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추측을 멈추고 알아보기: 제조 환경에서의 실험계획법(DOE) 활용
복잡한 공정을 최적화하려면 올바른 분석을 사용해야 합니다.
제조 환경에서 엔지니어는 신제품을 제조해야 할 때마다 올바른 공정 설정을 신속하게 파악할 수 있도록 실용적이고 비용 효과적이며 유연하게 모형을 구축할 수 있는 도구가 필요합니다.
이 백서에서는 실험계획법이 어떻게 공정에 실질적인 영향을 미치는 요인이 주변의 잡음과 분명히 구별되게 함으로써 이런 요인을 식별하는 데 이상적인 도구가 될 수 있는지 알아봅니다.
이 실제 사례를 읽고 Minitab Statistical Software의 실험계획법을 사용하여 제조 공정을 조정하고 최적화하는 데 유용하고 정확한 접근방식을 얻을 수 있는 방법을 알아보세요.
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강력한 기능으로 쉬워지는 의사 결정
Minitab® Statistical Software는 CART 외에도 다양한 통계 방법 및 데이터 시각화 옵션을 제공하여 기업이 보다 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있는 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
더 효과적으로
Minitab의 예측 분석 도구인 CART(분류 및 회귀 트리, Classification and Regression Trees)를 추가해 의사 결정 능력을 확대하고 프로세스를 능동적으로 개선하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 보다 훌륭하고 강력한 분석 툴킷을 최대한 활용해보세요. 최고의 인기와 유용성을 자랑하는 예측 도구 중 하나인 CART는 이제 Minitab에서 빠르고 사용이 편리한 형태로 제공되므로 데이터 과학자가 아니어도 사용할 수 있습니다.
더 빠르게
검증을 통해 회귀 모형의 정확성을 빠르게 평가하세요. 데이터를 간편하게 검정 데이터 및 훈련 데이터로 샘플링 또는 분할하고 모형 예측 정확도를 매우 빠르게 평가할 수 있습니다.
더 쉽게
오픈 소스 통합 기능을 통해 Python 스크립트를 Minitab 데이터와 통합하고 Minitab Statistical Software에서 쉽게 분석하세요. 인터페이스 또는 매크로를 통해 분석 가능성을 확대하고 더 자세히 탐색할 수 있는 기능을 활용하세요. 데이터 과학자와 협업하여 Minitab을 사용해 더 많은 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.