안녕하세요. 나의 이름 ~이다 로라 랭커스터.
나는 ㅏ 통계적 개발자 ~에 그만큼 JMP 그룹,
그리고 오늘 나는 여기 에게 말하다 ~에 대한 발견 최적의 운영 중 지역
~을 위한 비판적인 품질 속성 ~와 함께 그만큼 디자인 공간 프로파일러.
그만큼 첫 번째 물건 나 구함 에게 말하다 ~에 대한 ~이다
그만큼 일반적인 품질 어형 변화표 ~라고 불리는 디자인에 의한 품질,
또한 천하게 추천됨 에게 ~처럼 QbD ~을 위한 짧은.
디자인에 의한 품질 ~이다 ㅏ 체계적인 접근하다 ~을 위한 통합 품질
~ 안으로 그만큼 전체 제품 수명주기 시작 ~에 그만큼 설계 단계.
그것 ~였다 첫 번째 소개 ~에 의해 조셉 주란, 그리고 그것 ~였다 만들어진 인기 있는 ~에 그의 책,
쥐란 ~에 큐 디자인에 의한 품질 방법 뒤쪽에 ~에 1992.
그것 ~였다 ㅏ 매우 인기 있는 책, 그리고 ㅏ 약간의 연령 ~ 후에 그것 ~였다 출판,
그만큼 FDA 그리고 그만큼 국제적인 회의 ~에 조화, 또한 추천됨 에게 ~처럼 무형유산,
채택 된 이것들 디자인에 의한 품질 원칙 ~을 위한 그만큼 개발,
조작, 그리고 규제 ~의 약제.
그들 출판됨 여러 개의 지침
~을 위한 구현 디자인에 의한 품질 ~에 그만큼 제약 산업
~라고 불리는 무형유산 Q8- Q12, 그리고 이었다 가고 있다 에게 집중하다 ~에 무형유산 Q8 지침.
무엇 정확히 하다 우리 평균 ~에 의해 설계 공간?
잘, 이것 ~이다 ㅏ 매우 중요한 개념
~에 그만큼 제약 산업 ~을 위한 품질 ~에 의해 설계,
그리고 그것은 한정된 ~에 그만큼 무형유산 Q8( R2) 지침 ~처럼
그만큼 다차원 콤비네이션 그리고 상호 작용 재료 속성
그리고 프로세스 매개변수 저것 가지다 계속 ~ 이다 시연
에게 제공하다 보증 ~의 품질.
본질적으로, 그만큼 설계 공간 ~이다 무엇 식별하다 당신의 최적의 운영 중 지역
그건 가고 있다 에게 주다 너 최대 유연성 ~에 당신의 생산
~하는 동안 아직 확신하는 저것 너 얻다 ㅏ 품질 제품.
JMP 새로운 디자인 공간 프로파일러, 새로운 ~에 JMP 17,
도움이 된다 우리를 찾다 이것 설계 공간, 이것 최적의 운영 중 지역.
지금 거기에 실제로 여러 개의 단계 저것 필요 에게 BE 찍은 ~ 전에 너 ~할 수 있다 사용
그만큼 디자인 공간 프로파일러 에게 결정하다 당신의 설계 공간.
이것들 ~이다 설명 ~에 그만큼 Q8 지침,
그리고 그래서 이었다 가고 있다 에게 달리다 ~을 통해 저것들 단계.
그만큼 첫 번째 단계 저것 너 원하다 에게 가져가다
~이다 너 원하다 에게 정의하다 당신의 품질 표적 제품 프로필,
그리고 이것 ~이다 한정된 ~처럼 ㅏ 장래의 요약
~의 그만큼 품질 형질 ~의 ㅏ 의약품 제품
저것 이상적으로는 ~ 할 것이다 BE 달성 에게 보장하다 그만큼 원하는 품질,
취득 ~ 안으로 계정 안전 그리고 효능 ~의 당신의 의약품.
다음, 너 원하다 에게 결정하다 무엇 ~이다 그만큼 비판적인 품질 속성
그리고 무엇 ~이다 그들의 적절한 사양 제한.
