DSD 이후의 다음 단계는?저는 최근에 6가지 요인으로 구성된 DSD를 완료했는데, 4가지 요인만이 유의미한 것으로 나타났습니다.
아래는 모델을 축소한 후 예측 프로파일러가 어떻게 보이는지 보여주는데, 한 가지 요인에 대해 2차 효과가 나타났습니다.
제 모델에는 주효과가 4개, 2요인 상호 작용이 2개, 2차 효과가 1개 있습니다.
제 질문은, DSD의 다음 단계는 무엇인가? RSM 설계로 바로 가야 할까? 그래서 중심점이 있는 2^4 팩토리얼을 맞추고 거기서부터 시작해야 할까? 아니면 DSD로 할 수 있는 다른 것이 있을까?
실험 설계Re: DSD 이후의 다음 단계는?모델이 현실을 예측하는지 확인하기 위해 검증 실행을 수행하겠습니다.
결과가 좋아 보인다면 DSD 범위를 벗어나는 3개의 활성 요소를 포함하는 RSM을 생각해 볼 수도 있습니다. 그러면 실패의 끝이 어디인지 확인할 수 있을 겁니다. (또는 수율이 줄어드는 곳을 확인하는 겁니다.)
X1을 소폭 늘리면 수익률에 꽤 극적인 효과가 나타날 것 같나요?
Re: DSD 이후의 다음 단계는?복제를 위한 두 개의 중심점이 있는 해상도 IV 분수 요인은 어떨까요? 모델 효과에 대해 이미 어느 정도 이해하고 있는 것 같습니다.
Re: DSD 이후의 다음 단계는?저는 분할 DOE가 주로 스크리닝용이라고 생각했습니다. 2차 스크리닝 디자인을 하라는 말씀인가요? 아니면 실행 횟수가 적은 분할 디자인으로 중심점과의 적합성 부족을 측정할 수 있나요?
Re: DSD 이후의 다음 단계는?제안해 주셔서 감사합니다. 예측 프로파일러가 제안하는 최적 조건을 검증하고 거기서부터 시작할 계획입니다. 한 요인에 곡률이 있으므로 최적에 가까워졌다는 의미이고 다음 설계에 축 pt를 통합해야 하는지, 아니면 중심점이 있는 2^k DOE로 시작해야 하는지 궁금합니다.
Re: DSD 이후의 다음 단계는?음, 그것들이 주로 스크리닝을 위한 것이라는 사실은 몰랐지만, 당신이 알고 있다고 생각하는 효과의 수에서 다른 요인 설정을 가진 부분 요인 설계가 다음 모델 반복을 구축하기에 충분한 정보를 제공할 것이라고 추측했습니다. 이것은 RSM보다 실행 횟수가 적다는 것을 의미할 것으로 생각하는데, 이는 시간을 절약하고 여전히 적합성 부족에 대한 정보를 제공할 것입니다. 중심점은 스크린샷에 표시된 비선형성을 포착하는 데 필요한 것으로 보이며 재현도 유익한 것 같습니다. 반면에 저예산으로 빠르게 실험을 수행할 수 있다면 실행 횟수에 제한을 받지 않습니다. 맥락을 더 많이 알지 못하면 말하기 어렵습니다.
JMP의 DoE 플랫폼을 이용하면 서로 다른 설계를 비교할 수 있으며, 이를 통해 다음 단계로 어떤 단계를 취해야 할지 더 쉽게 결정할 수 있습니다.
편집: JMP 도움말에 적합하지 않습니다 .
Re: DSD 이후의 다음 단계는?저는 전 동료 @Byron_JMP 나 @Ressel이 추천한 것에 동의하지 않습니다. 하지만 저는 약간 다른 접근 방식을 취할 것입니다. 또한 여러분이 해결하려는 실질적인 문제가 있다고 가정하겠습니다. 지금까지 한 모든 일을 바탕으로 이 질문을 해보세요. "당면한 문제를 해결할 수 있을까요?" 답이 '예'라면 왜 후속 설계 실험을 실행해야 합니까? 답이 '아니요'라면 추가 조사 작업으로 넘어가세요.
Re: DSD 이후의 다음 단계는?추가 실험을 진행하기로 결정했다면 새로운 설계로 시작할 필요가 없습니다. DSD 데이터 테이블을 열고 DOE > Augment Design을 선택합니다. 이 도구를 사용하면 기존 설계에 추가할 최적의 새로운 실행 세트를 결정할 수 있습니다.
Re: DSD 이후의 다음 단계는?고맙습니다, 마크. 저는 그 옵션을 몰랐습니다. 꼭 살펴보고 활용하겠습니다!
