압력, 유량, 전력, 증착 시간 등 모든 매개변수의 효과를 확인하려면 다른 매개변수를 일정하게 유지하면서 개별적으로 ±10%씩 변경해야 합니다.매개변수의 효과를 확인하고 싶습니다. 먼저 다른 매개변수를 고정된 값으로 두고 압력을 +-10%만큼 변경하고 싶습니다.
그리고 다른 매개변수는 일정하게 유지한 채 유량만 +-10% 변화시켰습니다.
어떻게 하면 그럴 수 있을까?
품질 및 공정 엔지니어링Re: 압력, 유량, 전력, 증착 시간 등 모든 매개변수의 효과를 개별적으로 ±10%씩 변경하여 확인하고 다른 매개변수는 일정하게 유지해야 합니다.포럼에 오신 것을 환영합니다. 제 조언이 마음에 들지 않으시겠지만, OFAT(한 번에 한 요인씩 조작)를 하고 계십니다. 이는 요인 관계를 이해하는 데 비효율적이고 종종 효과가 없는 방법입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
1. 좁은 추론 공간
2. 상호작용 효과를 추정할 수 없음
3. 비현실적(모든 요소를 일정하게 유지하고 1을 변경할 수는 없음)
4. 최적이 아닌 설정(최적의 설정을 선택하는 것은 조건부(즉, 다른 요인의 설정에 따라 달라짐)입니다. 다른 요인에 대해 더 나은 설정을 찾으면 첫 번째 요인에 대한 결론은 무의미해집니다.)
5. 비용이 많이 듭니다(최적화 실행 횟수가 DOE보다 훨씬 많음)
대신 다중 요인 실험을 설계해 보시는 게 좋겠습니다. 4 요인 실험을 설명하셨는데, 최소 8회 처리만으로도 충분히 가능합니다(Res IV).
Re: 압력, 유량, 전력, 증착 시간 등 모든 매개변수의 효과를 개별적으로 ±10%씩 변경하여 확인하고 다른 매개변수는 일정하게 유지해야 합니다.안녕하세요 @사티암 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
@스탯맨 님 의견에 전적으로 동의합니다. 매개변수 효과에 대한 더 많은 정보와 확실성을 얻으려면 DoE를 실행해야 합니다. 목표가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 중요한 매개변수 효과를 검토하려는 건가요, 아니면 이미 최적값을 찾았고, 이 최적값이 요인의 작은 변화에도 강건한지 확인하고 싶으신 건가요?
이미 최적값을 찾았고, 주변 요인들의 작은 변화로 이 최적값의 강건성을 확인하고 싶다면, @statman 님 이 제안하신 것처럼 간단한 설계를 제안드립니다. 다만, 최적값의 실험적 변동성을 검증하기 위해 여러 개의 중심점을 추가하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 중심점 반복실험을 통해 공정의 순수한 실험적 변동성과 요인들의 영향을 검증할 수 있습니다.
이 대화에서 견고성 설계에 대한 몇 가지 아이디어를 살펴보세요: 견고성 설계
다음 자료에서도 정보를 찾을 수 있습니다.
https://www.nist.gov/document/robdesgn-1pdf
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section1/pri12.htm
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 압력, 유량, 전력, 증착 시간 등 모든 매개변수의 효과를 개별적으로 ±10%씩 변경하여 확인하고 다른 매개변수는 일정하게 유지해야 합니다.네, @Victor_G 님 , 이미 조건을 최적화했습니다. 결과에 영향을 줄 수 있는 각 중요 매개변수의 효과를 개별적으로 확인하면 됩니다. 지금은 두 매개변수의 상호작용에 대해서는 고려하지 않고 있습니다.
비효율적이든 아니든 상관없습니다. JMP에서 이 작업을 단일 차트로 할 수 있는지 알고 싶습니다. @스탯맨
각 매개변수에 대해 다른 차트를 만들고 싶지 않습니다.
정말 좋은 조언 부탁드립니다. 감사합니다.
Re: 압력, 유량, 전력, 증착 시간 등 모든 매개변수의 효과를 개별적으로 ±10%씩 변경하여 확인하고 다른 매개변수는 일정하게 유지해야 합니다.좋습니다. 그렇다면 제가 이전에 올린 견고성 설계에 대한 링크가 도움이 될 수 있습니다. @statman 님 이 말씀하신 것처럼, 견고성과 최적 설계의 적절성을 확인하기 위해 복잡한 설계를 실행할 필요는 없습니다. 간단한 8회 반복 부분 요인 설계만으로도 충분합니다(최적 설계를 확인하고 재현성을 확인하기 위한 중심점 추가).
물론, JMP에서 OFAT 접근 방식을 사용하여 데이터 테이블을 수동으로 만들고 모든 매개변수를 하나만 남기고 수정한 다음 매개변수 값을 하나씩 변경하여 작업을 계속할 수 있습니다.
하지만 앞서 언급했듯이 OFAT 접근법은 여러 요인 때문에 아무런 도움이 되지 않습니다. OFAT를 사용할 때 시스템을 점검할 때 직면할 수 있는 가장 큰 위험은 최적값을 찾지 못했음에도 불구하고 최적값을 찾았다고 착각하는 것입니다. OFAT는 사용자의 의견을 확인할 뿐, 시스템에 대한 사용자의 이해와 상충되지 않으므로 개선의 여지가 없습니다. OFAT는 Statman이 언급한 몇 가지 실험적 이유와 연구 대상 실험 공간에서 수행된 실험의 대표성 때문에 적합하지 않습니다.
DoE를 처음 접한다면 시작하는 데 도움이 되는 여러 리소스가 여기에 나열되어 있습니다: https://community.jmp.com/t5/실험디자인클럽/미국 에너지부-리소스/td-p/635455
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