말하는 ~에 대한 탐험하다 그리고 최적화 모델 ~에서 디자인된 실험 ~와 함께 이것 모두 콤비네이션 제약. 나 티 자주 발생 저것 언제 당신은 설계 실험, 그것은 ~ 아니다 가능한 또는 그것은 ~ 아니다 바람직한 ~을 위한 다양한 원인 에게 BE 할 수 있는 에게 실험 ~ 위에 그만큼 보통의 전체 직사각형 설계 지역. 언제 저것 일어난다, 너 필요 에게 BE 할 수 있는 에게 적용하다 제약 에게 당신의 설계 지역 ~ 전에 너 만들다 그만큼 설계 그리고 틀림없이 ~ 전에 너 달리다 그만큼 설계. 고맙게도, 항상 ~부터 JMP 6, 어느 가지다 계속 ~ 이다 ㅏ 긴 시간, 그만큼 관습 설계 플랫폼 가지다 계속 ~ 이다 할 수 있는 에게 만들다 설계 실험 ~와 함께 제한된 설계 지역. 부터 그 다음에, 강제 지원하다 가지다 또한 계속 ~ 이다 추가됨 에게 빠른, 유연한 충전재 디자인 그리고 피복 정렬 디자인.
지금, 무엇 종류 ~의 제약 ~이다 사용 가능 ~에 JMP DOE 플랫폼? 그만큼 첫 번째 유형 ~의 강제 ~이다 그만큼 더 간단하다 ~의 그만큼 둘. 그것은 선의 제약 ~에 마디 없는 그리고 혼합물 요인. 시간 여기 ㅏ 그림 어디 우리 가지다 둘 선의 불평등 제약 저것 ~이다 표시됨 ~에 그만큼 회색 음영처리된 지역. 그 다음에 그만큼 설계, 너 ~할 수 있다 보다 숙박 밖으로 ~의 그만큼 허용되지 않는 선의 제한된 지역.
그만큼 다음 유형 ~의 강제 ~이다 ~라고 불리는 ㅏ 허용되지 않는 콤비네이션 강제. 그것은 ㅏ 더 일반적인 그리고 ~할 수 있다 BE 더 복잡한 유형 ~의 강제. 그것 ~할 수 있다 이루어져 있다 ~의 마디 없는, 이산적, 숫자 그리고 또는 범주형 요인. 무엇 그것 ~이다 ~이다 ㅏ 강제 그건 ㅏ JSL 부울 표현 저것 평가하다 에게 진실 ~을 위한 요인 조합 저것 ~이다 ~ 아니다 ~에 당신의 설계 지역. 여기 안 예.
우리 가지다 ㅏ 둘- 요인 설계 어디 X1 L1 그리고 X2 L3 할 수 없다 BE ~에 그만큼 설계. 그들은 허용되지 않는 그리고 그들은 쓴 ~처럼 ㅏ JSL 부울 표현, 어느 너 ~할 수 있다 보다 오른쪽 여기. N 귀 저것 이것 설계 ~이다 만들어진 그리고 숙박 밖으로 ~의 이것 허용되지 않는 지역. 지금, 원래, 모두 ~의 이것들 허용되지 않는 콤비네이션 제약 가졌다 에게 BE 입력 ~처럼 JSL 좋다 이것. 하지만 그 다음에 ~에 JMP 12, ㅏ 허용되지 않는 콤비네이션 필터 ~였다 추가됨 저것 만들어진 그것 더 쉽게 에게 만들다 이것들 JSL 표현 만약에 너 가지다 꽤 쉬운 허용되지 않는 조합 그런 ~처럼 개인 요인 범위 결합된 ~와 함께 그리고/ 또는 표현.잘 바라보다 ~에 안 예 ~의 이것 곧.
지금, 무엇 ~에 대한 그만큼 예측 프로파일러 ~와 함께 제한된 지역? 왜 ~이다 그것 중요한 ~을 위한 그만큼 예측 프로파일러 에게 BE 할 수 있는 에게 순종하다 제약 언제 너 가지다 모델 ~와 함께 제약? 잘, 만약에 그만큼 프로파일러 무시하다 제약, 그 다음에 그것은 가능한 저것 그만큼 사용자 ~할 수 있었다 항해하다 에게 예측 저것 ~이다 ~ 아니다 실현 가능 한 그리고 그들 5월 ~ 아니다 깨닫다 그것. 그래서 너 ~할 수 있었다 끝 위로 ~에 안 영역 그건 ~ 아니다 가능한, ~ 아니다 바람직한, 그리고 너 틀림없이 아직 테스트를 거쳤습니다. 거기.그것은 안 외삽, 그래서 이것 ~이다 나쁜. 그 다음에 아마 심지어 더 나쁜, 만약에 너 원하다 에게 최적화하다 당신의 모델, 너 ~할 수 있었다 끝 위로 ~와 함께 안 실행불가능한 최적의 해결책. 만약에 저것 일어난다, 그만큼 사용자 ~일 것이다 가지다 에게 어느 하나 노력하다 에게 수동으로 찾다 ㅏ 실현 가능 한 최적의 해결책, 어느 ~할 수 있었다 BE 정말 딱딱한 또는 심지어 불가능한, 또는 그들 ~일 것이다 가지다 에게 사용 또 다른 도구.
무엇 ~이었다 그만큼 도전 ~와 함께 구하는 그만큼 예측 프로파일러 에게 순종하다 제약?왜 했다 그것 가져가다 그래서 많이 더 길게 에게 얻다 이것들 제약 ~에 그만큼 프로파일러 ~ 대 암사슴? 잘, 그만큼 기본 이유 가졌다 에게 하다 ~와 함께 그만큼 제한된 최적화. 그만큼 바람직함 기능 ~이다 ㅏ 비선형 기능. 저것 수단 저것 우리의 최적화 가지다 ㅏ 비선형 목적 기능 그리고 혹시 둘 다 마디 없는 그리고 범주형 요인 변수 저것 ~할 수 있었다 BE 관련된 ~에 제약. 이것 ~이다 모두 다 아는 ~처럼 ㅏ 혼합된 정수 비선형 프로그램 작성 문제, 그리고 그것은 안 극도로 어려운 유형 ~의 최적화 문제 ~하지 않는 한 너 알다 무엇 유리한 ~에 대한 당신의 목적 기능 또는 당신의 제한된 지역.그것은 단지 아주, 아주 딱딱한.
