실험 설계 및 공정 최적화

이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

이 강좌에서는 제조, 공학 및 연구개발 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

Minitab의 직관적 DOE 인터페이스를 사용하여 다양한 전체 및 부분 요인 설계를 생성하는 방법을 배웁니다. 실제 응용 프로그램은 랜덤화, 복제 및 차단의 개념이 어떻게 바람직한 실험 관행의 기준이 되는지를 입증합니다. 결과 데이터를 정확히 분석하여 효과적이고 효율적으로 실험 목적을 달성하는 데 필요한 기술을 개발합니다.

사용자 정의 가능하고 강력한 Minitab의 그래픽 디스플레이를 이용하여 실험 결과를 해석 및 전달함으로써 제품 및 공정을 개선하고, 중요한 반응 변수에 영향을 미치는 주 요인을 찾아내고, 공정 변동을 줄이고, 연구개발 프로젝트를 진행합니다.

기본적인 두 가지 전체 및 부분 요인 설계에 대한 지식을 공정 최적화에 이상적인 설계로 확장합니다. Minitab의 DOE 인터페이스를 사용하여 반응 표면 설계를 만들고, 2차를 포함한 모델을 사용하여 실험 결과를 분석하고, 최적의 요인 설정을 찾는 방법을 배웁니다.

발견한 주요 정보를 조율하면서 그 정보를 획득하는 데 필요한 리소스에 대해 민감한 순차 실험과 같은 기법을 사용하여 실제로 실험하는 방법을 배웁니다. 여러 개의 반응을 동시에 최적화하는 요인 설정을 찾는 방법을 배웁니다.