기술은 빠르게 발전하고 있으며 기업들은 더 빠르고 스마트하게 혁신을 이루기 위해 AI와 데이터에 기반한 방법들에 점점 더 많이 의존하고 있습니다. 이 방법론은 AI를 실험계획법(DoE)에 통합함으로써 연구 및 개발을 위한 더욱 강력한 도구로 진화하고 있습니다.
경쟁력을 유지하고자 하는 조직이라면 AI의 분석력과 실험계획법의 구조화된 실험을 결합하여 새로운 기회를 모색하는 것이 필수적이 되어 가고 있습니다.
이 글은 진화하고 있는 실험계획법의 역할에 대한 인사이트를 담은 시리즈 중 첫 번째입니다.
AI 및 실험계획법(DoE): 강력한 시너지
최근 몇 년간 실험계획법의 가장 중요한 발전 중 하나는 인공지능과의 시너지 효과입니다.
AI는 방대한 양의 과거 데이터를 분석하여 기존 접근 방식이 간과할 수 있는 패턴을 발견하는 데 탁월합니다. 이러한 인사이트는 가치가 있지만 근본적으로 새로운 정보를 생성해 주지는 않습니다. AI는 이미 발생한 일에만 국한됩니다.
이 지점이 바로 실험계획법(DoE)이 필요한 때입니다.
혁신을 하기 위해서는 이전 데이터가 존재하지 않는 영역을 탐색해야 할 때도 있습니다. 연구자는 실험계획법을 통해 새로운 입력 조합을 의도적으로 테스트하고 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 새로운 데이터를 사용하여 AI 모델을 개선하고 강화할 수 있습니다.
조직은 AI의 분석 강점과 실험계획법의 새로운 가능성 탐색 능력을 결합하여 과거 인사이트와 구조화된 실험을 모두 활용할 수 있습니다. 그 결과 지속적인 개선, 더 빠른 혁신, 더 자신 있는 의사 결정이 가능합니다.
구조화된 실험의 가치를 보여주는 실제 사례와 기법을 보려면 Minitab의 실험계획법 블로그 컬렉션을 살펴보세요.
데이터 중심 세계에서의 실험계획법
산업이 생산을 최적화하고 품질을 개선하며 개발을 가속화하기 위해 분석에 점점 더 의존함에 따라, 실험계획법은 데이터 분석과 실제 실험 사이의 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 합니다.
AI는 과거 데이터에 의존합니다. 실험계획법은 오늘날 가장 시급한 질문에 답할 수 있도록 설계된 목적 맞춤형 고품질 데이터를 생성합니다. 이러한 구조화된 데이터는 AI 예측을 검증하고 새롭거나 변화하는 조건에서 모델을 정확하게 유지하는 데 필수적입니다.
제약, 식품 생산 및 화학과 같은 데이터 집약적인 산업에서는 복잡한 변수가 눈에 잘 띄지 않는 방식으로 상호작용하기 때문에 실험계획법이 엄청난 영향을 미칩니다. 화학 공정을 최적화하려면 수백 개의 상호작용 변수가 수반되므로 과거 데이터가 불충분할 수 있습니다.
실험계획법은 통제된 실험을 통해 정확하고 실행 가능한 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터는 AI 모델을 개선하고 실시간으로 이루어지는 중요한 의사결정에 정보를 제공합니다. 조직은 과거에 관찰했던 내용에 의존하지 않으면서 혁신적인 접근 방식을 탐색하고, 공정을 미세 조정하며, 지속적인 개선을 추진할 수 있습니다.
실험계획법(DoE)의 미래: 혁신의 지속적인 진화
AI와 실험계획법이 계속 발전함에 따라 최적의 실험 설계와 AI 기반 분석을 결합하여 실험을 더욱 적응형이고 정밀하며 비용을 절감할 수 있도록 해 줍니다.
이러한 기술을 채택하는 조직은 시장 수요에 더욱 민첩하게 대응하고, 개발 주기를 단축하며, 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 통합을 수용하는 산업이 증가함에 따라 실험은 그 어느 때보다도 빠르고 효율적이며 영향력이 커질 것입니다.
AI와 실험계획법은 점점 더 데이터 중심의 세상에서 혁신을 이끄는 데 필수적인 도구가 될 것입니다.
