공정 변수가 있는 혼합물 변수의 예
이 예에서는 반응 표면 모형의 예측 계산식을 사용하여 혼합물 프로파일러를 생성합니다. 특정 반응을 달성하는 실현 가능 영역을 설정하고, 실현 가능 영역 내에 있는 요인 값의 다양한 조합을 탐색합니다.
이 데이터는 생선 패티의 질감을 최적화하기 위한 실험에서 가져왔습니다. 각각 생선 패티에서 생선 종류의 비율을 나타내는 세 가지 혼합물 성분이 있습니다. 또한 패티를 굽는 데 사용된 오븐 온도를 나타내는 공정 변수도 있습니다. 반응은 질감 수락 측도이며 높을수록 좋습니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Fish Patty.jmp를 엽니다.
2. 그래프 > 혼합물 프로파일러를 선택합니다.
3. Predicted Rating을 선택하고 Y, 예측 계산식을 클릭합니다.
4. 확인을 클릭합니다.
그림 6.8 혼합물 프로파일러의 초기 출력
5. 제조업체는 5 이상의 등급을 원합니다. Predicted Rating의 슬라이더 컨트롤을 사용하여 등고선을 5에 가깝게 이동합니다. 또는 등고선 편집 상자에 "5"를 입력하여 등고선을 5로 설정할 수 있습니다.
그림 6.9 Predicted Rating 5를 보여 주는 등고선
등고선을 따라 표시된 위쪽 점은 Predicted Rating이 증가하는 방향을 나타냅니다.
6. Predicted Rating의 하한 편집 상자에 "5"를 입력합니다. 결과 음영 영역은 등급이 5 미만인 요인 조합을 나타냅니다. 등급이 5 이상인 패티를 생산하기 위해 제조업체는 실현 가능 영역(음영 처리되지 않음)의 모든 위치에서 요인 값을 설정할 수 있습니다. 이 영역에는 낮은 비율의 Croaker(<10%), 중간 ~ 낮은 비율의 Mullet(<70%), 중간 ~ 높은 비율의 Sheepshead(>30%)를 사용합니다. 또한 이 영역의 굽기 온도는 400도입니다.
그림 6.10 Predicted Rating 5 이상을 보여 주는 등고선 음영
7. Temperature의 슬라이더 컨트롤을 움직여 온도 설정에 따라 실현 가능 영역이 어떻게 변하는지 관측합니다.
다음과 같은 추가 분석을 수행할 수 있습니다.
• 네 가지 모든 요인에 대해 반응을 동시에 최적화합니다. 자세한 내용은 사용자 프로파일러 또는 만족도 프로파일링 및 최적화에서 확인하십시오.
• 반응을 요인의 랜덤 변동 및 모형 잡음에 대한 함수로 시뮬레이션합니다. 자세한 내용은 시뮬레이터에서 확인하십시오.