본 발표에서는 다양한 수지 합성 변수가 코팅 특성에 미치는 영향을 규명하기 위한 초기의 일상적인 실험계획법(DOE)을 살펴봅니다. 예비 데이터 분석을 통해 합성 변수와 최종 코팅 특성 사이에 몇 가지 유망한 상관관계가 발견되었습니다. 이해를 높이기 위해, 근본적인 반응 메커니즘과 간단한 확률 계산을 기반으로 수지의 개별 성분을 예측하는 이론적 틀을 개발했습니다. 이러한 혁신적인 접근 방식을 통해 기존 실험계획법 변수를 혼합물 변수로 재해석하여 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있었습니다.
이러한 혼합 변수의 맥락에서 데이터를 재분석함으로써 수지 구성이 코팅 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 새로운 통찰력을 얻었고, 이를 통해 수지 향상을 위한 참신하고 반직관적인 아이디어를 얻을 수 있었습니다.
이 연구 전체에서 JMP 소프트웨어의 적용을 보여주고, DOE 플랫폼, 예측 프로파일러, 3차 플롯, 산점도 행렬, 혼합물 프로파일러를 포함한 여러 분석 도구를 강조합니다.
