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소개

실험계획법

목차

1.정의
2.목적
3.역사
4.용도
5.오류
6.분류
7.5대원칙
8.전략
9.절차
10.유의사항

본문내용

실험계획법 (Design of experiments)
실험 이란?
출력결과의 변화에 대한 원인을 관찰할 수 있도록 공정이나 시스템의 입력변수에 의도적으로 변화를 가하는 일련의 시험

실험 계획법 이란?
영향을 미치는 여러 가지 인자를 선정하고 이들의 관계를 알아보기 위한 실험을 실시하여 data를 얻고 이를 분석

-> 올바른 행동방안 즉, 최적 조건을 경제적으로 찾아내고자 하는 학문

1.특성치의 선정방법
특성에 영향을 미칠지 모르는 여러 가지 인자를 찾아내는 것.

2. 실험의 배치방법
어떤 인자와 수준을 조합으로 실험하면 신뢰성이 있는 확실한 결론을 능률적으로 얻을 수 있는가.

3. DATA의 해석방법
분산분석(ANOVA), 요인효과의 추정, 최적조건의 결정

실험계획의 목적

결과(Y)에 가장 큰 영향을 미치는 공정변수(X)의 식별
결과 (Y)가 항상 만족할 만한 수준에 있도록 하기 위한 공정변수(X)의 결정
결과(Y)의 변동을 작게 하는 공정변수 (X)의 결정
제어 불가능한 변수(Z)의 영향을 최소로 하는 공정변수(X)의 결정

실험계획의 역사

제1기 : 농화학 분야에 주로 응용
1910~1940 년대
Ronald Fisher를 중심으로 한 학자
Factorial Design과 ANOVA에 대한 이론적 배경 확립

제2기 : 공정산업 분야에 주로 응용
1950~1970년대
Box & Wilson을 중심으로 한 학자
화학 , 정유 등의 공정산업을 중심으로 한 응용

제3기 : 여러 산업분야로 확산
1970~1990년대
Taguchi를 중심으로 한 학자
공정의 강건설계를 통한 품질개선의 유용성이 다양한 산업 분야에서 입증되면서 실험계획의 원리 확산

제4기 : 1990년대 이후

실험계획의 용도
프로세스의 특성 파악

프로세스의 최적화

새로운 프로세스 개발

제품 설계

범하기 쉬운 오류

실험목적의 불명확한 경우

실험순서를 랜덤화 하지 못한 경우

안정화 되지 않은 공정에서의 실험

실험조건을 벗어난 확장된 결론

잘못된 인자를 선택하여 실험
: 인자간 상관관계가 강한 경우, 유의하지 않은 인자 선택

참고자료

· 없음