하지만 좋은 소식, 그만큼 예측 프로파일러 지금 공장 ~와 함께 모두 그만큼 같은 제약 ~처럼 그만큼 DOE 플랫폼. 회전 밖으로 저것 그만큼 예측 프로파일러 가지다 실제로 순종했다 선의 제약 ~에 마디 없는 변수 모두 그만큼 방법 뒤쪽에 에게 JMP 8, 제이 우리 ㅏ 커플 ~의 릴리스 ~ 후에 그들 ~이었다 추가됨 ~에 JMP 6. 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 하다 이것 더 빨리 왜냐하면 이것들 제약, 이것들 선의 제약 ~에 마디 없는 변수 가지다 정말 멋진 속성. 비 원인 ~의 저것, 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 구현하다 ㅏ 늑대- 줄인 구배 변종 연산.저것 연산 하다 ㅏ 정말, 정말 좋은 직업 ~의 발견 그만큼 글로벌 최적, 특히 만약에 너 ~하지 않다 가지다 범주형 변수. ~ 안에 저것 사례, 너 ~해야 한다 찾다 그만큼 글로벌 최적.
지금, ~부터 JMP 16, 그만큼 예측 프로파일러 지금 또한 순종하다 허용되지 않는 콤비네이션 제약 ~에 둘 다 마디 없는 그리고 범주형 변수. 지금, 이것 ~였다 ㅏ 많은 더 세게 왜냐하면 이것들 제약 ~이다 매우 일반적인. 너 ~할 수 있었다 놓다 전적으로 아무것 내부에 저것 JSL 부울 표현.그래서 우리 할 수 없다 추정하다 아무것 유리한 ~에 대한 우리의 제한된 지역 ~에 이것들 사례. 따라서, 우리 가졌다 에게 구현하다 ㅏ 유전적 경험적 연산, 어느 ~이다 ㅏ 매우 일반적인 유형 ~의 연산 ~을 위한 그만큼 제한된 최적화. 비 원인 ~의 이것, 우리 캔트 보장하다 ㅏ 글로벌 최적 해결책. 하지만 너 ~해야 한다 찾다 ㅏ 해결책 그건 매우 닫다 에게 글로벌 최적, 만약에 ~ 아니다 그만큼 글로벌 최적.
하자 가다 앞으로 그리고 시작 찾고 ~에 일부 예.첫 번째, 이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 ㅏ 화학적인 반응 실험. 이것 실험 가지다 하나 응답, 그리고 그만큼 목표 ~이다 에게 최대화하다 생산하다. 우리 가지다 삼 요인. 둘 ~의 그들을 ~이다 마디 없는, 시간 그리고 온도, 그리고 촉매 ~이다 범주형.
우리 가지다 둘 제약. 언제 촉매 비 ~이다 사용된, 온도 ~ 해야 하다 BE ~ 위에 400. 언제 촉매 씨 ~이다 사용된, 온도 ~ 해야 하다 BE 아래에 650. 여 이자형 사용된 관습 DOE는 만들다 ㅏ 응답 표면 설계 ~와 함께 디스 허용되는 조합. 왜냐하면 이것들 ~이다 꽤 단순한 제약, 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 사용 그만큼 허용되지 않는 조합 필터.
너 ~할 수 있다 보다 여기 저것 언제 나 세트 촉매 에게 비, 온도 할 수 없다 BE 아래에 400. 이것 ~이다 나의 첫 번째 허용되지 않는 지역. 또한 만약에 촉매 ~이다 씨, 그만큼 온도 할 수 없다 BE ~ 위에 650. 그 다음에 한 번 우리 만들어진 그만큼 설계, 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 설계 포인트들 머무르다 밖으로 ~의 그만큼 제한된 지역 저것 ~이다 회색 여기. 이것들 ~이다 그만큼 용해된 조합 지역. 그 다음에 우리 달렸다 그만큼 실험 그리고 우리 사용된 최소 맞춤 사각형 에게 맞다 ㅏ 응답 표면 모델 에게 그만큼 데이터.
지금, 나 원하다 에게 보여주다 너 어떻게 너 ~일 것이다 사용 그만큼 예측 프로파일러 에게 탐구하다 그만큼 모델 그리고 찾다 그만큼 최고 생산하다. 나는 가고 있다 에게 가다 얻다 밖으로 ~의 파워 포인트 그리고 가다 에게 JMP 정말 빠르게. 여기 ~이다 그만큼 데이터 테이블 ~에서 그만큼 화학적인 반응 실험 저것 우리 만들어진 ~와 함께 JMP 관습 설계 플랫폼. 우리는 이미 달리다 그것 그리고 입력 모두 그만큼 결과.그만큼 중요한 물건 나 원하다 에게 가리키다 밖으로 ~이다 저것 관습 DOE가 추가됨 이것 데이터 테이블 스크립트 ~라고 불리는 허용되지 않음 조합. 언제 너 열려 있는 그것 위로, 너 보다 그것은 갖다 그만큼 JSL 부울 표현 ~의 나의 허용되지 않는 조합.그리고 이것 ~이다 무엇 그만큼 예측 프로파일러 읽다 안에, 그리고 그건 어떻게 그것 알고 있다 ~에 대한 나의 허용되지 않는 조합 제약.
