실험계획법(DOE) 의 이점은 상당합니다.  실험계획법은 다양한 상황에서 사용할 수 있으며, 여러 개의 입력 요인을 효과적으로 조작하여 원하는 응답에 대한 요소의 효과를 파악할 수 있습니다. 또한 실험계획법을 활용하면 한 번에 하나의 요인을 사용하여 실험하는 경우 누락될 수 있는 중요한 상호작용을 식별할 수 있습니다.

실험계획법의 계획 단계는 성공에 매우 중요합니다. 실험계획법은 종종 계획 단계에서 발견된 장애물 때문에 중도에 중단됩니다. 예를 들어, 너무 비용이 많이 들거나 복잡하거나, 중요한 정보가 누락된 실험계획법은 실제 효과를 발휘할 기회를 얻기도 전에 폐기됩니다. 다행히 실험계획법 생성에 방해가 되는 장애물을 제거하고 성공 가능성을 높여줄 수 있는 접근 가능하며 강력한 도구인 고급 예측 분석 이 있습니다.

문제 1: 선별 설계를 실행하고 싶지만, 데이터 수집을 실행하는 시스템(또는 공정)을 중지할 수 없거나 데이터 수집에 많은 비용이 소요됩니다.

스크리닝 실험계획법 (Screening DOE)은 실무자가 여러 잠재적 변수 중에서 공정의 가장 중요한 변수를 파악하는 데 사용됩니다. 실무자는 실험계획법을 사용하여 실험 규모를 줄여서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이러한 이점은 특히 데이터를 획득하기 어렵거나 데이터 획득에 많은 비용이 소요되는 경우 두드러집니다.

스크리닝 실험을 실행하기 위해 시스템이나 공정을 중단할 수 없거나, 스크리닝을 위해 데이터를 수집하는 데 너무 많은 비용이 소요되어서 이러한 수집이 어려운 경우에는 어떻게 해야 하나요?

솔루션 1: 예측 분석을 이용하면 가장 중요한 변수를 쉽게 파악할 수 있습니다.

걱정하지 마세요. 예측 분석이 있습니다! 시스템이나 공정의 데이터를 분석하여 가장 자주 사용하는 머신러닝 알고리즘을 활용하거나 자동화된 머신러닝을 실행하여 

응답에 영향을 미칠 수 있는 예측 변수를 파악할 수 있습니다. Minitab에서는 가장 중요한 변수를 파악하는 데 활용할 수 있도록 만들어진 상대 변수 중요도 차트를 통해 이 과정을 보다 쉽게 진행할 수 있습니다. 아래 시청하기 버튼을 클릭하여 DOE 실습 웨비나를 확인하십시오.

문제 2: 설계된 실험을 실행하고 싶지만, 적절한 요인(예: 수준) 범위(예: 상한, 하한)를 잘 모릅니다.

실험계획법을 실행할 때는 '수준'이라는 여러 요인값을 사용하여 실험을 합니다. 이러한 수준은 우리가 응답을 측정하는 독립 변수입니다. 기존에는 이러한 응답을 종속 변수라고 불렀습니다. 예를 들어, 장비의 속도를 최적화하려는 경우 최고 속도와 최저 속도의 한계를 설정하여 공정 최적화를 위한 속도 범위를 정해야 합니다. 또 다른 예는 케이크를 굽기 위한 오븐의 온도입니다. 경험상 148.8도 미만에서는 케이크가 구워지지 않으며, 204.4도를 초과하면 케이크가 탄다는 사실을 알고 있는 사람은 직접 한계를 설정할 수 있습니다. 하지만 한 번도 케이크를 구워보지 않은 사람이나 오븐이 새것이어서 한계를 어떻게 설정해야 할지 모르는 경우에는 어떻게 해야 할까요?

솔루션 2: 예측 분석은 합리적인 한계를 설정하는 데 도움이 되는 시각화를 제공합니다.

Minitab의 예측 분석을 실행하면 하나 이상의 변수가 예측 결과에 미치는 영향을 보여주는 시각화가 생성됩니다. 예측 결과에 있어 이러한 그림의 목적은 응답과 변수 간의 관계가 선형인지, 단조로운지 또는 더욱 복잡한지 여부를 강조 표시하는 것입니다. 이러한 시각화는 실험계획법에도 매우 유용합니다.

위 예에서 강도를 최적화하기 위한 실험을 실행하려 한다고 가정해보겠습니다. 여러분은 금형 온도와 강도 사이에 관계가 있다는 사실을 알고 있으며, 기계를 가장 높은 온도로 설정하기만 해도 과열이나 불필요한 생산 비용 증가와 같은 부정적인 영향이 발생할 수 있다는 사실도 알고 있습니다. 또한 실험에서 압력과 같은 다른 변수와의 상호작용도 발생할 수 있다는 사실도 알고 있습니다. 그래프를 보면 온도가 648.8도를 초과하면 강도 증가가 미미하다는 사실을 알 수 있습니다. 설계된 실험의 경우 강도를 최대화하는 것이 목표인 실험을 수행하기 위해서는 금형 온도 수준을 537.8도에서 648.8도로 설정할 수 있습니다. 반면 강도 최소화가 목표인 경우에는 그래프를 통해 금형 온도를 낮게 설정하여 테스트를 실시하는 것이 더 합리적임을 알 수 있습니다.

예측 분석은 실험계획법과 함께 활용할 수 있는 여러 도구 중 하나일 뿐입니다.

실험계획법은 많은 실무자에게 중요한 도구이며 사일로(Silo)에 갇혀 있어서는 안됩니다. 앞에서 설명했듯이 계획 단계는 실험계획법의 성공에 매우 중요합니다. 따라서 Minitab은 계획 프로세스에 특화된 실험계획법 계획 워크시트 를 만들었습니다. 실험계획법이 처음이거나 기술을 향상하려는 경우, Minitab이 제공하는 지원, 리소스및 솔루션 을 활용하세요.

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