여러분이 품질개선에 관련한 일을 하고 있다면 실험계획(DOE)에 대하여 들어본 적이 있을 것이다.
그리고 아마 여러분의 공정을 개선하고 최적화하는 효과적인 방법을 아마 알고 있을 것이다.
그러나 DOE를 자주 사용하지 않는 경우에는 가끔 어떻게 실행하는 것이 좋을지 겁을 먹기도 한다.
어떻게 하면 적절한 실험설계를 선택할 수 있을까 그리고 Factor 개수와 수준은 올바로 선택하였다고
확신을 할 수 있을까? 그리고 데이터를 수집한 뒤에는 어떻게 하면 분석을 위한 올바른 모델을
뽑아낼 수 있을까?

1. 사전 탐색적 런을 통해 분석을 위한 확률변수의 올바른 범위를 확인하자.

본격적인 실험을 실시하기 전에 탐색적인 런을 실행해 봄으로써 여러분 공정의 설정이 성능의
좋은쪽인지 나쁜쪽인지 확인하는데 도움을 받을 수 있다. 이를 통해 가장 효과적인 결과를 구하는
실험을 위한 확률변수들의 허용할 수 있는 범위를 결정할 수 있다.

2. 공정의 안정성을 측정하기 위해 실험전반에 관리 런을 시행하자.

중심점에서의 런은 보통 정상적인 운전 조건에 가깝기 때문에 공정 성능을 확인하기 위한
통제적인 역할을 할 수 있다. 실험설계에 고르게 중심점을 배치함으로써 이 점들에서의
실험값이 분석하는 공정의 안정성 혹은 실험중에 부족한 것을 알려주는 지침이 된다.

3. 파레토분석으로 가장 큰 문제들을 확인하자.

 
제품에 대한 부하 혹은 불량수준에 대한 파레토 차트는 사업에서 가장 좋은 수익을 위해
해결해야할 문제점을 확인하는데 도움을 받을 수 있다. 사업에 가장 큰 영향을 주는
문제점에 집중하는 것은 모든 잠재적인 개선과제 중에서 우선순위를 높여줌으로서
여러분의 실험에 대한 지원을 보다 쉽게 받을 수 있다.

4. 입력변수의 수준범위를 넓혀서 검정력을 향상시키자.

입력변수의 설정은 물리적으로 가능한 가장 큰 범위로 실험을 하자. 비록 그 지점이
여러분이 머리속에 생각하고 있는 "최적점"으로 부터 멀리 떨어져 있더라도 이렇게
실험을 하면 여러분의 공정을 이해할 수 있게하여 최적 설정값을 발견할 수 있다.