확정적 선별 설계(DSD)는 많은 실험자들의 핵심적인 요구를 충족하는 독창적인 방법입니다. 2011년 DSD가 처음 발견된 이후 DSD가 빠르고 열광적으로 채택된 이유를 어떻게 설명할 수 있을까요? 많은 실험자들이 5~7개 요인에 대해 13회 또는 17회 반복 DSD를 몇 가지 주요 요인을 선별할 때 주로 사용합니다. JMP의 '확정적 선별 적합' 기능을 활용하면 이러한 요인들의 중요한 주효과, 상호작용, 그리고 곡선적 거동을 찾는 간단하고 효율적이며 효과적인 실험 워크플로를 활용할 수 있습니다. 활성 요인이 세 개뿐인 경우, 전체 2차 RSM 모델을 적합하고 한 번에 선별 및 최적화를 완료할 수 있습니다. 하지만 활성 요인이 세 개 이상인 경우에는 어떻게 될까요? 모호한 상황이 발생할 경우, 간단한 다음 단계가 있을까요? 아니면 이러한 상황의 복잡성이 DSD 도입에 걸림돌이 될까요? 이 프레젠테이션에서는 먼저 DSD의 가치를 보여주는 실제 사례를 살펴보겠습니다. DSD를 확장하는 간단한 방법을 살펴보고, DSD의 이점을 유지하면서 구조와 속성을 보존할 수 있도록 합니다. 결과적으로, 더 많은 사람들이 순차적인 DOE 및 DSD 워크플로우의 이점을 누릴 수 있습니다.
첨부된 PDF에서는 과제와 해결책 모색에 대한 내용을 다루고 있습니다.
이러한 솔루션의 실제 구현은 폴 넬슨 박사 의 저서 "DSD를 활용한 문제 해결 전략" 에서 논의됩니다. 이 글은 순차실험계획법(SD)의 실제 구현과 확정적 스크리닝 설계의 도입을 다루는 일련의 글 중 세 번째 편입니다.