ㅏ 비판적인 품질 기인하다, 또한 추천됨 에게 ~처럼 ㅏ CQA,
~이다 한정된 ~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.
한 번 당신은 단호한 저것들,
그 다음에 당신은 가고 있다 에게 설계 실험 에게 결정하다
무엇 ~이다 그만큼 비판적인 조작 프로세스 매개변수
저것 영향을 미치다 이것들 비판적인 품질 속성.
ㅏ 비판적인 프로세스 매개변수, 또한 추천됨 에게 ~처럼 ㅏ CPP ~을 위한 짧은,
~이다 ㅏ 프로세스 매개변수 누구의 가변성 가지다 영향 ~에 ㅏ 비판적인 품질 기인하다
그리고 그러므로 ~해야 한다 BE 모니터링됨 또는 통제된
에게 보장하다 그만큼 프로세스 생산하다 그만큼 원하는 품질 제품.
한 번 당신은 단호한 모두 ~의 저것,
그 다음에 당신은 가고 있다 에게 찾다 ㅏ 좋은 예측 모델
~을 위한 당신의 비판적인 품질 속성
~에 자귀 ~의 당신의 비판적인 프로세스 매개변수.
한 번 당신은 완료 저것,
그 다음에 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~에 JMP
에게 결정하다 당신의 설계 공간 ~을 위한 당신의 최적의 운영 중 지역.
하자 말하다 ㅏ 작은 더 구체적으로 ~에 대한 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~에 JMP.
첫 번째 ~의 모두, ~처럼 나 말하는, 그것은 새로운 ~에 JMP 17,
그리고 그것 거주하다 이내에 그만큼 예측 프로파일러.
바라건대 모든 사람 ~이다 친숙한 ~와 함께 그만큼 예측 프로파일러 ~에 JMP.
그것은 ㅏ 아주 멋진 도구 ~을 위한 탐험,
시각화 그리고 최적화 어느 모델 저것 너 생산하다 이내에 JMP.
그만큼 목표 ~의 그만큼 디자인 공간 프로파일러
~이다 에게 결정하다 ㅏ 좋은 설계 공간 ~에 의해 발견 그만큼 가장 큰 초직사각형
저것 맞다 ~ 안으로 저것 받아들일 수 있는 지역 그건 한정된
~에 의해 당신의 비판적인 품질 기인하다 투기 제한 적용된 에게 당신의 예측 모델.
지금, 한 번 너 가지다 저것 하이퍼 직사각형,
저것 준다 너 당신의 낮추다 그리고 높은 제한 ~의 당신의 비판적인 프로세스 매개변수
에게 결정하다 ㅏ 좋은 설계 공간 ~을 위한 유지 ㅏ 품질 제품.
지금, 나 단지 구함 에게 언급하다 매우 빠르게
저것 ㅏ 설계 공간 하다 ~ 아니다 가지다 에게 BE ㅏ 직사각형,
하지만 데 ㅏ 직사각형 설계 공간 만든다 그것 정말 편리한
~을 위한 확인 중 각 요인 하나 ~에 ㅏ 시간.
지금, 그만큼 문제 ~와 함께 이것 접근하다
~이다 저것 그만큼 받아들일 수 있는 지역 ~이다 대개 비선형,
그리고 발견 그만큼 가장 큰 초직사각형
~에 ㅏ 비선형 지역 ~이다 ㅏ 매우 어려운 매우 정확한 문제.
어떻게 하다 디자인 공간 프로파일러 일하다 그 다음에?
잘, 대신에 ~의 사용하여 그만큼 매우 정확한 접근하다
에게 발견 그만큼 가장 큰 하이퍼 직사각형, 그것 용도 ㅏ 시뮬레이션 접근하다.
그것 생성하다 수천 ~의 균일하게 분산 포인트들 ~ 내내 그만큼 공간
한정된 ~에 의해 당신의 초기의 비판적인 프로세스 둘레 요인 제한.
그 다음에 그것 용도 ㅏ 예측 모델
에게 시뮬레이션 당신의 응답 ~을 위한 당신의 비판적인 품질 속성.
