私たちのほとんどのための実験は科学的原理のデモンストレーションです。私たちは、リトマスの紙をレモン汁のビーカーに入れて、それがピンク色に変わるのを見たという科学の授業を思い出します。
科学研究では、多くの研究者が現在の仮説に支持を追加したり、おそらくそれを反証するために実験をいまだに構築しています。そのような実験は実験機械の1つの実行だけを必要とするかもしれません。それ以降の実行は、最初のデモの結果を検証するためだけのものです。
だから、私は私のことを言うと研究面積は実験計画人々は、「実験を始めるときに、どのように注意を払うべきかを人々に示すことを意味しますか？」と尋ねます。しかし、これは実験計画がしていることではありません。
実験計画とは何かを説明したい。工学的問題解決における設計実験の使用をやる気にさせたい。しかし、最初に、今日の製品とこれらの製品を製造するプロセスは、10年前よりもはるかに複雑であることを指摘する必要があります。携帯電話に搭載されるプロセッシングユニットの製造には、それぞれ複数のコントロールを持つ数十のステップが必要になる場合があります。トイレットペーパーを作ることさえハイテクプロセスです！
エンジニアは、製品の定義と機能するシステムまたはプロセスの構築の両方に責任があります。これには細部と工夫への注意が必要です。競争圧力は、厳しい開発スケジュールと慎重なコストの考慮を意味します。
コンセプトから店舗の製品までの道のりの最初のステップは、プロトタイプの構築とテストです。試作品の製品、システム、またはプロセスをテストする1つの方法は、それを何らかの方法で変更し、その変更がパフォーマンスの測定値に与える影響を測定することです。実験計画用語では、性能の尺度と呼ばれます反応 。要因私たちが変更または制御できるプロトタイプの側面です。通常、さまざまなプロトタイプの複数のテストを必要とする複数の要因の影響に関心があります。ここで、実験計画とは、どのプロトタイプをテストするかを決定する方法と、それらをテストする方法についてです。
最初の目標は、どの要因が回答に最も大きな影響を与えるかを判断することです。ブレーンストーミングセッションでは、応答に影響を与える可能性があると思われる1ダース以上の要因が識別される場合がありますが、一般に、応答の変動の大部分を占めるのは少数の要因のみです。試行錯誤によって1ダースの要因の影響を区別しようとすることを想像してみてください。これは、実験計画の経験がないエンジニアにとっては一般的な方法です。試行錯誤研究はしばしばリソースを浪費し、あいまいな結果をもたらします。高価な方法は、要因のすべての可能な組み合わせをテストすることです。しかし、十数の要因があるため、このアプローチでは4,096の試験が必要です。これは通常、法外に時間がかかり高価です。それとは対照的に、うまく設計された実験では、必要なテスト量を大幅に削減しながら、明確な結果を得ることができます。
たとえば、スクリーニング実験では、重要な少数の要因と重要な少数の要因が区別されます。 因子スクリーニングのために構築された実験計画法は、一般に、検定にわずかな投資（因子の数の1〜2倍）しか必要としません。このように少数のテストで非常に多くの要因の影響を区別することができるのは、スクリーニングのための実験計画の優れた構造によるものです。
最近まで、因子スクリーニングに実験計画法を使用したいエンジニアは、教科書または他の参考資料にある設計書のカタログに頼らなければなりませんでした。これらの設計表は、いくつかの要因とテスト実行の特定の組み合わせでしか使用できなかったため、制限がありました。
今日では、市販のソフトウェアは JMP それぞれのユニークな研究の要件に基づいて、その場でスクリーニングデザインを構築することができます。実験計画に対するコンピュータ支援アプローチは、参照計画の使用に対していくつかの利点を提供する。デザインのコンピュータ生成は即時です。これにより、複数の設計案の作成と比較が可能になります。追加の利点は、参照設計の要件を満たすように問題を再定式化するのではなく、固有の問題ごとに設計を作成できるという柔軟性です。最後に、コンピュータ支援設計を適切に使用するためのトレーニングや知識の要件は、従来の設計の場合よりも低くなっています。これはこの技術を潜在的にどの技術者にとっても利用しやすいものにする。
実験計画法の使用が標準的な工学手順である世界を想像してください。製品は、より低コストで、より高い品質と信頼性でより早く商品化されるでしょう。そのような世界は住むのにより良い場所でしょう。
