2024년 4월에 새 영상으로 업데이트되었습니다.
DOE와 Easy DOE의 가이드 모드를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
- "만약"이라는 질문에 더 빠르게 대답하세요
- 다양한 문제에 직면했을 때 중요한 요소를 식별하세요
- 민감도 및 무역 공간 분석을 수행합니다.
- 여러 응답에 걸쳐 최적화
- 가능한 모든 조합의 효율적인 하위 집합을 실행함으로써 동일한 리소스와 제약 조건으로 더 큰 문제를 해결할 수 있습니다.
- 디자인 시퀀스를 실행하면 가능한 한 비용 효율적으로 작업할 수 있으며 유용한 답변을 얻는 데 필요한 것 이상의 시도를 실행하지 않아도 됩니다.
방법을 확인하세요:
- 의사결정권자에게 DOE 결과를 대화형으로 제시하여 끝까지 시작하십시오.
- Easy DOE 인터페이스에 구현된 6단계 DOE 프로세스를 사용하세요
- 지원되는 요인 유형과 모델 선택을 이해합니다.
- 새로운 .jmpdoe 파일 을 사용하여 좀 더 복잡한 3응답, 4요인, 트레이드스페이스/최적화 예제에 대한 Guided Easy DOE 프로세스를 사용합니다.
- 정의하다
- 지정하다
- 설계
- 데이터 입력
- 분석하다
- 예측하다
- 보고서
2024년 라이브 웨비나에서 Tom Donnelly @tom_donnelly 와 Wendy Tseng @wendytseng 이 답한 질문:
질문: 요인을 바꾸기 어렵다면 어떨까요?
답변: 변경하기 어려운 요소가 있는 경우 Easy DOE의 Flexible 모드를 사용해야 합니다(오늘의 초점인 Guided 모드 대신).
질문: 요인들은 어떻게 결정되나요?
A: 실험자는 어떤 요소를 연구할 것인지 결정하는 사람입니다.
질문: 매번 결과가 바뀌면 어떻게 같은 결과를 반복하나요? 제어할 수 있는 시드 번호가 있나요?
A: 시뮬레이터는 실험실이 없기 때문에 단순히 "DOE를 실행하는" 방법입니다. 이를 통해 이 데모에서 실험을 설계하고 분석할 수 있습니다. (시뮬레이터에서 무작위 오류를 제거할 수 있습니다.)
질문: 목표 없이 응답을 추가하는 이유는 무엇인가요?
답변: 목표 없이 응답을 추가하는 옵션(응답 없는 목표가 아님)이 있는데, 이는 해당 요인에 대한 목표가 아직 없거나 단순히 목표가 없는 경우(그저 응답을 관찰하고자 하는 경우)입니다.
질문: 시뮬레이터 컬럼의 공식은 무엇입니까?
A: 톰이 실험 결과를 흥미롭게 만들기 위해 만든 공식입니다. 그가 만들어냈습니다. 이 데모의 목적을 위해 실험실에서 즉시 데이터를 수집하는 방법으로 생각해보세요.
질문: 모델 추정 창에 p-값을 추가하는 테이블 옵션이 있나요?
A: 표에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 p-값을 추가할 수 있습니다. 마우스 오른쪽 버튼 클릭 > 열 > 확률 > |t|
질문: JMP에서 가장 중요하지 않은 요소를 0으로 만드는 것은 무엇을 의미합니까?
A: 해당 용어는 모델에서 제거되었습니다. 응답(예: 속도, 대비)을 변경하는 데 역할을 하지 않습니다.
질문: 용어와 추정치 열 사이의 규모는 무엇을 의미합니까?
대답: 이는 모델 용어에 대한 추정치를 나타냅니다. 추정치 값(추정치와 하한 및 상한 95%)을 그래프로 나타낸 것입니다.
질문: 추정치는 무엇을 나타내나요?
A: 모델 추정치는 용어와 응답의 관계를 말합니다.
질문: DOE에서 소음을 어떻게 줄일 수 있나요?
대답: DOE에 더 많은 실행을 추가할 수 있습니다.
질문: JMP는 관계 모델링을 위한 샘플 데이터를 어떻게 생성하나요?
답변: Simulate 응답에 대해 묻는다면 JMP는 기본적으로 평균 0, 표준편차 1인 정규 분포를 사용하여 사용자가 입력한 계수로 설계에 지정된 모델에 오차를 추가합니다.