나는 이미 저장됨 나의 응답 표면 모델, 그리고 나는 가고 있다 에게 달리다 그것 그리고 가다 아래에 에게 그만큼 프로파일러. 왜냐하면 나 가지다 저것 허용되지 않는 조합 강제 저장됨 ~에 그만큼 테이블, 그것은 할 수 있는 에게 읽다 저것들 ~에 그리고 그만큼 프로파일러 ~할 수 있다 순종하다 그만큼 제약.나 에프 나 세트 촉매 에게 비, 알아채다 저것 나 할 수 없다 얻다 에게 ㅏ 온도 400 또는 아래에. 만약에 나 세트 촉매 에게 씨, 나 할 수 없다 얻다 에게 ㅏ 온도 650 또는 ~ 위에 왜냐하면 저것들 ~이다 허용되지 않는 지역. 또한, 언제 나 최대화하다 생산하다, 나 끝 위로 ~와 함께 ㅏ 해결책 저것 ~이다 실현 가능 한, 그것은 ~ 아니다 ~에 ㅏ 허용되지 않는 지역.
지금, 무엇 ~일 것이다 가지다 일어난 ~에 ㅏ 버전 ~의 JMP 이전의 에게 JMP 16? 잘, 우리 ~할 수 있다 보다 무엇 ~일 것이다 가지다 일어난 ~에 의해 찾고 ~에 그만큼 정확한 같은 데이터 테이블 없이 그만큼 허용되지 않는 콤비네이션 스크립트.나는 가고 있다 에게 달리다 그만큼 같은 정확한 모델 그리고 가다 에게 그만큼 프로파일러. 지금 이것 시간, 그만큼 프로파일러 그렇지 않다 알다 ~에 대한 나의 제약. 그래서 언제 나 세트 촉매 에게 비, 나 ~할 수 있다 가다 아래에 ~ 안으로 ㅏ 허용되지 않는 지역 아래에 에게 350. 촉매 씨, 나 ~할 수 있다 떠돌다 위로 ~ 안으로 또 다른 허용되지 않는 지역, 온도 ~ 위에 650. 여 암탉 나 하다 그만큼 최적화, 나 하다 끝 위로 ~와 함께 안 실행불가능한 해결책. 나는 ~에 그만큼 허용되지 않는 지역 어디 촉매 ~이다 씨 그리고 온도 ~이다 750.
나 ~일 것이다 BE 강요된 에게 가지다 에게 노력하다 에게 수동으로 찾다 ㅏ 실현 가능 한 해결책 그건 ~ 아니다 ~에 ㅏ 허용되지 않는 지역. 하지만 고맙게도, 그건 계속 ~ 이다 해결됨 ~부터 JMP 16. 하자 가다 깨끗한 위로 그리고 하자 가다 에게 또 다른 예.
좋아요, 그만큼 다음 예 이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 ~이다 ㅏ 태블릿 생산 실험. 그만큼 목표 ~의 이것 실험 ~이다 에게 최대화하다 용해. 우리 가지다 다섯 요인. 4개 ~이다 마디 없는 그리고 하나 ~이다 범주형. 우리 가지다 둘 제약.그만큼 첫 번째 강제 ~이다 저것 언제 화면 크기 ~이다 삼, 밀 타임 가지다 에게 BE 아래에 16, 그리고 나의 스프레이 비율 그리고 코팅 점도 따르다 이것 비선형 강제.
나 사용된 관습 다음 DOE 에게 만들다 ㅏ 응답 표면 설계 ~와 함께 허용되지 않는 조합 사용하여 이것들 둘 제약. 왜냐하면 이것 ~이다 ㅏ 복잡한 강제, 우리 ~할 수 있었다 ~ 아니다 사용 그만큼 허용되지 않는 조합 필터, 그래서 우리 가졌다 에게 입력하다 그것 ~처럼 ㅏ 스크립트, 어느 ~이다 ~ 아니다 딱딱한 에게 하다. 여기 어디 나는 입력 저것 비선형 강제 ~처럼 ㅏ 스크립트. 알아채다 나는 뒤집어진 그만큼 불평등 에게 보여주다 무엇입니까? 허용되지 않는 대신에 ~의 무엇 ~해야 한다 BE 허용된.티 암탉 나는 또한 추가됨 화면 크기 같음 3 및 밀 시간 보다 큰 ~보다 16 ~처럼 그만큼 다른 허용되지 않는 지역.
지금, 우리 ~할 수 있다 보다 ~에 의해 찾고 ~에 둘 다른 조각 ~의 나의 설계. 이것 첫 번째 그래프 ~이다 스프레이 비율 ~ 대 코팅 점도. 나 ~할 수 있다 보다 저것 모두 그만큼 설계 포인트들 머무르다 밖으로 ~의 그만큼 허용되지 않는 지역 세트 ~에 의해 이것 비선형 강제. 여 암탉 나 바라보다 ~에 화면 크기 ~ 대 밀 시간, 언제 화면 크기 ~이다 삼, 중 아픈 시간 할 수 없다 BE ~ 위에 16. 그 다음에 우리 달렸다 그만큼 실험, 그리고 우리 사용된 최소제곱 맞추기 에게 맞다 ㅏ 응답 표면 모델 에게 그만큼 데이터. N 아야 이었다 가고 있다 에게 사용 예측 프로파일러 에게 탐구하다 그만큼 모델 그리고 찾다 그만큼 최고 용해.
나는 가고 있다 에게 가다 뒤쪽에 에게 JMP.이것 ~이다 그만큼 태블릿 생산 실험 저것 ~였다 생산 ~에 의해 JMP 관습 DOE 플랫폼. N 귀 저것 한 번 다시, 그것 가지다 저장됨 그만큼 허용되지 않는 조합 데이터 테이블 스크립트 에게 그만큼 테이블. 나는 가고 있다 에게 바라보다 ~에 저것. 너 보다 저것 그것은 그만큼 JSL 부울 표현 ~의 나의 디스 허용되는 조합, 그리고 이것 ~이다 무엇 그만큼 프로파일러 ~ 할 것이다 읽다 안에.나는 저장됨 그만큼 응답 표면 모델 에게 그만큼 테이블. 언제 우리 가다 에게 그만큼 프로파일러 에게 탐구하다 그만큼 모델, 너 ~할 수 있다 보다 저것 그것 순종하다 나의 허용되지 않는 조합 강제. 언제 화면 크기 ~이다 삼, 밀타임은 할 수 없다 BE ~ 위에 16.