메모 저것 그것은 언제나 최상의 에게 포함하다 일부 오류 ~을 위한 당신의 예측 모델
왜냐하면 당신의 예측 모델 ~이다 ~ 아니다 완벽한, 그것은 ~ 아니다 없이 오류.
그 다음에 한 번 너 가지다 저것 시뮬레이션 세트 ~의 데이터,
당신은 가고 있다 에게 가져가다 저것 세트 그리고 계산하다 그만큼 사양 내 부분
~에 의해 계산 그만큼 총 숫자 ~의 포인트들 저것 ~이다 안에- 투기 ~을 위한 모두 그만큼 응답,
모두 당신의 비판적인 품질 속성 ~에서 그만큼 포인트들 저것 ~이다 이내에 그만큼 공간
한정된 ~에 의해 그만큼 현재의 CPP 요인 한계 설정 당신의 현재의 설계 공간.
지금 그만큼 가장 쉬운 방법 에게 보다 어떻게 이것 공장 ~이다 에게 가다 에게 안 예 그리고 가다 에게 JMP.
그건 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다.
이었다 가고 있다 에게 바라보다 ~에 안 예 ~을 위한 ㅏ 통증 크림 공부하다.
그만큼 목표 ~의 이것 공부하다 ~이다 에게 용도 변경 ㅏ 습관성 경구 오피오이드 의약품
~ 안으로 ㅏ 뉴스 영화 통증 크림 저것 제공한다 그만큼 같은 안도 ~처럼 그만큼 경구 의약품.
그만큼 첫 번째 물건 그들 했다 ~였다 수치 밖으로 그들의 품질 표적 제품 프로필,
그리고 그 다음에 그들 ~이었다 할 수 있는 에게 결정하다 무엇 그들의 비판적인 품질 속성 이었다.
그것 회전 밖으로 거기 ~이었다 삼 ~의 그들을:
함정 능률, 소낭 크기, 그리고 ~에 시험관 풀어 주다,
그리고 이것들 ~이다 그만큼 투기 제한
저것 주다 ㅏ 품질 제품 ~을 위한 이것들 비판적인 품질 속성.
다음, 그들 달렸다 실험 에게 결정하다 무엇 ~이다 그만큼 프로세스 매개변수
저것 영향을 미치다 이것들 비판적인 품질 속성.
그것 회전 밖으로 거기 ~이었다 삼 비판적인 프로세스 매개변수:
유화제, 지질, 그리고 레시틴.
이것들 ~이다 그만큼 초기의 요인 한계 설정.
한 번 그들 했다 저것,
그들 사용된 그만큼 관습 디자이너 ~에 JMP 에게 설계 응답 표면 모델 디자인.
그들 달렸다 그만큼 실험, 그리고 그 다음에 그들 사용된 맞다 최소 사각형
에게 맞다 응답 표면 모델 ~을 위한 그만큼 삼 비판적인 품질 속성
~에 자귀 ~의 그만큼 삼 비판적인 프로세스 매개변수.
한 번 그들 했다 모두 ~의 저것,
지금 우리 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~에 JMP 에게 결정하다 그만큼 설계 공간.
하자 가다 에게 JMP.
이것 ~이다 나의 데이터 테이블 저것 ~였다 만들어진 ~에서 관습 디자이너 언제 나 만들어진
ㅏ 설계 ~을 위한 그만큼 응답 표면 모델 ~의 나의 삼 비판적인 품질 속성
~처럼 응답 ~에 나의 삼 비판적인 프로세스 매개변수 ~처럼 요인.
그것은 무엇 나 가지다 오른쪽 여기.
나 구함 에게 메모 저것 나 갔다 앞으로 그리고 나 추가됨
그만큼 비판적인 품질 기인하다 투기 제한 ~처럼 열 속성
왜냐하면 그만큼 디자인 공간 프로파일러
가지다 에게 알다 무엇 그만큼 투기 제한 ~이다 에게 일하다.
