목표를 설명하고, 가정된 모델에 대한 효과를 지정하고, 설계를 생성하고, 실험 실행 데이터를 수집하고, 실험 데이터를 통합하는 모델을 생성 및 적합시키고, 요인을 사용하여 설정을 최적화하고 개선하는 방법을 알아보세요. 디자인 공간 프로파일러를 사용하면 모델이 응답이 사양 내에 있을 것으로 예측하는 요인 공간 내 오류 영역(작동 범위)의 한계를 대화형으로 찾을 수 있습니다.
방법을 확인하세요:
- 실험 사례 연구에 사용된 데이터 검토
- 실험 설계 가능성 검토
- 확정심사설계(DSD) 생성 및 설계 공간 프로파일링 결과 요약
- DSD 생성 및 결과 해석
- DSD 방법론을 위한 효과적인 모델 선택을 사용하여 통계 모델을 설계 요인에 맞추고 해석합니다.
- Design Space Profiler를 사용하여 프로세스를 사양 제한 내에서 유지하는 데 필요한 요소 설정을 결정합니다.
질문에 대한 답변: @Phil_Kay 라이브 웹 세미나 중:
Q: 여러 레벨을 사용하는 DSD DOE를 어떻게 얻나요? DOE의 요인에는 각 요인에 고유한 특정 수준이 포함되어 있습니까? 아니면 JMP가 DSD를 접근 방식으로 선택할 때 이것을 선택했습니까?
A: 기본적으로 확정 선별 설계에는 항상 각 요인에 대한 3가지 수준이 있습니다. 따라서 범위의 최저값과 최고값을 정의하면 최종 선별 설계는 항상 3가지 수준을 제공합니다. 요인이 낮게 설정된 실행은 항상 발생합니다. 요인이 중간점에 설정된 실행과 높은 지점에 설정된 실행이 있습니다. 요인을 식별하고 최고점과 최저점을 지정하기만 하면 JMP가 보간하여 각 요인 범위의 중심점을 찾아줍니다. 관련된 질문은 화로를 200, 280 및 310으로만 설정할 수 있는 것처럼 정의된 레벨만 가지고 있다면 어떨까요? 여기서는 공간 인자 수준이 균등하지 않습니다. 이 경우 맞춤 디자인을 사용하는 것이 좋습니다.
Q: 사양 내에서 예측 프로파일러의 색상을 어떻게 지정합니까?
답변: JMP의 모든 그래프에서 축을 두 번 클릭하고 기준선이나 범위를 추가할 수 있습니다.아래를 참조하세요.
감사합니다. "전체 이야기"를 감상해 보세요. 기본 프로세스 입력 및 출력, DOE를 이해하고 디자인 공간 프로파일러를 사용하여 프로파일러와 함께 최적의 설정을 식별하는 방법을 알아보세요. 감사합니다