또한, 스프레이 비율 그리고 코팅 점도 순종하다 저것 비선형 불평등 강제. 언제 나 최대화하다 그만큼 해결책, 나 끝 위로 ~와 함께 안 최적의 해결책 그건 실현 가능 한 그리고 알아채다 저것 그것은 실제로 ~에 그만큼 강제 경계. 티 모자 말한다 나 저것 만약에 나 가졌다 ~ 아니다 계속 ~ 이다 인식 그만큼 제약, 나 거의 틀림없이 ~일 것이다 가지다 끝났다 위로 ~와 함께 안 최적의 해결책 저것 아니었다 실현 가능 한, 그리고 나 ~일 것이다 가지다 가졌다 에게 노력하다 에게 수동으로 찾다 그것, 어느 ~일 것이다 가지다 계속 ~ 이다 매우 어려운, 만약에 ~ 아니다 불가능한.
모두 오른쪽 . 하자 이동하다 ~에 에게 그만큼 다음 주제.여기 우리 가다. 뒤쪽에 에게 파워 포인트. 좋아요 . 우리의 다음 주제 ~이다 운영 중 지역 최적화 ~을 위한 비판적인 품질 속성. 이것 ~이다 어디 나는 가고 있다 에게 소개하다 그만큼 새로운 디자인 공간 프로파일러 그건 새로운 에게 JMP 17.
무엇 하다 우리 평균 ~에 의해 설계 공간 언제 이었다 말하는 ~에 대한 그만큼 디자인 공간 프로파일러?잘, 이것 ~이다 안 중요한 개념 그건 사용된 ~에 제약 개발 저것 식별하다 그만큼 최적의 운영 중 지역 저것 준다 최대 유연성 ~의 당신의 생산 ~하는 동안 아직 확신하는 품질. 이것 개념 ~였다 소개 ~에 의해 그만큼 FDA 그리고 그만큼 국제적인 회의 ~에 조화 언제 저것들 기관 결정했다 에게 입양하다 품질 ~에 의해 설계 원칙 ~을 위한 개발, 조작, 그리고 규제 ~의 약제. 여 암탉 그들 했다 저것, 그들 놓다 밖으로 일부 정말 중요한 지침 서류, ICH Q8-Q12, 저것 최대 의약품 회사 따르다.
구체적으로, 우리 원하다 에게 바라보다 ~에 ICH Q8( R2) , 어느 커버 설계 공간. 그것 정의하다 설계 공간 ~처럼 그만큼 다차원 콤비네이션 그리고 상호 작용 ~의 재료 속성 그리고 프로세스 매개변수 저것 가지다 계속 ~ 이다 시연 에게 제공하다 보증 ~의 품질.
지금, 거기 ~이다 ㅏ 숫자 ~의 단계 저것 필요 에게 BE 찍은 에게 결정하다 설계 공간 ~을 위한 ㅏ 제품, 그리고 여러 개의 ~의 그들을 필요 에게 BE 완료 ~ 전에 너 ~할 수 있다 얻다 에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러 그리고 JMP. 하나 ~의 그만큼 첫 번째 것들 저것 너 필요 에게 하다 ~이다 너 필요 에게 결정하다 무엇 당신의 비판적인 품질 속성 ~이다 그리고 무엇 그만큼 적절한 투기 제한 ~이다 에게 유지하다 품질. 잘 나타내다 에게 이것들 비판적인 품질 속성 ~처럼 CQAS. 그만큼 무형문화유산 문서 정의하다 ㅏ 비판적인 품질 기인하다 ~처럼 ㅏ 물리적, 화학적인, 생물학적, 또는 미생물학적 재산 또는 특성 저것 ~해야 한다 BE 이내에 안 적절한 한계, 범위, 또는 분포 에게 보장하다 그만큼 원하는 제품 품질. 이것 ~이다 그만큼 중요한 첫 번째 단계.
다음, 우리 원하다 에게 사용 디자인된 실험 에게 결정하다 무엇 ~이다 우리의 비판적인 조작 프로세스 매개변수 저것 영향을 미치다 저것들 비판적인 품질 속성. 잘 나타내다 에게 이것들 ~처럼 CPP, 비판적인 프로세스 매개변수, 왜냐하면 ICH Q8 정의하다 ㅏ 비판적인 프로세스 매개변수 ~처럼 ㅏ 프로세스 매개변수 누구의 가변성 가지다 안 영향 ~에 ㅏ 비판적인 품질 기인하다 그리고 그러므로 ~해야 한다 BE 모니터링됨 또는 통제된 에게 보장하다 그만큼 프로세스 생산하다 그만큼 원하는 품질.그 다음에, 한 번 당신은 단호한 당신의 CQA 그리고 당신의 CPP, 그 다음에 너 원하다 에게 찾다 ㅏ 정말 좋은 예측 모델 ~을 위한 당신의 CQA ~에 자귀 ~의 당신의 비판적인 프로세스 매개변수.한 번 당신은 완료 모두 ~의 저것, 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 디자인 공간 프로파일러 에게 결정하다 ㅏ 좋은 설계 공간 ~을 위한 당신의 제품.
하자 말하다 ㅏ 작은 더 구체적으로 ~에 대한 그만큼 디자인 공간 프로파일러 그리고 JMP.그만큼 목표 ~의 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~이다 에게 결정하다 ㅏ 좋은 설계 공간 ~에 의해 견딜 수 없는 에게 찾다 그만큼 가장 큰 하이퍼 직사각형 저것 맞다 ~ 안으로 그만큼 받아들일 수 있는 지역 그건 한정된 ~에 의해 당신의 비판적인 품질 기인하다 명세서 적용된 에게 저것 예측 모델 저것 너 설립하다. 한 번 너 설립하다 저것 하이퍼 직사각형, 그것 ~ 할 것이다 주다 그만큼 낮추다 그리고 높은 제한 ~의 당신의 비판적인 프로세스 매개변수 저것 결정하다 ㅏ 좋은 설계 공간.
