예측 모델을 사용하여 최적의 조건(설정점 및 범위)을 찾고 모델을 사용하여 의사 결정을 내리는 방법을 알아보세요.
방법을 확인하세요:
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최적의 설정점 찾기
- 최적의 범위 찾기
- Design Space Profiler를 사용하여 프로세스 매개변수 범위를 설정한 다음 예상 실패율에 따라 요인 공간을 좁힙니다.
- 연결된 테이블과 산점도 행렬 만들기 X
@andreacoombs1 과 @cweisbart 가 라이브 웨비나 데모에서 질문에 답했습니다.
질문: 열 관리자에서 값을 편집할 수 있나요?
답변: 열 이름, 데이터 유형, 형식 등의 일부 값을 변경할 수 있습니다.
질문: 응답을 최적화할 때 백분율이 100%를 넘지 않도록 어떻게 하시나요?
A: 100%를 넘는 이유는 선형 모델이기 때문에 분포가 정규 분포를 따른다고 가정하기 때문인데, 실제로는 그렇지 않을 수 있습니다. JMP Pro에서는 반응 분포를 변경하여 0에서 1 사이로 제한할 수 있습니다. 베타 분포와 일반화 회귀 분석을 사용할 수 있는데, 이는 예를 들어 0에서 1 사이 또는 0%에서 100% 사이의 반응에 사용됩니다. 이렇게 하면 데이터를 어떻게 처리하든 1이나 100%를 초과하는 반응은 발생하지 않습니다.
질문: 디자인 스페이스 프로파일러를 살펴보셨을 때 볼륨 비율이라는 항목이 있었는데, 그게 뭔가요?
A: 처음에는 설계 공간의 100%로 시작합니다. 10,000번의 전체 시뮬레이션을 진행하면서 10,000번의 실행 중 100%를 고려하게 되고, 10,000번의 실행 중 몇 퍼센트가 설계 공간에서 선택 해제되는지에 따라 설계 공간을 좁힙니다. 이는 설계 공간의 비율 또는 볼륨으로 표시됩니다.
질문: 설계 공간 프로파일러는 응답의 평탄성을 고려합니까?
A: 네, 간접적으로요. 다시 말씀드리지만, X의 가장 작은 변화를 찾으려고 하는 겁니다. 그러면 사양 비율이 가장 크게 증가합니다. 사양에 부합하는지 여부는 응답 기울기에 따라 결정됩니다. 아래 영상을 참조하세요.
질문: 설계 공간 밖으로 추론하여 검사율이 더 높은 곳을 찾을 수 있나요?
A: DOE에서 모델을 실행하는 경우, 설계 공간과 예측 프로파일러 범위는 DOE에서 테스트된 요인 범위에 의해 제한됩니다. 예측 프로파일러는 요인 공간으로 제한됩니다. 그렇지 않은 경우, 모델을 사용하여 더 넓은 범위를 테스트한 후 외삽할 수 있습니다. 이 작업은 수동으로 수행해야 하며, 자동화된 방법은 없습니다.
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