DOE 해석의 결과를 자세히 조사하여 적합한지 여부를 확인하는 것이 중요합니다. 적합하지 않을 경우 입력 변수의 범위를 줄인 후 해석을 다시 실행하십시오.
일부 조건에서는 영향 해석과 반응 해석 방법 모두 통계 방법 구현의 제한으로 인해 예상 밖의 결과를 발생시킬 수 있습니다. 이러한 결과는 다음과 같은 방법으로 결과 자체를 나타낼 수 있습니다.
- 음수 값
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반응 실험 해석을 위한 DOE 결과를 생성하는 데 필요한 실행 수를 최소화하기 위해 데이터에 2차 방정식을 적용합니다. 대부분의 경우 논리적 결과가 생성됩니다. 그러나 미성형의 경우와 같이 데이터 점 간의 차이가 큰 사례에서는 2차 맞춤 곡선이 x축 아래로 강하하여 음수 값을 생성합니다.
솔루션 - 음수 값이 표시되는 경우 관심 영역을 보다 명시적으로 포함하고 외부 데이터 점을 제거하도록 입력 데이터의 범위를 줄인 후 해석을 다시 실행하십시오. 이 작업은 DOE 빌더의 변수 탭에서 수행합니다.
- Taguchi 방법 실행 시 예상 밖이거나 잘못된 영향 데이터
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영향 실험 해석을 실행할 때 기본 방법을 사용하는 데 필요한 실험 수가 2X 단위로 증가합니다.
여기서 x = 입력 변수의 수입니다.
품질 기준에 대한 입력 변수의 계산된 백분율 영향은 이 방법을 사용하는 해당 변수에 따라 완전히 달라지지만 해석 시간이 엄청나게 길어질 수 있습니다. 해석 시간을 줄이려면 Taguchi 방법을 사용하여 품질 기준에 대한 입력 변수의 영향을 해석합니다.
Taguchi 방법은 직교 조합을 사용하여 동일한 수의 실행에 대해 포함할 수 있는 변수 수를 확장합니다. 따라서 이 방법을 사용하여 3개 변수를 선택하면 23 = 8 대신 4번만 실행하면 됩니다.
마찬가지로 7개 변수를 선택하면 27 = 128 대신 8번만 실행하면 됩니다.
이 방법의 단점은 계산된 입력 변수의 영향이 더 이상 해당 변수에만 종속되지 않고 다른 변수와의 직교 연관이 약간 기여한다는 점입니다. 대부분의 경우 이 효과는 중요하지 않습니다. 그러나 지정된 변수의 기여도는 무시할 수 있지만 다른 변수의 상호 영향은 중요한 경우 계산된 결과에 상호 영향이 반영됩니다.