만약에 너 ~하지 않다 추가하다 그들을 ~처럼 열 속성,
당신은 BE 프롬프트 에게 추가하다 그들을 언제 너 시작하다 그만큼 디자인 공간 프로파일러.
하지만 나는 이미 완료 저것.
나는 또한 이미 저장됨 그만큼 스크립트
~을 위한 나의 모델 저것 나 만들어진 사용하여 맞다 최소 정사각형.
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 달리다 저것.
그것 자동으로 발사하다 맞다 최소 사각형.
나 가지다 그만큼 모델 닫은 그리고 단지 그만큼 예측 프로파일러 열려 있는.
알아채다 저것 그것 외모 좋다 그만큼 예측 프로파일러 저것 당신은 사용된 에게 봄.
나는 또한 추가됨 그만큼 투기 제한
~처럼 참조 윤곽 단지 그래서 나 ~할 수 있다 보다 그들을 ~에 관계 에게 나의 모델.
에게 얻다 에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러, 모두 너 하다 ~이다 가다
에게 그만큼 예측 프로파일러 메뉴, 회전하다 그것 에, 그리고 몇 가지 아래에,
당신은 보다 거기에 ㅏ 새로운 옵션 ~라고 불리는 디자인 공간 프로파일러.
만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 저것,
그만큼 디자인 공간 프로파일러 ~ 할 것이다 나타나다 오른쪽 아래에 그만큼 예측 프로파일러.
지금 알아채다 저것 왜냐하면 나 가졌다 추가됨 그만큼 투기 제한 ~처럼 열 속성,
그것 자동으로 가져왔다 저것들 안에.
만약에 너 가다 에게 그만큼 맨 아래 오른손 옆,
당신은 보다 어디 그것은 가져왔다 ~에 나의 투기 제한
~을 위한 나의 삼 응답 또는 삼 비판적인 품질 속성.
당신은 또한 알아채다 저것 그것은 가져왔다 ~에 일부 오류,
어느 그것은 가고 있다 에게 사용 ~처럼 나의 오류 ~을 위한 나의 예측 모델.
이것 가지다 오다 ~에 ~에서 그만큼 최소 정사각형 모델의 뿌리 평균 제곱 오류.
을 위한 예, 위로 여기, 만약에 나 가다 에게 나의 시험관 내 풀어 주다 모델,
너 ~할 수 있다 보다 그만큼 뿌리 평균 정사각형 오류 ~이다 1.2972,
그리고 그건 그만큼 같은 값
그건 나열된 아래에 여기 ~처럼 그만큼 오류 기준 편차.
지금 너 ~할 수 있다 변화 이것들 만약에 너 생각하다 이것들 ~이다 ~ 아니다 정확한,
이것들도 너무해 큰 또는 무엇이든.
너 ~할 수 있다 심지어 완전히 제거하다 그들을 그리고 가지다 아니요 오류,
하지만 우리 고도로 추천하다 저것 너 하다 추가하다 일부 오류 에게 당신의 모델.
좋아요, 거기 ~이다 여러 개의 것들 저것 너 ~할 것 같다 알아채다 ~이다 다른
~에 대한 이것 디자인 공간 프로파일러 ~보다 다른 프로파일러.
하나 ~의 그만큼 첫 번째 것들 당신은 알아채다 ~이다 저것 ~ 위에 여기 ~에 그만큼 Y축,
대신에 ~의 데 ㅏ 값 좋다 너 보통 하다,
좋다 위로 여기 ~에 그만큼 예측 프로파일러, 그것 단지 라고 사양 부분.
하지만 그만큼 실제 값 ~을 위한 그만큼 와이- 중심선 ~이다 실제로 ~ 위에 여기 에게 그만큼 오른쪽.
나의 사양 내 부분 ~을 위한 모두 삼 비판적인 품질 속성 언제 나 가지다
그만큼 초기의 요인 제한 세트 ~에 그만큼 가득한 범위 ~이다 71.2%.
그 다음에 너 ~할 수 있다 또한 보다 ~ 위에 여기 저것 그것 라고 그만큼 용량 부분 ~이다 100%.
