실험 설계 워크플로우
실험 설계(DOE) 워크플로우란 무엇인가요?
실험 설계(DOE)는 다중 입력 변수(요인)가 출력 변수(반응)에 미치는 영향을 더 잘 이해하기 위해 실험을 계획, 수행 및 분석하는 정형 접근 방식입니다. 설계된 실험은 원인과 결과의 관계를 식별하고 공정 또는 제품을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. DOE 워크플로우는 설계된 실험을 제대로 실행하기 위한 일반적인 단계 순서를 설명합니다.
DOE 워크플로우는 정의, 모형, 설계, 데이터 입력, 분석, 예측의 6단계로 구성됩니다. 어떤 실험 설계 방법을 선택하든 실험을 설계하기 위한 프레임워크는 동일하게 유지됩니다.
- 정의: 실험 목적, 반응 및 요인을 식별합니다.
- 모형: 초기 통계 모형을 제안하거나 지정합니다.
- 설계: 초기 통계 모형을 지원할 수 있는 실험 설계를 생성하고 평가합니다.
- 데이터 입력: 설계의 각 행(실행)에 대한 데이터를 수집합니다.
- 분석: 실험 데이터에 통계 모형을 적합시켜 연구 질문에 답합니다.
- 예측: 확인된 통계 모형을 사용하여 반응의 미래 값을 예측합니다.
이러한 단계는 단일 실험과 관련되지만, 실험 목적을 달성하기 위해 여러 번의 실험이 필요할 수 있습니다. DOE의 모든 단계에서 주제에 대한 지식은 필수적입니다.
정의
실험의 목적은 DOE 과정 전반에 걸쳐 설계 선택을 안내해야 합니다 정의 단계에서는 여러 질문에 답해야 하며, 이 모든 질문은 실험이 끝났을 때 어떤 정보를 얻고 싶은지와 관련이 있습니다.
DOE 프레임워크의 정의 단계에서 답해야 할 질문은 다음과 같습니다.
- 실험의 목적은 무엇입니까?
- 측정하고자 하는 반응은 무엇입니까?
- 반응 목표는 무엇입니까(예: 최대화, 최소화)?
- 반응에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?
- 관심 있는 반응에 측정 가능한 효과를 생성할 요인의 의미 있는 범위 또는 수준은 무엇입니까?
DOE의 두 가지 일반적인 목적은 많은 요인 집합에서 중요한 요인을 식별하는 것(일반적으로 '선별'이라고 함) 또는 프로세스를 특성화하고 최적화하는 것입니다. 실험에는 하나 이상의 목적이 있을 수 있습니다.
목적을 설정한 후, 반응과 요인을 정의합니다. 반응은 실험 중에 측정되는 것이며, 요인은 반응에 미치는 영향을 이해하기 위해 실험 중에 변경되는 것입니다.
모형
모형 단계에서는 초기 통계 모형이 지정됩니다. 설계된 실험은 제안된 통계 모형을 지지하기 위해 수행된 일련의 실험입니다. 사용자가 지정하는 통계 모형은 실험의 목적과 직접적으로 관련이 있습니다 1차 모형(주효과만)은 일반적으로 활성 요인을 식별하는 데(선별) 사용되며, 2차 모형(교호작용 및 2차 항목 포함)은 반응을 예측하고 최적화하는 데 더 큰 유연성을 제공합니다. 사용하는 설계 방법에 따라, 통계 모형은 설계 선택에 암묵적으로 내포될 수도 있고, 추정하려는 모형 효과만 포함하는 통계 모형을 직접 지정할 수도 있습니다.
설계
설계 단계에서는 모형 단계에서 선택한 내용을 바탕으로 설계를 생성합니다. 설계의 각 행은 실행을 나타내며, 검정할 요인 조합을 포함합니다. 설계는 제안된 통계 모형을 추정하는 데 필요한 실행 수와 실험 오차를 추정하기 위한 몇 가지 추가 실행으로 구성됩니다. 설계 평가는 이 단계에서도 이루어집니다. 설계 평가는 설계의 강점과 한계를 이해하고, 설계가 실험의 목적에 맞춰 필요한 정보를 제공하는지 확인하기 위해 사용하는 도구의 집합입니다. 설계 평가는 두 개 이상의 설계를 비교하여 장단점을 이해하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 입력
데이터 입력 단계에서는 실험을 설계된 실행 순서에 따라 수행하며, 각 실행에 대한 반응을 데이터 테이블에 기록합니다.
분석
분석 단계에서 초기 '전체' 지정된 통계 모형이 실험 데이터에 적합하게 맞춰집니다. 선별 시, 모형은 주효과로 구성되거나 때로는 2요인 교호작용의 일부 또는 전체로 구성됩니다. 공정을 예측하거나 최적화할 때, 모형에는 일반적으로 2차 효과(2요인 교호작용 및 2차 항)가 포함됩니다. 일반적인 통계 모형은 다중 선형 회귀 모형입니다. 비활성(유의미하지 않은) 효과를 초기 전체 모형에서 제거해 축소된 모형을 만들 수 있습니다. 실험 중에 두 개 이상의 반응이 수집되면 각 반응에 대해 개별 모형을 적합시킵니다.
예측
이 단계에서는 분석 단계에서 축소된 모형을 사용하여 반응의 미래 값을 예측하고, 반응 목표가 지정된 경우 해당 목표를 충족할 것으로 예측되는 요인 설정을 찾습니다. 이 모형은 보간 모형으로, 설계에서 해당 특정 수준들을 검정하지 않았더라도 요인 범위 내의 모든 요인 수준에 대해 예측할 수 있습니다.
