Design-Expert 소프트웨어 를 사용하여 제품 및 공정을 획기적으로 개선하십시오 . 핵심 요인 및 구성 성분들를 선별하고 상호 작용을 특성화하며 궁극적으로 최적의 프로세스 설정 및 제품 RECIPE를 성취합니다. interactive 2D 그래프에서 깃발을 설정하고 등고선 그림을 탐색합니다. 그런 다음 회전 가능한 3D 그림을 사용하여 모든 각도에서 반응 표면을 시각화합니다. 마지막으로 모든 반응변수들에 대한 desirability를 동시에 최대화하는 최적조건을 찾고, Graphical optimization을 통해서 각 반응변수의 등고선 그림들을 overlay하여 모든 사양을 동시에 충족하는 최적조건 둘레의 "sweet spot" 혹은 “design space”를 확인합니다. Design-Expert를 사용하면 강력한 다 요인 검정 도구를 매우 쉽게 적용할 수 있습니다. 연구를 가속화하고 큰 성공을 거두기 위해 무엇을 할 수 있는지 시도해 보십시오.
Design-Expert는 공정 또는 제품에 영향을 주는 핵심 요인 효과들을 선별하여 획기적인 품질 향상에 기여할 수 있는 2 수준 요인 선별 실험계획법과 같은 많은 powerful한 통계적인 tools를 제공합니다. 도구들을 나열하면 범주형 인자들의 최적 결합을 찾아주는 요인배치법, 공정의 최적조건을 찾아 주는 반응표면분석(rsm), 혼합물의 최적 RECIPE를 찾는 혼합물 실험계획법, 혼합물을 가공하는 공정변수들을 포함하는 혼합물 공정변수 실험계획법, 특정 인자의 수준 변경에 비용이 많이 드는 경우에 적용하는 분할법입니다.
Design-Expert 에서는 Analysis 단계에서 적절한 모형 찾기를 쉽게 할 수 있습니다. 편리하게 설정된 여러 개의 창들을 화면 분할하여 동시에 제공합니다. 예를 들면 Analysis 단계의 ANOVA 버튼을 클릭하면 3개의 창을 통해서 분산분석표, 모형 평가 통계량, 모형의 추정치에 관한 정보를 요약하여 후보 모형들의 비교를 용이하게 할 수 있습니다. Diagnostics 버튼을 클릭하면, 표준화 잔차의 정규확률그림, 표준화 잔차와 예측치의 산점도, 반응변수 변환의 필요성을 점검하는 Box-Cox 그림과 영향력 있는 관측치를 표시하는 그래프를 동시에 볼 수 있는 다중 그래프의 view를 제공하여 실험자료를 잘 설명하는 적절한 모형 찾기를 용이하게 해줍니다. Model Graphs 버튼을 클릭하면 여러 인자들의 주효과 그림과 상호작용효과 그림, 2개 이상의 반응변수들의 등고선 그림들을 동시에 볼 수 있는 다중 그래프의 view를 포함한 향상된 그래픽 기능을 확인할 수 있슴니다. Design-Expert 에서는 반응표변분석법과 공정변수 혼합물 실험계획법에서 최적 분할법 (optimal split plot designs) 설계 찾기, 작은 실험의 크기로 2, 3 개의 핵심인자들의 곡선효과의 추정이 가능한 실험설계인 Definitive Screening Designs(DSDs)의 실험의 블록화, 실험의 랜덤화에 제약조건이 있는 경우의 중심합성계획 등의 기능이 향상되었습니다. 축차적인 방법에 의한 RSM의 최적조건 찾기에서 추가 실험점들의 효율적인 찾기를 쉽게 해주는 Modify Design Space 기능, 반응변수가 단위 면적당 결점수인 경우에 실험자료의 효율적인 분석방법인 Poisson Regression에 의한 적절한 모형 찾기와 하나의 반응변수와 관련된 실험자료를 분석할때 다양한 모형평가 기준에 따라서 다양한 후보모형을 허용하고, 각각의 분석결과를 서로 비교할 수 있게 해주는 Multiple Analyses 기능이 추가되었습니다.
당신의 모든 요건이 충족되는 최적의 지점은 여러 개의 반응변수들을 동시에 최적화 시키는 가장 바람직한 인자들의 조건을 수치해석적인 방법으로 찾아주는 numerical optimization 기능을 통해 찾을 수 있습니다. 또한 잡음인자들은 물론 설계(또는 제어)인자들이 산포를 갖는 경우에도 설계인자와 잡음인자들에 관한 반응표면분석기법을 활용하여 설계인자들의 실험공간에서 반응변수의 평균과 표준편차에 대한 적절한 반응표면을 구하고, 평균을 목표치에 근접시키면서 표준편차를 작게 하는 최적조건을 찾는 로버스트 파라미터 계획법을 실행할 수 있어서 품질특성치가 식스 시그마 수준에 도달할 수 있도록 도와줍니다.
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