그건 왜냐하면 나는 사용하여 100%
~의 그만큼 전체 시뮬레이션 데이터 세트 시작 위로
왜냐하면 모든 것 ~에 그만큼 가득한 요인 범위.
또 다른 물건 그건 다른 ~이다 ~을 위한 각 요인 셀,
당신은 보다 저것 거기에 둘 곡선 대신에 ~의 그만큼 보통의 하나 곡선.
그건 왜냐하면 이었다 찾고 ~을 위한 요인 제한,
그래서 ㅏ 낮추다 그리고 높은 한계 ~을 위한 각 요인.
그만큼 파란색 곡선 나타냅니다 그만큼 사양 내 부분 ~처럼 그만큼 낮추다 한계 변화.
있다 ㅏ 능숙한 전설 ~ 위에 여기 에게 돕다 나.
그만큼 빨간색 곡선 나타냅니다 그만큼 사양 내 부분 ~처럼 그만큼 높은 한계 변화.
나 ~할 수 있다 상호작용하다 ~와 함께 이것 프로파일러
에게 변화 나의 요인 한계 설정 또는 나의 설계 공간.
나 ~할 수 있다 이동하다 이것들 마커.
나 원하다 에게 확실히 이동하다 이것 에게 얻다 ㅏ 더 높은 사양 부분,
그리고 그래서 너 ~일 것이다 원하다 에게 찾다 곡선 저것 가지다 안 상승 경사.
나 ~할 수 있다 이동하다 이것 하나 내심 ~에 의해 질질 끄는 이것 채점자.
나 ~할 수 있었다 또한 단지 입력하다 가치 아래에 여기 아래에 그만큼 세포.
나 ~할 수 있었다 입력하다 가치 여기 ~에 이것들 필드 다음 에게 그만큼 요인.
또는 거기에 또한 또 다른 방법,
어느 ~이다 에게 사용 이것들 버튼, 이동하다 내심 그리고 이동하다 외부.
이것 이동하다 내심 단추, 만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 그것, 그것은 가고 있다 에게 주다 그만큼 가장 큰...
움직일 것입니다.
가장 큰 증가를 가져올 것입니다 ~에 검사하다 부분.
그것은 가고 있다 에게 바라보다 ~을 위한 그만큼 곡선 ~와 함께 그만큼 가장 가파른 길.
만약에 나 딸깍 하는 소리 ~에 이동하다 외부, 만약에 나 ~이었다 견딜 수 없는 에게 증가하다
그만큼 크기 ~의 나의 설계 공간, 그것 ~일 것이다 주다 나 그만큼 최소 감소하다.
나 ~일 것이다 바라보다 ~을 위한 그만큼 최소 가파른 길 하향의.
허락하다 나 가다 앞으로 그리고 딸깍 하는 소리 이동하다 내심.
나 눈치채다 언제 나 딸깍 하는 소리 저것, 그만큼 낮추다 한계 ~을 위한 ㅏ 유화제 갔다
~에서 700- 705, 그리고 그만큼 사양 내 부분 갔다 위로.
지금, 만약에 나 원하다 에게 바라보다 에...
이것 ~이다 그만큼 사양 내 부분 ~을 위한 모두 삼 비판적인 품질 속성,
하지만 만약에 나 원하다 에게 바라보다 ~을 위한 그들을 개별적으로,
그들은 에게 그만큼 멀리 오른손 옆
~의 각 응답 또는 각 비판적인 품질 기인하다.
나 ~할 수 있다 보다 그만큼 사양 내 부분 ~을 위한 각 하나 개별적으로.
하지만 위로 여기 그것은 발견 그것 기업적으로 ~을 위한 모두 ~의 그들을.
하자 딸깍 하는 소리 이동하다 내심 다시 그리고 알아채다 저것 ㅏ 유화제 갔다 ~에 다시
그리고 지금 그것은 위로 에게 710 그리고 나의 사양 내 부분 ~이다 위로 에게 78.
그만큼 용량 부분 지금 ~이다 아래에 에게 89.79%.
