실험계획법은 사용자가 결과에 영향을 미치는 주요 요소를 식별하고 이러한 요소에 대한 최적의 설정을 결정함으로써 프로세스, 제품 또는 시스템을 최적화하고 개선할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 그 결과 효율성이 향상되고 최종 제품이 개선되며 비용이 크게 절감됩니다.
6부로 구성된 이 웹 시리즈는 DOE(Design of Experiments)의 능력을 발휘하는 데 도움이 되도록 제작되었습니다.
DOE를 처음 접하는 사람들을 위해 이 시리즈는 기존 방법에 비해 DOE를 사용하는 이점과 시작 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이미 DOE를 실행 중인 경우 이 시리즈를 통해 실행 중인 설계에서 더 많은 정보를 추출할 수 있습니다.
세션 1: 실험계획법이란 무엇인가 - 보려면 여기를 클릭하세요.
통계적 실험 설계(DOE)의 기본 사항에 대해 알아보십시오. 이 세션에서는 이 실험 방법이 기존 방법과 어떻게 다른지, 그리고 이것이 어떻게 과학자와 엔지니어가 실험에서 투자 수익을 극대화할 수 있는지 보여줍니다.
세션 2: Easy DOE 시작하기 - 보려면 여기를 클릭하세요.
DOE가 처음이신가요? 괜찮아요! Easy DOE는 DOE를 시작할 수 있는 가이드 플랫폼입니다. 단일 가이드 프로세스에서 실험을 설계하고 분석하는 방법을 알아보세요. DOE의 기본 사항에 익숙해지면 표준 DOE 접근 방식으로 원활하게 전환하는 방법을 알아보세요.
세션 3: 최신 DOE 방법으로 최적의 실험 설계 - 보려면 여기를 클릭하세요.
최신 DOE 방법을 사용하면 시스템에 맞는 실험을 만들 수 있습니다. Custom Design 플랫폼을 사용하여 기존 DOE의 한계를 극복하는 방법을 알아보십시오. 디자인을 만든 후 다양한 도구를 사용하여 다양한 디자인을 탐색하고 비교하여 목표를 지원하는 최상의 디자인을 만들고 있는지 확인합니다.
세션 4: 혼합물 DOE를 사용한 제형 최적화 - 보려면 여기를 클릭하세요.
페인트, 샐러드 드레싱, 비누. 그들의 공통점이 무엇입니까? 그들은 모두 혼합물입니다. 혼합물을 최적화하려면 총 질량이나 부피를 동일하게 유지하면서 성분이나 구성 요소의 비율을 변경해야 합니다. 이것이 작업 중인 시스템처럼 들린다면 당사와 함께 혼합 DOE를 생성하고 분석하는 방법을 배우십시오.
세션 5: 더 적은 것으로 더 많은 일하기 - 보려면 여기를 클릭하세요.
이미 실험에서 DOE 접근 방식을 사용하고 있으며 더 적은 수의 실험으로 더 많은 정보를 계속 추출하려고 하십니까? 고급 스크리닝 설계와 이전 실험을 기반으로 DOE를 증강하는 방법에 대해 알아보십시오. DSD(Definitive Screening Design)는 전체 실험 수를 줄이기 위한 플랫폼을 제공하고 시스템에 대한 추가 정보를 제공하는 효율적인 선별 설계입니다. DOE 증강은 이전 실험을 기반으로 구축하는 데 도움이 되는 방법론입니다. 간단한 스크리닝 설계로 시작한 다음 새 설계를 시작하지 않고도 더 많은 정보를 얻을 수 있는 방법을 알아보십시오.
세션 6: 고급 DOE 주제 - 보려면 여기를 클릭하세요.
JMP는 새로운 기능과 플랫폼에서 DOE로 가능한 것의 한계를 계속 확장하고 있습니다. 이 세션에서는 기능적 DOE와 자체 검증 앙상블 모델(SVEM)이라는 두 가지 기능에 초점을 맞춥니다. 기능 데이터는 동역학 곡선, 시간 경과에 따른 열 발생, 입자 크기 분포 또는 화학 스펙트럼과 같은 2차원 데이터입니다. 기능적 DOE를 사용하면 단일 매개변수 대신 전체 응답 곡선을 최적화할 수 있습니다. 자체 검증 앙상블 모델(SVEM)을 사용하면 고급 모델링 알고리즘을 통해 설계에서 더 적은 수의 실험을 실행할 수 있습니다.
