実験計画による製品開発の強化（2019-EU-EPO-109）レベル：中級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
業種：製造業
Tata Steelの主任研究員Bernard Ennis
Tata Steel、科学フェローのDavid Neal Hanlon
Patricia Gobernado Hernandez、研究員、Tata Steel
新製品開発のための開発サイクルの最適化は、鉄鋼業における研究開発にとっての課題です。鋼は、相互に依存し合う一連のプロセスステップを使用して製造されます。その結果、プロセス特性の関係を十分に調査するためには大量の実験が必要となります。これは、基礎となる物理的な冶金の理解が不完全なため、差別化された新しい製品にとってより重要です。アプリオリ不可能な要因の排除。これに関連して、開発時間スケールを短縮し、実験容量の出力を最大にし、そして材料消費を最小にするために実験の統計的設計を使用することが不可欠である。本論文では、焼鈍過程に対する複雑な鋼製品の応答の評価を提示した。古典的な全階乗（FF）、2レベルの6要素計画、および新規の決定的スクリーニング計画（DSD）を比較します。重要な変数をスクリーニングするための各デザインの機能に基づいて、結果が評価され議論されます。どちらの設計も最も関連性のある要因を特定することができますが、DSDは実験の大幅な削減につながります。DSDの場合、実験的な負担はFF設計のものの4倍です。