그만큼 문제 ~이다 저것 저것 받아들일 수 있는 지역 ~이다 대개 비 선의, 그리고 발견 그만큼 가장 큰 하이퍼 직사각형 ~에 ㅏ 비 선의 지역 ~이다 ㅏ 아주, 아주 어려운 매우 정확한 문제. 왜냐하면 ~의 저것, 우리 궁금하다 어떻게 하다 그만큼 디자인 공간 프로파일러 실제로 결정하다 설계 공간 그 다음에? 잘, 대신에 ~의 견딜 수 없는 에게 찾다 그만큼 가장 큰 하이퍼 직사각형 수학적으로, 우리 사용 ㅏ 시뮬레이션 접근하다.무엇 그것 하다 ~이다 그것 생성하다 수천 ~의 균일하게 분산 포인트들 ~ 내내 그만큼 공간 한정된 ~에 의해 당신의 초기의 CPP 제한. 그 다음에 그것 용도 저것 예측 모델 저것 너 설립하다 에게 시뮬레이션 응답 ~을 위한 당신의 CQA. 메모, 왜냐하면 당신의 예측 모델 ~이다 ~ 아니다 없이 오류, 너 ~해야 한다 언제나 추가하다 응답 오류 에게 당신의 시뮬레이션.
한 번 당신은 갖다 당신의 시뮬레이션 세트, 그것 계산하다 안 사양 내 부분, 회계 그만큼 총 숫자 ~의 포인트들 ~에 저것 세트 저것 ~이다 사양 내 ~을 위한 모두 당신의 CQA ~에서 모두 그만큼 포인트들 저것 ~이다 이내에 그만큼 현재의 CPP 요인 제한. 이것 ~이다 가장 쉬운 에게 보다 ~에 의해 실제로 찾고 ~에 안 예 그리고 가고 있다 에게 JMP 그리고 찾고 ~에 그만큼 디자인 공간 프로파일러.그건 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 다음.
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 안 예 ~의 ㅏ 통증 크림 공부하다. 그만큼 목표 ~의 이것 공부하다 ~였다 에게 용도 변경 ㅏ 습관- 형성 경구 오피오이드 의약품 ~ 안으로 ㅏ 크림 저것 제공한다 그만큼 같은 안도 ~처럼 그만큼 경구 의약품. 티 그 첫 번째 물건 저것 우리 필요한 에게 하다 ~였다 결정하다 우리의 비판적인 품질 속성 ~을 위한 이것 의약품. 우리 단호한 저것 거기 ~이었다 삼 ~의 그들을 함정 능률, 소낭 크기, 그리고 안에- 시험관 풀어 주다.우리 또한 필요한 에게 결정하다 무엇 ~이다 그만큼 투기 제한 저것 확신하다 품질. 그건 무엇 이것들 숫자 이다.
다음, 우리 달렸다 실험 에게 결정하다 어느 ~의 우리의 조작 프로세스 요인 영향을 미치다 이것들 비판적인 품질 속성. 그것 회전 밖으로 거기 ~이었다 삼 ~의 그들을. 그들 ~이다 유화제, 지질, 그리고 레시틴, 그리고 이것들 ~이다 그만큼 초기의 요인 제한 ~을 위한 이것들 CPP.
다음, 우리 사용된 관습 설계 그리고 최소제곱 맞추기 에게 찾다 응답 표면 모델 ~을 위한 우리의 삼 비판적인 품질 속성 ~에 자귀 ~의 우리의 삼 비판적인 프로세스 매개변수. 한 번 우리 했다 모두 ~의 저것, 지금 이었다 할 수 있는 에게 가다 에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러 그리고 JMP 에게 결정하다 ㅏ 설계 공간 ~을 위한 이것 통증 크림. 하자 가다 뒤쪽에 에게 JMP.
나는 가고 있다 에게 열려 있는 위로 나의 통증 크림 공부하다. 티 그의 ~였다 나의 응답 표면 모델 설계 만들어진 ~에 JMP DOE 플랫폼. 나는 갖다 나의 설계 ~에 자귀 ~의 나의 삼 비판적인 프로세스 매개변수 여기, 그리고 이것들 ~이다 나의 삼 비판적인 품질 기인하다 응답 여기. 그만큼 중요한 물건 나 원하다 에게 가리키다 밖으로 ~이다 저것 ~을 위한 각 ~의 이것들 비판적인 품질 기인하다 응답, 나는 저장됨 투기 제한 ~처럼 열 속성. 티 모자 ~이다 왜냐하면 그만큼 디자인 공간 프로파일러 가지다 에게 알다 무엇 그만큼 투기 제한 ~이다 ~을 위한 당신의 비판적인 품질 속성.그래서 만약에 너 ~하지 않다 입력하다 그들을 ~처럼 열 속성, 당신은 BE 프롬프트 에게 입력하다 그들을 한 번 너 시작하다 그만큼 디자인 공간 프로파일러, ~하지 않는 한 당신은 추가됨 그들을 여기.
나는 이미 저장됨 나의 응답 표면 모델 ~처럼 ㅏ 스크립트.나는 가고 있다 에게 달리다 저것 스크립트.그것 발사하다 최소제곱 맞추기, 그리고 나 가지다 그것 세트 위로 에게 자동으로 보여주다 그만큼 예측 프로파일러. 이것 ~이다 그만큼 같은 예측 프로파일러 저것 당신은 아마 사용된 에게 봄. 나 가지다 나의 삼 응답, 나의 비판적인 품질 속성 여기, 나의 삼 비판적인 프로세스 매개변수, 나의 요인 여기, 그리고 나 ~할 수 있다 탐구하다 그만큼 모델 ~처럼 보통의. 하지만 지금 나 원하다 에게 노력하다 에게 수치 밖으로 ㅏ 설계 공간 ~을 위한 나의 조작 프로세스.
지금 나 ~할 수 있다 용이하게 하다 저것 ~에 의해 가고 있다 에게 그만큼 생산 프로파일러, 작은 빨간색 삼각형 메뉴, 그리고 여러 개의 아래에. 나 보다 거기에 ㅏ 새로운 옵션 ~을 위한 디자인 공간 프로파일러, 그리고 만약에 나 선택하다 저것 오른쪽 아래에 그만큼 예측 프로파일러, 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~ 할 것이다 나타나다.