질문: 반복실험이 없다면 오차를 어떻게 추정하나요?
A: JMP의 권장 실행 횟수에는 모델을 추정하는 데 필요한 최소 실행 횟수(모델 용어 수보다 많은 실행 횟수) 이상이 포함됩니다. 가이드 모드는 모델 오류를 얻기에 충분한 실행 횟수를 보장합니다. (순수 오류와 적합성 부족을 테스트하려면 반복이 필요합니다.)
질문: 그렇다면 Easy DOE의 한 가지 용도는 스크리닝 연구라고 할 수 있나요?
대답: 네, Easy DOE를 사용하여 스크리닝 연구나 최적화 연구(또는 그 중간의 것)를 설계할 수 있습니다.
질문: 기본적으로 모델을 시뮬레이션하기 위한 데이터를 얻으려면 실험을 실행해야 합니까?
A: 네, 실제로는 Easy DOE에서 실험을 설계합니다. 그런 다음 실제 세계(예: 실험실)로 가서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 Easy DOE에 데이터를 입력(또는 데이터 테이블 로드)하고 분석을 수행합니다.
질문: 범주형 x, y 값에 대한 예가 있나요?
A: 범주형 요인(X)을 사용한 예를 보고 있습니다. 범주형 Y도 가능하지만 훨씬 더 고급 주제입니다(유용한 모델을 위한 충분한 데이터를 수집하고 있는지 확인하기 위함).
질문: 응답 중 하나를 최소화에서 최대화로 바꾸거나, 그 반대로 바꾸면 DOE 결과는 어떻게 바뀝니까?
A: 디자인은 모델 선택에 따라 결정됩니다. 그러나 바람직성을 설정할 수 있고, 예를 들어 MOP를 최대화하여 MOP를 최소화하도록 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 답이 바뀌고, 최적화할 때 변경한 내용을 다시 분석합니다. 저희의 경우 답은 꽤 비슷했지만, 일반적으로 목표를 변경하면 차이가 있을 것이라고 생각합니다. 비디오 보기:
질문: 그럼 기본적으로 복제본은 추가되지 않나요? 별도로 추가해야 하나요?
대답: 유연 모드(고급 모드)를 사용하여 복제본을 추가할 수 있습니다.
Flexible Mode lets you add replicatesFlexible Mode를 사용하면 복제본을 추가할 수 있습니다.Flexible Mode를 사용하면 복제본을 추가할 수 있습니다.
질문: 제 팀에서 진행하는 많은 실험에서 많은 연속적 요인이 불연속적 숫자적 요인으로 실행됩니다. 이 접근 방식을 사용하는 데에는 장단점이 있습니까?
A: 유일한 장점은 일부 사람들이 더 중간 수준을 원한다는 것입니다. 궁극적으로 2차 모델을 맞추려면 3단계만 있으면 됩니다. 예를 들어, 5단계를 강제로 적용하고 이산 수치를 선택하여 5단계를 주면 JMP가 아마도 이를 넣을 것입니다. 그러면 JMP가 더 많은 극단을 선택하고 중간은 덜 선택할 것입니다. 수학적으로는 여전히 지속적으로 생각하기 때문입니다. 범주형을 사용하면 극단에서 더 많은 레버리지가 있습니다. 요약하자면 이는 연속형에 더 많은 수준을 강제하는 방법이지만 진정으로 연속형이라면 아마 그럴 필요가 없을 것입니다.
질문: 저는 일반적으로 설계에 적합성 부족 실행 세트를 포함하는 다른 DOE 소프트웨어를 사용합니다. JMP DOE 설계에서 적합성 부족은 어떻게 테스트되었습니까?
A: 반복 실험은 항상 적합성 부족 검정을 제공합니다. 왜냐하면 그러면 모델 오류와 비교할 수 있는 순수 오류의 추정치가 있기 때문입니다. 반복 실험이 없다면 적합성 부족 검정을 제공하지 않고 모델 오류가 있는 동일한 모델을 제공합니다. 수년 동안 동일한 제품을 만들어 왔다면 순수 오류가 무엇인지에 대한 좋은 역사적 아이디어를 이미 가지고 있을 것입니다. 반복 실험과 적합성 부족 검정을 하는 한 가지 이유는 프로세스에 익숙하지 않은 경우입니다.
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