실험계획(Design of Experiments, DOE)은 전통적으로 공정 최적화, 품질 관리, 제품 개발 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 의사결정의 핵심 도구로 널리 활용되어 왔다. 최근 기계학습(Machine Learning, ML) 및 인공지능(AI)의 발전은 대규모 복잡한 데이터를 처리하고 예측하는 능력을 강화시켜, 실무에서 실험계획의 새로운 적용 가능성을 제시하고 있다. 본 연구는 전통적인 실험계획법을 보다 유연한 환경에서 적용하는 방안을 논의하며, 실무 사례를 통해 그 가능성을 탐구한다. 또한, JMP 소프트웨어를 활용하여 실험계획과 기계학습을 융합하는 구체적인 전략을 제시함으로써, 실제 산업 환경에서 실무자들이 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 실질적인 방법론을 제공한다. 이를 통해 실험계획과 기계학습의 통합적 활용이 공정 최적화, 품질 관리, 제품 개발 등에 미치는 긍정적 영향을 제시하고자 한다.