처럼 나 유명한, 만약에 나 하지 않았다 이미 가졌다 투기 제한 첨부된 에게 나의 응답, 그것 ~일 것이다 즉각적인 나 ~을 위한 저것. 하지만 지금 나 ~할 수 있다 보다 저것 그것은 가져왔다 그들을 ~에 ~에서 나의 열 속성. 너 ~할 수 있다 보다 오른쪽 아래에 여기. 그것은 또한 가져왔다 ~에 안 오류 기준 편차.이것들 가치 ~이다 오는 ~에서 그만큼 뿌리 평균 제곱 오류 ~의 나의 최소제곱 모델. 와이 너 ~할 수 있다 보다 여기, RMSE ~이다 여기, ~이다 그만큼 같은 값 ~을 위한 시험관 내 풀어 주다 ~처럼 그만큼 오류 기준 편차 여기. 의 강의, 너 ~할 수 있다 변화 이것들, 너 ~할 수 있다 심지어 삭제 그들을. 하지만 우리 고도로 추천하다 저것 너 가지다 일부 오류 ~을 위한 당신의 예측 ~부터 당신의 예측 모델 ~이다 ~ 아니다 완벽한, ~ 아니다 없이 오류.
좋아요. 그만큼 첫 번째 물건 너 ~할 것 같다 알아채다 ~에 대한 이것 프로파일러 ~이다 저것 그것 외모 ㅏ 작은 다른 ~에 저것 각 요인 셀 가지다 둘 곡선 대신에 ~의 그만큼 보통의 하나 곡선.그건 왜냐하면 이었다 견딜 수 없는 에게 찾다 요인 제한. 여 오히려 견딜 수 없는 에게 찾다 안 간격, 이었다 견딜 수 없는 에게 찾다 그만큼 운영 중 지역, 그만큼 설계 공간 어디 이었다 최적화 우리의 운영 중 지역. 그만큼 파란색 곡선- 우리 가지다 ㅏ 전설 에게 돕다 우리를- 이것 나타냅니다 그만큼 사양 내 부분 ~처럼 그만큼 낮추다 한계 변화, 그리고 그만큼 빨간색 곡선 나타냅니다 그만큼 사양 내 부분 ~처럼 그만큼 높은 한계 변화.
너 ~할 수 있다 보다 어떻게 만약에 나 ~이었다 에게 변화 그만큼 높은 한계 ~의 유화제, 그것 ~일 것이다 증가하다 나의 사양 내 부분. 저것 ~일 것이다 BE ㅏ 좋은 물건. 그건 어떻게 저것 공장. 또한 그만큼 사양 내 부분, 너 ~하지 않다 보다 그만큼 값 ~ 위에 여기 ~에 그만큼 왼쪽 좋다 너 대개 하다, 하지만 그것은 오른쪽 ~ 위에 여기 에게 그만큼 오른쪽 ~의 그만큼 세포. 그것은 처음에는, 79.21% ~의 나의 포인트들 ~이다 사양 내 그리고 그건 사양 내 ~을 위한 모두 ~의 그만큼 응답 에게 모두 ~의 그만큼 CQA.만약에 너 원하다 에게 보다 그만큼 개인 사양 내 부분, 너 ~할 수 있다 찾다 그들을 아래에 여기 다음 에게 그만큼 특정한 응답.
또한, 너 ~할 수 있다 알아채다 이것 용량 부분 ~이다 말함 나 저것 나 ~이다 현재 사용하여 모두 ~의 나의 시뮬레이션 데이터 그리고 그건 왜냐하면 그만큼 요인 제한 ~이다 세트 ~에 그들의 가득한 범위 처음에는. 에게 BE 할 수 있는 에게 변화 그만큼 요인 제한 또는 노력하다 에게 변화 그만큼 운영 중 지역, 너 ~할 수 있다 어느 하나 이동하다 그만큼 마커 ~처럼 보통의 또는 너 ~할 수 있다 입력하다 다른 요인 한계 가치 여기 ~에 이것 테이블 또는 오른쪽 여기 아래에 그만큼 세포 또는 너 ~할 수 있다 사용 이것들 버튼 . 나 정말 좋다 이것들 버튼. 만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 이동하다 내심, 그것은 가고 있다 에게 찾다 그만큼 가장 큰 증가하다 ~에 사양 내 부분.그것은 가고 있다 에게 찾다 그만큼 이동하다 저것 준다 나 그만큼 가장 큰 증가하다. 그것은 가고 있다 에게 찾다 그만큼 가장 가파른 상승 길 . 이동하다 외부 ~일 것이다 하다 그만큼 반대. 그것 ~일 것이다 찾다 그만큼 가장 가파른 길 하향의.
만약에 나 딸깍 하는 소리 이동하다 내심, 알아채다 저것 나의 유화제 낮추다 한계 가지다 증가 ~에서 700 에게 705, 그리고 나의 사양 내 부분 가지다 증가 에게 81.95. 만약에 나 딸깍 하는 소리 그것 다시, 지금 나의 레시틴 낮추다 한계 가지다 증가 ~에서 30 에게 31, 그리고 나의 사양 내 부분 가지다 다 쓴 위로 에게 84.5. 나 ~할 수 있다 유지하다 행위 이것.
하지만 ~ 전에 나 유지하다 행위 이것 ~까지 나 찾다 그만큼 원하는 사양 내 부분 저것 나 좋다- 그리고 나는 행복하다 ~와 함께 그만큼 요인 제한, 나 생각하다 그것은 ㅏ 합리적인 운영 중 지역- 거기 ~이다 여러 개의 옵션 ~에 그만큼 설계 공간 프로파일러 메뉴 저것 나 좋다 에게 바라보다 에. 그만큼 첫 번째 하나 ~이다 만들다 그리고 연결하다 무작위의 테이블. 여 모자 이것 하다 ~이다 그것 창조하다 ㅏ 새로운 무작위의 테이블 ~의 균일하게 분산 포인트들.너 언제나 원하다 에게 추가하다 무작위의 소음. 그것은 가고 있다 에게 사용 그만큼 같은 무작위의 오류 우리 사용된 전에. 나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 좋아요. 지금, 나 얻다 이것 테이블 ~의 10,000 새로운 무작위의 포인트들, 그리고 그들 ~이다 색상- 코딩됨. 그만큼 것들 저것 ~이다 두드러진 ~처럼 녹색 ~이다 안에- 투기, 그만큼 것들 저것 ~이다 빨간색 ~이다 밖으로 ~의 투기, 그리고 그만큼 것들 저것 ~이다 선택된 ~이다 이내에 나의 현재의 요인 제한, 나의 현재의 운영 중 지역.
