실험 계획법은 네 가지 실험 유형을 제공하며 개인적 목표에 따라 원하는 유형을 선택할 수 있습니다.
하나의 변수는 선택한 제품 품질 기준에 대해 선택한 단일 변수가 미치는 효과를 계산합니다. DOE 실험 중 가장 빠른 유형이며 한 변수의 효과에만 관심이 있는 경우에 적합한 옵션입니다. 이 실험의 결과는 해석 로그에 기록됩니다. 데이터의 XY 플롯은 스터디 작업 분할창의 결과 섹션에서 액세스할 수 있습니다.
변수 영향은 선택한 제품 품질 기준에 대해 관심 있는 각 변수가 미치는 상대적 영향을 계산합니다. 변수는 상대적 영향에 따라 순위가 지정되고 가장 중요한 변수에 더 높은 백분율이 지정됩니다. 결과는 엄격하게 백분율 순위가 지정된 후 해석 로그에 기록되지만 플롯은 그려지지 않습니다.
변수 영향은 모니터링할 변수가 확실하지 않은 경우 실행하도록 권장되는 실험입니다. DOE 솔버는 최적화된 해석 세트를 실행하여 이 순위를 결정하고 결과를 통해 선택한 변수를 모두 모니터링해야 하는지, 일부만 모니터링해야 하는지를 결정할 수 있습니다. 이 실험의 입력 변수는 원하는 대로 선택할 수 있습니다.
모니터링할 변수를 알고 있는 경우 변수 반응을 선택하여 관심 있는 각 품질 기준에 미치는 효과를 확인합니다. 이 실험에서는 변수 영향보다 큰 실험 세트가 실행되어 다양한 입력 변수 조합을 광범위하게 테스트합니다. 따라서 이 실험은 이전의 두 실험보다 시간이 더 많이 걸립니다. 이 실험의 입력 변수는 원하는 대로 선택할 수 있습니다.
이 실험의 결과는 해석 로그에 기록되고 데이터의 2D/3D 반응 표면 플롯은 스터디 작업 분할창의 결과 섹션에서 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 그래픽으로 결과를 검사하여 최적 조건을 결정할 수 있습니다.
변수 영향 다음 반응에서는 Taguchi 방법을 사용하여 특정 품질 기준에 가장 많은 영향을 미치는 변수를 확인한 다음 가장 중요한 입력 변수에 대해 광범위한 요인 실험을 실행하여 제품 품질에 어떻게 영향을 미치는지를 확인합니다. 이 옵션은 제품 품질에 대한 다양한 입력 변수의 영향에 관심이 있지만 가장 중요한 영향을 미치는 입력 변수가 확실하지 않은 경우 선택해야 합니다. 이 실험의 최소 입력 변수 수는 3입니다. 기본값을 3으로 유지하고 변수를 세 개 이상 선택하면 선택된 모든 변수의 순위를 Taguchi 방법을 사용하여 지정한 다음 영향력이 가장 큰 변수 세 개를 반응 실험에 사용합니다.
다양한 입력 변수의 순위가 먼저 해석 로그에 기록된 다음 반응 데이터가 기록됩니다. 데이터의 2D/3D 반응 표면 플롯은 스터디 작업 분할창의 결과 섹션에서 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 그래픽으로 결과를 검사하여 최적 조건을 결정할 수 있습니다.