딸깍 하는 소리 그것 다시. 지금 나의 레시틴 낮추다 한계 갔다 위로.
나의 목표, 나는 가고 있다 에게 보다 만약에 나 ~할 수 있다 얻다 나의 사양 내 부분 모두 그만큼 방법 위로 에게 100%,
만약에 나 아직 ~할 수 있다 유지하다 요인 제한 저것 ~인 것 같다 합리적인 그리고 현실적이다.
하지만 ~ 전에 나 하다 저것, 거기 ~이다 여러 개의 옵션
~에서 그만큼 메뉴 ~의 그만큼 설계 공간 프로파일러
저것 나 정말 좋다 에게 사용 ~하는 동안 나는 행위 이것.
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 나 좋다 에게 회전하다 ~에 만들다 그리고 연결하다 무작위의 테이블.
이것 ~이다 가고 있다 에게 만들다 ㅏ 새로운 테이블 ~의 무작위의 데이터.
그것은 가고 있다 에게 하다 10,000 ~에 의해 기본, 나는 가고 있다 에게 떠나다 저것.
나는 가고 있다 에게 추가하다 무작위의 소음.
그것은 그만큼 같은 무작위의 소음 추가됨
에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러 기반을 둔 ~에 이것들 없는 기준 편차.
딸깍 하는 소리 좋아요 그리고 나 얻다 ㅏ 새로운 세트 ~의 10,000 데이터 포인트들,
균일하게 분산 ~ 내내 그만큼 요인 공간.
이것들 데이터 포인트들 ~이다 색상 코딩됨.
그만큼 녹색 포인트들 ~이다 사양에 맞는 모두 ~의 나의 비판적인 품질 속성
그리고 그만큼 빨간색 ~이다 밖으로.
아무것 그건 선택된 ~이다 아직 이내에 나의 설계 공간
또는 나의 현재의 요인 한계 설정.
무엇 나 정말 좋다 ~에 대한 이것 테이블 ~이다
그만큼 그래프 저것 ~이다 만들어진 ~에 의해 그만큼 스크립트 저것 ~이다 자동으로 저장됨 에게 그만큼 테이블.
나 정말 좋다 에게 바라보다 ~에 그만큼 산포도 행렬 와이.
허락하다 나 회전하다 저것 에.
이것 준다 나 ㅏ 보다 ~의 나의 데이터 ~와 함께 모두 조합
~의 나의 반응 변수 그리고 나의 비판적인 품질 속성.
그것 가지다 그만큼 투기 제한 그어진 ~에 그리고 그것 가지다 그만큼 사양 내 부분 음영처리된 녹색
그리고 모두 그만큼 빨간색 포인트들 ~이다 밖으로 ~의 투기 그리고 그만큼 녹색 포인트들 ~이다 안에- 투기.
나 또한 좋다 에게 바라보다 ~에 그만큼 요인 공간,
그리고 그래서 나 ~할 수 있었다 하다 저것 ~에 의해 찾고 ~에 그만큼 흩어지게하다 구성 행렬 엑스.
이것 ~이다 가고 있다 에게 주다 나 나의 요인 공간 또는 나의 비판적인 프로세스 매개변수 공간.
한 번 다시, 같은 색상 코딩
그리고 무엇입니까? 음영처리된 ~이다 이내에 그만큼 현재의 요인 설정.
보다 만약에 나 ~할 수 있다 ...을 놓다 이것 그래서 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 둘 다 ~의 이것들
~하는 동안 나는 조정 나의 요인 제한 ~ 위에 여기.
좋아요, 너 ~할 수 있다 보다 ~처럼 나 이동하다 내심,
너 ~할 수 있다 보다 어떻게 그만큼 음영처리된 영역 ~이다 수축
~을 위한 나의 요인 공간, 나의 설계 공간,
그리고 그만큼 숫자 ~의 사양을 벗어난 포인트들 ~이다 또한 수축.
지금, 나 정말 좋다 에게 또한 회전하다 ~에 그만큼 연결/숨기기 방법,
그리고 무엇 저것 하다 ~이다 그것 단지 숨기다 어느 포인트들 저것 ~이다 아니요 더 길게
이내에 나의 현재의 요인 한계 설정 또는 나의 현재의 설계 공간.