그것은 유용한 에게 바라보다 ~에 그만큼 테이블, 하지만 나 정말 좋다 에게 바라보다 ~에 이것들 그래프 저것 ~이다 생산 ~에 의해 일부 ~의 이것들 저장됨 스크립트. 만약에 나 달리다 산포도 행렬 와이, 그것 ~ 할 것이다 주다 나 ㅏ 응답 보다 ~의 모두 나의 데이터 . 그만큼 음영처리된 지역 그건 녹색 여기 ~이다 그만큼 투기 제한.티 암탉 나 또한 좋다 에게 바라보다 ~에 그만큼 산점도 행렬 엑스, 어느 준다 나 그만큼 요인 공간 보다. 그것은 멋진 만약에 나 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그들을 둘 다 ~에 그만큼 같은 시간. 하는 동안 나는 변경 나의 요인 제한, 만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 이동하다 내심 다시, 너 ~할 수 있다 보다 어떻게 그만큼 포인트들 변화 . 나 찾다 그것 심지어 더 유용한. 너 또한 보다 어떻게 그만큼 요인 공간 변화. 나 찾다 그것 심지어 더 유용한 에게 숨다 모두 그만큼 포인트들 저것 ~이다 ~ 아니다 ~에 나의 현재의 운영 중 지역, 그 다음에 나 ~하지 않다 심지어 가지다 에게 바라보다 ~에 그들을.
지금, ~처럼 나 유지하다 클릭 ~에 이동하다 내심, 너 ~할 수 있다 보다 어떻게 저것 운영 중 지역 ~이다 수축. 만약에 너 오직 원하다 에게 BE 관심 있는 ~와 함께 그만큼 밖으로- 의- 투기 포인트들, 너 ~할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~에 와이 밖으로 ~의 투기, 그리고 저것 ~ 할 것이다 오직 보여주다 그만큼 밖으로 -의- 투기 포인트들 저것 ~이다 발생. 알아채다 저것 나의 사양 내 부분, ~처럼 나 유지하다 움직이는 나의 요인 제한 안에, ~이다 증가 .
나는 가고 있다 에게 유지하다 가고 있다 ~까지 나 어느 하나 때리다 100% 또는 나의 운영 중 지역 외모 좋다 무엇 나 캔트 저것 그렇지 않다 실현 가능 한, 저것 나 단지 습관 BE 할 수 있는 에게 달성하다. 나는 가고 있다 에게 유지하다 클릭 이동하다 내심.것들 아직 바라보다 좋은. 이동하다 내심, 단지 가고 있다 에게 유지하다 클릭 그것.좋아요, 나 때리다 100, 그리고 나 아직 생각하다 저것 이것들 요인 제한 대표하다 안 운영 중 지역 저것 나 생각하다 나 ~해야 한다 BE 할 수 있는 에게 달성하다.
에게 BE 할 수 있는 에게 바라보다 ~에 저것 더 나아가, 나 ~할 수 있다 보내다 그만큼 중간점 ~의 이것들 요인 제한 에게 그만큼 원래의 프로파일러, 보다 무엇 저것 외모 좋다. 나 생각하다 저것 외모 예쁜 좋은. 나 ~할 수 있다 또한 보내다 그만큼 제한 에게 그만큼 모의 실험 장치 ~에 그만큼 예측 프로파일러, 그리고 나 ~할 수 있다 결정하다 에게 사용 다른 배포판. 나 실제로 생각하다 저것 나의 비판적인 프로세스 매개변수 따르다 정상 배포판. 나는 가고 있다 에게 선택하다 이것 정상 ~와 함께 제한 ~에 3 시그마 . 그것 회전 ~에 그만큼 모의 실험 장치, 그리고 그것 세트 나의 분포 에게 정상, 그리고 그것 피규어 밖으로 그만큼 평균 그리고 기준 편차 ~을 위한 이것들 제한 ~와 함께 시그마, 3 시그마.
의 강의, 너 ~할 수 있다 변화 모두 이것들 가치 ~처럼 너 생각하다 것 같다 맞다 ~을 위한 당신의 소유하다 상황, ~을 위한 당신의 소유하다 조작 프로세스. 너 ~할 수 있다 변화 그만큼 분포, 너 ~할 수 있다 변화 그만큼 평균 삼나무 편차. 나는 단지 가고 있다 에게 떠나다 그것, 그리고 나는 가고 있다 에게 보다 무엇 시뮬레이션, 무엇 그만큼 정상 분포 외모 좋다. 그것 외모 정말 좋은.너 ~할 수 있다 보다 나의 결함 비율. 언제 나 유지하다 타격 시뮬레이션, 그것은 자주 0.
나 또한 좋다 에게 시뮬레이션 에게 그만큼 테이블 에게 BE 할 수 있는 에게 단지 얻다 ㅏ 보다 ~의 무엇 나의 능력 분석 ~일 것이다 바라보다 좋다 단지 ~처럼 ㅏ 제정신 확인하다. 나 에프 너 오다 아래에 여기, 너 ~할 수 있다 시뮬레이션 그만큼 테이블, 그리고 그것은 가고 있다 에게 사용 이것들 정상 분포 ~을 위한 그만큼 비판적인 프로세스 매개변수. 그것은 가고 있다 에게 사용 그만큼 같은 오류 ~을 위한 당신의 예측 ~처럼 우리 사용된 전에.
