예측 모델을 사용하여 최적의 조건(설정점 및 범위)을 찾고 모델을 사용하여 결정을 내리는 방법을 알아보세요.
방법을 확인하세요:
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최적의 설정점 찾기
- 최적의 범위 찾기
- 디자인 공간 프로파일러를 사용하여 프로세스 매개변수의 범위를 설정한 다음 예상 실패율을 기준으로 요인 공간을 좁힙니다.
- 연결된 테이블과 산점도 행렬 만들기 X
라이브 웹 세미나 데모에서 @andreacoombs1 및 @cweisbart 가 질문에 답변했습니다.
Q: 열 관리자에서 값을 편집할 수 있습니까?
A: 열 이름, 데이터 유형, 형식 등과 같은 일부 값을 변경할 수 있습니다.
Q: 응답을 최적화할 때 백분율이 100%를 넘지 않도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
A: 100%를 넘는 이유는 선형 모델이기 때문에 분포가 정규적이라고 가정하기 때문입니다. 그렇지 않을 수도 있습니다. JMP Pro에서는 반응 분포를 0에서 1로 제한하도록 변경할 수 있습니다. 예를 들어 0과 1 사이 또는 0%와 100% 사이의 반응에 사용되는 베타 분포와 일반화 회귀를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 어떻게 처리하든 1% 또는 100% 이상의 응답을 얻을 수 없습니다.
Q: 디자인 스페이스 프로파일러를 볼 때 볼륨 비율이 있었습니다. 저게 뭐에요?
A: 시작할 때 디자인 공간의 100%를 가지고 시작하게 됩니다. 10,000번의 실행에 대한 전체 시뮬레이션을 수행하면 10,000번의 실행 중 100%가 표시되며, 디자인 공간을 좁힐 때 10,000번의 실행 중 몇 퍼센트가 내 디자인 공간에서 선택 취소되는지 확인하게 됩니다. 이는 디자인 공간의 비율이나 부피로 표시됩니다.
Q: 설계 공간 프로파일러는 반응의 평탄성을 고려합니까?
A: 네, 간접적으로요. 이번에도 X에서 가장 작은 변화를 찾으려고 합니다. 그 결과 사양 비율이 가장 크게 증가합니다. 사양에 부합하려면 응답의 기울기가 중요합니다. 아래 비디오를 참조하세요.
Q: 검사율이 더 높은 곳을 찾기 위해 설계 공간 외부에서 추정할 수 있습니까?
A: DOE에서 모델을 실행하는 경우 디자인 공간과 예측 프로파일러 범위는 DOE에서 테스트한 요인 범위에 의해 제한됩니다. 예측 프로파일러는 요인 공간으로 제한됩니다. 그렇지 않으면 모델을 사용하여 더 넓은 범위를 테스트한 다음 추정할 수 있습니다. 수동으로 수행해야 합니다. 그렇게 하는 자동화된 방법은 없습니다.
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