지금 만약에 나 유지하다 클릭 이동하다 내심,
너 ~할 수 있다 보다 어떻게 그만큼 빨간색 포인트들 ~이다 시작 에게 사라지다.
하나 다른 옵션 너 ~할 수 있다 사용, 만약에 너 선호하다,
~이다 너 ~할 수 있다 선택하다 에게 오직 바라보다 ~에 그만큼 포인트들 저것 ~이다 사양 내
또는 오직 바라보다 ~에 그만큼 포인트들 저것 ~이다 밖으로 ~의 투기.
나는 가고 있다 에게 회전하다 와이 밖으로 ~의 투기 ~에
에게 오직 바라보다 ~에 그만큼 포인트들 저것 ~이다 아직 밖으로 ~의 투기.
나는 가고 있다 에게 보다 만약에 나 ~할 수 있다 때리다 100.
이동하다 내심. 나는 가고 있다 에게 유지하다 가고 있다.
아직 외모 좋은.
유지하다 가고 있다.
좋아요, 지금 나는 때리다 100 %, 그리고 나 생각하다 이것 설계 공간,
이것들 요인 제한 하다 바라보다 좋다 그들은 아마 합리적인.
너 ~할 것 같다 알아채다 저것 나 아직 가지다 ㅏ 빨간색 가리키다 ~ 위에 여기 왜냐하면 이것 ~이다
ㅏ 분리된 세트 ~의 시뮬레이션 데이터,
하지만 나는 ~ 아니다 걱정하는 ~에 대한 저것 하나 무작위의 가리키다.
좋아요, 하자 조사하다 이것 설계 공간 저것 나 가지다 세트 여기.
무엇 나 원하다 에게 하다 ~이다 나 원하다 에게 보내다 그만큼 중간점 ~의 이것 설계 공간
뒤쪽에 에게 그만큼 예측 프로파일러 에게 보다 무엇 저것 외모 좋다.
나 ~할 수 있다 용이하게 하다 저것 ~와 함께 이것 옵션 저것 말한다, "보내다 중간점 에게 프로파일러."
언제 나 하다 저것, 그것 자동으로 보낸다
그만큼 중간점 ~의 이것 현재의 설계 공간 뒤쪽에 에게 그만큼 프로파일러 그래서 나 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그것.
나는 가고 있다 에게 회전하다 ~에 그만큼 바람직함, 그리고 나 생각하다 저것 외모 상당히 좋은.
나는 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 구하다 이것 환경.
나 원하다 에게 하다 저것 단지 그래서 나 ~할 수 있다 비교하다 이것 ~에 맞서
그만큼 최적의 환경 만약에 나 ~이었다 에게 최적화하다
~에 의해 최대화 모두 ~의 나의 비판적인 품질 속성,
어느 ~이다 무엇 너 5월 또는 ~ 아니다 원하다 에게 비교하다 에 맞서.
하지만 그것은 매우 쉬운 에게 하다 그리고 나 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 차이점.
너 ~할 수 있다 보다 거기에 ~ 아니다 ㅏ 거대한 차이점
~에 그만큼 바람직함 ~ 사이 그만큼 센터 ~의 나의 설계 공간 그리고 그만큼 최적의 값
만약에 나 최대화 모두 나의 비판적인 품질 속성.
나는 예쁜 좋은 ~와 함께 이것 센터 ~의 이것 설계 공간.
나는 가고 있다 에게 회전하다 그것 뒤쪽에 에게 저것 가리키다.
또 다른 물건 저것 너 ~할 수 있다 하다 이다... 잘, 나 ~하지 않다 정말 믿다...
그만큼 디자인 공간 프로파일러 용도 균일하게 분산 포인트들,
하지만 나 생각하다 저것 나의 비판적인 프로세스
매개변수 실제로 따르다 ㅏ 정상 분포.
