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DOE(실험계획법) 개념 및 제조 적용
Day 3: 공정 최적화
DOE(실험계획법) 개념 및 제조 적용
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 3: 공정 최적화
학습 목표
DOE(Design of Experiments)의 원리를 이해한다 Full Factorial과 Fractional Factorial의 차이를 구분한다 주효과와 교호작용을 해석할 수 있다
왜 DOE인가?
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Full Factorial vs Fractional
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| 방식 | 실험 횟수 (5인자) | 정보량 | 적합 상황 |
|---|---|---|---|
| Full Factorial | 2^5 = 32 | 모든 교호작용 | 인자 4개 이하 |
| Fractional (1/2) | 16 | 주효과 + 2인자 | 인자 5~8개 |
| Taguchi L16 | 16 | 주효과 중심 | 스크리닝 |
| CCD (RSM) | 26 | 2차 곡면 | 최적점 탐색 |
주효과 vs 교호작용
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AI와 DOE의 만남
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핵심 포인트
- • DOE는 OFAT보다 효율적으로 최적 조건을 찾는 체계적 실험 방법
- • 교호작용 발견이 DOE의 핵심 가치
- • AI 서로게이트 모델로 소수 실험에서 전체 공간을 예측 가능
- • 인자 수에 따라 Full/Fractional/Taguchi 선택