私が適切な仕事に就いていることを子供たちに説得するのが難しい場合があります。 私は在宅勤務が多いのですが、最近では私が紙のヘリコプターを作って飛ばしているところを目撃されています。
この作品はどうですか？ でJMP , 私たちは常に、より多くの科学者やエンジニアをデータ分析に従事させる方法を見つけようとしています。 私にとって大きな情熱は実験計画法(DoE) それが科学者やエンジニアが困難な問題に対する最適な解決策を迅速に見つけるのにどのように役立つかを私は知っているからです。
私の同僚の 1 人は、実際の実験を通じて人々に DoE を実際に体験してもらうコンテストを開催するというアイデアを思いつきました。 紙ヘリコプターの実験は、多要素工学の問題を解決するという挑戦を体験できる典型的な例です。
エンジニアリング上の課題とその方法いいえそれを解決するために
目的はシンプルです。最長の飛行時間を実現する設計を見つけることです。
どうすればそれができるか、少し考えてみましょう。 飛行時間に影響を与えると予想される「要因」はたくさん考えられると思います。
- 紙の種類
- 翼の長さはどれくらいですか
- 翼の幅はどれくらいですか
- 等々…
さて、変更できる要素がすべてある中で、最適なデザインをどのように見つけ出すのでしょうか? 要素の選択肢の最適な組み合わせをどのように決定しますか?
皆さんのほとんどは、すぐにでも使えそうなヘリコプターを作って飛ばそうとするのではないでしょうか。 それから、設計を変更して 2 つ目を構築するかもしれません。翼を少し長くするかもしれません。そうすることで飛行時間が改善されると考えられます。 それを試してみると、もう少し長く飛ぶことがわかります。 次に、次のビルドでは、別の要素を変更する可能性があります。
最終的には時間かエネルギーがなくなるまで、このように続けます。 試したすべてのことの中から、最も効果的なものが見つかるでしょう。 仕事は終わりました！
しかし、次のような厄介な疑問が残ります。
- 本当にすべての可能性を検討しましたか？
- それぞれの要因の影響を理解していますか?
- なぜこのデザインがうまくいったのか本当に分かりますか?
- 私が試しなかったより良い解決策はあるでしょうか?
- もっと短時間で、より少ない手間で解決策を見つけることができたでしょうか?
私が個人的な経験に基づいて話しているのは、これが私が化学業界で製造プロセスを開発していたとき、つまり DoE について学ぶまで、研究室で働いていた方法とほとんど同じだったからです。
DoE を使用したより良い方法
紙ヘリコプターのコンテストでは、参加者は DoE 戦略を使用して最適な設計を見つけるよう指導されました。 彼らには、4 つの異なるヘリコプターのテンプレートとその組み立て方法の説明書が提供されました。
彼らは、同じ 4 機のヘリコプターを異なる重さの紙で別のセットを作成して (または、同じ紙で作成してペーパー クリップを追加して)、合計 8 機のヘリコプターを作成するように言われました。 8 機すべてのヘリコプターを作成してテストすることにより、翼が短い/長い、翼が薄い/太い、紙の種類が重い/軽いなど、考えられるすべての組み合わせを試したでしょう。 すべての要素を同時に変更すると、おそらくこれまで言われてきたことに反することになります。 この方法で実験すると、いくつかの大きな利点があります。
DoE で学んだこと
私の仕事の大部分は、セミナーやワークショップのために顧客を訪問し、ソフトウェアで何ができるかについての意識を高めることです。 私たちは最近の訪問のいずれかで、参加者を対象にこれと同じ実験を実施しました。 これらはグループの 1 つからの結果です。 彼らは各ヘリコプターの飛行時間を 3 回測定し、その平均を取りました。
最高の飛行時間 (1.98 秒) は、細長い翼を持つ紙で作られたヘリコプター #5 であることがわかります。 同じですが、厚いウィングを使用した場合 (#6) もほぼ同等の結果 (1.83 秒) です。 短くて薄い翼を持つカード ヘリコプター (#3) が最悪です (0.51 秒)。 これらの結果を使用して、各要因の個別の影響を推定できます。
カードの平均飛行時間は 0.78 秒です。 紙の平均飛行時間は 1.52 秒です。 これで、カードから紙に変更する場合の飛行時間への影響は 1.52 - 0.78 = 0.74 秒であることがわかります。 他の要素についても同じことができます。
さらに良いことに、次のようなソフトウェアを使用できます。 JMPこれらすべての情報をまとめて与えるモデルを適合させます。 この予測プロファイラーは、JMP を使用して同じデータに適合するモデルを視覚化したものです。
プロット内の赤い破線をクリックしてドラッグし、因子設定を変更するとどうなるかを確認します。 このインタラクティブなビジュアルは、 JMPパブリック一緒にこのブログ投稿に関連するその他の情報。 飛行時間に対する各要因の影響を確認できます。 紙の種類が最も大きく影響します。 翼の幅はあまり重要ではありません。 DoE を使用すると、システムまたはプロセスについての深い理解が得られます。
このバランスの取れたデータセットを使用すると、より複雑な動作を理解することもできます。 紙の種類と翼の長さの影響の間に相互作用はありますか? つまり、紙の種類の影響は翼の長さに影響されるのでしょうか？ このシンプルなデータの視覚化は、相互作用があまりないことを示しています。
カードと紙の飛行時間の差は、翼が長い場合も短い場合も非常に似ています。 他の場合には、これらの相互作用効果が非常に重要になります。 一度に 1 つの因子だけを変化させると、重要な相互作用を見つけるために必要なデータが得られません。
これは、DoE を使用してより多くのことをより速く学習できる方法を示す非常に簡単な例です。 産業科学や工学の現実の世界では、実験はさらに複雑になる場合があります。 たとえば、多くの場合、より多くの要素があるため、すべての可能性をテストすることは現実的ではありません。 DoE メソッドは、このような実際的な制約を処理するように適応できることを知っておく必要があります。 実験的な課題が何であれ、DoE を使用すると、より多くのことをより迅速に学ぶことができます。
そして勝者は…
明日の次回のブログ投稿で勝者を発表し、レポートの一部を抜粋して共有します。 このコンテストは、英国王立化学会の雑誌『Chemistry World』を通じて宣伝されました。 このテンプレートを雑誌の折り込み広告として掲載し、そこのチームがこの素晴らしいビデオを作成しました。
最高のヘリコプターチャレンジを構築するからケミストリーワールドの上ヴィメオ。
私たちは、DJI Mavic 2 ドローンを獲得するチャンスを得るために、コンテストに参加する人々に自分の作品の短いレポートを送ってもらうよう依頼しました。 たくさんの素晴らしいエントリーをいただきました。 審査員として、私は明確な思考、努力、学習、そして遊び心を示す作品を探していました。 それで、明日また来て、誰が勝ったか調べてください。
現時点では、DoE についてさらに詳しく知りたいと思われるかもしれないので、その他のリソースをいくつか紹介します。
- コンテストは終了しましたが、まだ獲得できますテンプレートと説明書ヘリコプターチャレンジを自分で試してみましょう。
- ジョンソン・マッセイ社の主席科学者であるピラール・ゴメス・ヒメネス氏は最近、DoE から始めて、その考え方を発展させる方法について話しました。このウェビナーケミストリーワールドと一緒に。
- 昨年、私は DoE をわかりやすく説明する一連のブログ投稿を執筆し、初心者が混乱する可能性のあるいくつかの用語や概念を簡単に説明することにしました。 シリーズ全体を見つけることができますここ。