나는 가고 있다 에게 딸깍 하는 소리 만들다 테이블, 그리고 언제 나 하다 저것, 그것 자동으로 창조하다 일부 스크립트.하나 ~의 그들을 ~이다 분포. 만약에 나 달리다 저것, 나 ~할 수 있다 매우 용이하게 바라보다 ~에 나의 능력 보고서 왜냐하면 나 저장됨 나의 투기 제한 ~처럼 열 속성. 나 보다 저것 그만큼 능력 외모, ~에 최소 ~을 위한 그만큼 시뮬레이션 데이터, 그것 외모 정말 상당히 좋은. 그래서 나는 예쁜 행복하다 ~와 함께 이것, 심지어 그렇지만 이것 ~이다 단지 ~에 그만큼 시뮬레이션 데이터. 의 강의, 나 필요 에게 확인하다 그만큼 진짜 데이터, 하지만 나는 정말 행복하다 ~와 함께 무엇 나는 봄 그래서 멀리.나 생각하다 나는 가고 있다 에게 사용 이것들 제한 ~처럼 나의 설계 공간.
지금, 단지 에게 메모 ~ 전에 나 가다 더 나아가, 나 가지다 ㅏ 좋은 상황 여기, 하지만 하자 말하다 저것 너 하지 않았다 가지다 ㅏ 좋은 상황 어디 당신의 사양 내 부분 아니었다 어디 너 구함 그것 에게 BE, 그리고 너 정말 캔트 조정하다 당신의 요인 제한 더 이상.너 ~할 수 있었다 하다 무엇- 만약에 시나리오 ~에 의해 바꾸다 당신의 투기 제한 또는 당신의 오류 만약에 너 생각하다 저것 ~이다 무엇 저것 ~할 수 있었다 합리적으로 일어나다. 하지만 나 가지다 ㅏ 좋은 상황, 그리고 나는 행복하다.
나 ~이다 가고 있다 에게 사용 이것 옵션 구하다 X Spec Limits를 사용하면 비용이 절약됩니다. 이것들 요인 제한 뒤쪽에 에게 나의 원래의 데이터 테이블, 에게 나의 비판적인 프로세스 매개변수, 그래서 나 ~할 수 있다 구하다 이것들 요인 제한. 언제 나 하다 저것, 언제 나 가다 뒤쪽에 에게 나의 원래의 테이블, 너 ~할 수 있다 보다 저것 저것들 요인 한계 설정 가지다 계속 ~ 이다 저장됨 ~처럼 투기 제한 에게 나의 비판적인 프로세스 매개변수.
나 찾다 그것 정말 도움이 되는 에게 BE 할 수 있는 에게 바라보다 ~에 이것 설계 공간 ~에 자귀 ~의 그만큼 윤곽 응답 그리고 그만큼 받아들일 수 있는 지역.나는 이미 저장됨 나의 예측 ~처럼 방식 그리고 나 가지다 ㅏ 스크립트 저장됨 에게 달리다 그만큼 윤곽 프로파일러. 나는 가고 있다 에게 달리다 저것 . 이것 ~이다 가고 있다 에게 주다 나 나의 윤곽 응답 ~을 위한 모두 조합 ~의 나의 요인, 나의 비판적인 프로세스 매개변수. 나 ~하지 않다 알다 만약에 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 희미한 직사각형, 하지만 저것 ~이다 나의 설계 공간 ~처럼 한정된 ~에 의해 저것들 요인 제한 저것 갖다 저장됨 ~처럼 투기 제한 ~에 나의 비판적인 프로세스 매개변수. 그만큼 음영처리된 색깔의 지역, 이것들 ~이다 나의 투기 한계 응답 윤곽.
너 ~할 수 있다 보다 저것 나의 설계 공간 ~이다 훌륭하게 이내에 안 받아들일 수 있는 지역 ~을 위한 모두 이것들 윤곽 . 그것은 심지어 더 나아가 안에.그것은 ~ 아니다 감동시키는 그들을. 그건 왜냐하면 우리 추가됨 저것 오류 종료 ~을 위한 우리의 예측. 나는 정말 행복하다 ~와 함께 이것.
좋아요, 하자 얻다 뒤쪽에 에게 파워 포인트. 나 단지 원하다 에게 주다 너 ㅏ 약간의 테이크아웃 ~에 대한 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~ 전에 우리 포장하다 위로.
첫 번째 ~의 모두, 저것 사양 내 부분 저것 우리 봤다 ~에 그만큼 디자인 공간 프로파일러 해서는 안 된다 BE 찍은 ~처럼 ㅏ 개연성 성명 ~하지 않는 한 너 믿다 저것 당신의 요인, 당신의 비판적인 프로세스 매개변수 요인, 실제로 따르다 ㅏ 제복 분포 왜냐하면 그건 무엇 ~였다 사용된 에게 분배하다 그들을. 또한, 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~이다 ~ 아니다 의미했다 ~을 위한 모델 저것 가지다 ㅏ 크기가 큰 숫자 ~의 요인 또는 매우 작은 요인 범위 왜냐하면 ~의 그만큼 시뮬레이션 접근하다 저것 그것 걸립니다.
그것은 또한 추천, ~처럼 나는 말하는 여러 개의 타임스, 에게 언제나 추가하다 무작위의 오류 에게 당신의 응답 왜냐하면 당신의 예측 모델 ~이다 ~ 아니다 없이 오류. 그리고 마지막으로, 나 단지 구함 에게 만들다 ㅏ 성명 저것 심지어 그렇지만 이것 ~였다 동기 부여 ~에 의해 제약 산업, 그것 정말 ~이다 해당되는 많이 더 나아가 ~보다 저것. 어떤 경우에도 사례 어디 너 원하다 에게 찾다 안 최적의 운영 중 지역 그리고 너 원하다 에게 유지하다 유연성 그리고 품질, 그 다음에 이것 ~할 수 있다 BE 도움이 되는.
거기 ~이었다 많은 것들 ~에 대한 그만큼 설계 공간 프로파일러 나 하지 않았다 가지다 시간 에게 보여주다. 나 정말 희망 저것 너 ~ 할 것이다 확인하다 그것 밖으로. 어느 질문?
