実験計画（DOE）
限られたリソースの中で、統計的に計画された実験を行うことで、原因と結果を理解できます。カスタム計画を使用して、現実的な制約、プロセスの制限、予算に合わせて効率的な実験を計画できます。考慮すべき要因が多い場合、重要な要因を解き明かすために、決定的スクリーニング計画を使用します。 教科書にある計画（古典的な計画） 完全実施要因一部実施要因計画応答曲面（RSM）ブロッキングの計画（RCBD、CBD、IBD、RIBD）（1段、2段）分割実験2方分割実験配合計画 最適計画 カスタム計画最適基準制約付き計画 要因スクリーニング計画 決定的スクリーニング一部実施要因計画 ロバストな計画 タグチ配列タグチ計画誤差因子 実験計画（DOE）の概念（DOEテクニック） ランダム化反復中心点ブロック逐次実験拡張計画 特別な目的の計画 Space Filling被覆配列 PRO選択モデル計画MaxDiff非線形計画
設計最適化
設計最適化は、プロジェクトの要件を満たす最適な設計パラメーターを見つけるプロセスです。エンジニアは通常、実験計画法 (DOE)、統計、最適化といった手法を使用して、トレードオフを評価し、最適な設計を決定します。 一般的な設計上の問題には、考慮すべき設計パラメーターが数多く存在することがよくあります。一部の設計パラメーターは、パフォーマンス メトリクスに非線形効果をもたらす可能性があります。また、離散値のみをとる設計パラメーターもあります。競合する複数の要件や目的を満たす必要があることもよくあります。パラメーターを一度に一つずつ手作業で調整すると、最適な結果が得られない傾向があります。一方、設計空間において取りうる選択肢をすべて評価すると、時間がかかりすぎる可能性があります。 設計最適化では、数値最適化の手法を活用して、制約を満たしながら自動的に最適解を見つけることで、このような課題に対応し
品質管理と実験計画法の基本を押さえよう
本連載のテーマは、品質管理の分野で利用できる統計的方法の内容とその実践です。品質管理が扱うテーマは幅広く、商品の企画・設計からアフターサービスまで、企業および組織のすべての活動にその考え方がかかわってきます。 本連載では、統計的方法の適用事例として、ある工程で製造された製品が規格を満たすかどうかといった狭義の品質管理の事例、商品の企画・設計の事例を取り上げますが、方法自体は、上手く応用することによって、これに限らずすべての品質管理の場面で適用することが可能です。 ちなみに統計的方法と聞くと数学的なイメージを強く抱かれると思いますが、難しい計算はすべてソフトウェアが正確に実行してくれます。ただ、専門の統計ソフトウェアを使った方法を採用しても、そのソフトを使った分析ができなければ意味がありません。ところで、皆さんの多くがすでにお使いのExcelは、統計的方法に関するさまざまな機能を搭載していま
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2006/03 1. 実験計画法とシミュレーション 前編 – 構造計画研究所 Minitabサポートセンター
HULINKS | Design-Expert | Stat-Teaser 201503
HULINKS | Design-Expert 9 - 実験計画法 (DOE) 専用ソフトウェア
グラフィカルで使いやすい実験計画法 (DOE) ソフトウェア [Design-Expert] | ヒューリンクス
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