그것은 매우 쉬운 에게 보내다 이것들 제한 뒤쪽에 에게 그만큼 프로파일러
그리고 뒤쪽에 에게 그만큼 모의 실험 장치
그래서 나 ~할 수 있다 시뮬레이션 사용하여 그만큼 정상 배포판.
만약에 나 딸깍 하는 소리 보내다 제한 에게 모의 실험 장치 그리고 선택하다 정상
~와 함께 제한 ~에 삼 시그마, 무엇 그것은 가고 있다 에게 하다 ~이다 그것은 가고 있다
에게 보내다 그만큼 제한 뒤쪽에 에게 그만큼 모의 실험 장치 그리고 수치 밖으로
무엇 나의 기준 편차 ~일 것이다 BE 만약에 저것 설계 공간 ~였다 세트 ~에 삼 시그마.
의 강의, 너 ~할 수 있다 변화 이것들 가치, 너 ~할 수 있다 변화 그만큼 분포.
나는 가고 있다 에게 사용 이것들 설정 그리고 보다 언제 나 시뮬레이션
무엇 나의 결함 비율 외모 좋다.
외모 좋다 그것은 ~에 영 모든 시간 나는 클릭 이것, 어느 ~이다 엄청난.
나 또한 원하다 에게 보다 무엇 발생 방법 밖으로 ~에 그만큼 꼬리.
나 ~할 수 있다 용이하게 하다 저것 ~에 의해 사용하여 그만큼 정상 가중 분포.
허락하다 나 회전하다 저것 ~에 ~을 위한 각 ~의 이것들.
이것 ~이다 ㅏ 방법 에게 확인하다 무엇 발생 에게 그만큼 꼬리.
지금 언제 나 딸깍 하는 소리 시뮬레이션,
그것은 ~ 아니다 상당히 영 왜냐하면 나는 테스트 방법 ~에 그만큼 꼬리, 하지만 그것은 아직 매우 낮은.
나는 매우 행복하다 ~와 함께 이것.
나 또한 좋다 에게 달리다 ㅏ 제정신 확인하다 ~을 위한 능력,
그리고 나 ~할 수 있다 용이하게 하다 저것 ~에 의해 사용하여 그만큼 시뮬레이션 에게 테이블 옵션,
어느 ~이다 가고 있다 에게 시뮬레이션 사용하여 그만큼 정상 분포
~을 위한 나의 비판적인 프로세스 매개변수 그리고 그만큼 예측 모델 ~와 함께 그만큼 오류,
그만큼 같은 오류 나 사용된 전에.
나 딸깍 하는 소리 만들다 테이블, 나 얻다 ㅏ 시뮬레이션 테이블
그리고 그것 가지다 ㅏ 구하다 분포 스크립트 저것 만약에 나 달리다,
~ 할 것이다 자동으로 열려 있는 위로 능력
왜냐하면 나 저장됨 나의 투기 제한 ~처럼 열 속성.
언제 나 확인하다 이것들 능력 보고서 ~을 위한 그만큼 삼 비판적인 품질 속성,
그것 외모 매우 좋은.
의 강의, 이것 ~이다 시뮬레이션 데이터, 그래서 너 원하다 에게 확인하다 그것 ~에 진짜 데이터,
하지만 나는 예쁜 행복하다 ~와 함께 무엇 나는 봄 ~에 대한 나의 설계 공간 오른쪽 지금.
나 원하다 에게 구하다 이것 설계 공간,
그리고 너 ~할 수 있다 용이하게 하다 저것 ~에 의해 가고 있다 에게 그만큼 디자인 공간 프로파일러 메뉴
그리고 확인 중 구하다 엑스 투기 제한, 그리고 이것 ~ 할 것이다 구하다
이것들 요인 한계 설정 뒤쪽에 에게 그만큼 원래의 데이터 테이블
~처럼 투기 제한 ~에 당신의 비판적인 프로세스 매개변수 열.
나 원하다 에게 딸깍 하는 소리 저것 그리고 나 가다
뒤쪽에 에게 나의 원래의 데이터 테이블 단지 뒤쪽에 여기.
닫다 이것들.
좋아요, 거기 그것 이다.
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