リリースされた製造プロセスのDOE継続的改善リリースされた製造ラインでの実験に使用するアプローチについて、ラインへの影響を最小限に抑えながら、実行ロジスティクスまたは意図しない結果のリスク（スクラップのローカルホットスポットにぶつかる）のいずれかについて詳しく知りたいと考えている顧客がいます。またはそのようなもの）。
1つのアプローチは、適格な範囲内でスクリーニング設計やRSMのようなものを実行することですが、彼は直交設定ではなく三角形が使用される研究を見てきました（少なくともそれは彼の解釈です）。これらの例では、2つの最良のプロセスポイント間の三角形の脚から離れた「スターポイント」のようなもので元の三角形のスペースを拡張することによって最大値が見つかるまで、プロセスが継続的に繰り返されます。
これらのタイプのデザインについて聞いたことがある人はいますか？リリースされた製造プロセス設定で効率的に実験することを彼が検討できる方法は何ですか？
Re：リリースされた製造プロセスのDOE継続的改善私にはシーケンシャルシンプレックス最適化のように聞こえます。 2つの要因について、シンプレックスは三角形です。 3つの頂点のうち、最悪の頂点は、他の2つの頂点によって形成される線の周りに「反射」されます。 プロセスは継続され、アイデアは最適な領域までゆっくりと反復することです。 目標はモデルではないため、ステップサイズは通常、計画された実験よりもはるかに小さくなります。 代わりに、アイデアは、時間をかけてゆっくりと良くなりながら、実行可能な製品を作り続けることです。どの頂点が最適かを確認するためにしばらく1つの場所にとどまることが多いため、プロセスは遅くなります。
スタン・デミング、ウォルターズ、モーガン、パーカーによるシーケンシャルシンプレックス最適化という本があります。
私は2000年頃にダウケミカルにいたときに、マークベイリーと協力してこれを行うためのスクリプトを作成しました。 残念ながら、私がスクリプトを持っていたとしても、それが機能しない可能性が高いのは非常に昔のことです。
このタイプの作業の別の見方については、Box and Draper（古いテクノロジー）によるEvolutionaryOperationsを検討することもできます。 これは、小さな完全な因子計画を使用しているため、計画された実験に基づいています。 実行可能な製品を確実に作成するためにデザインのサイズを小さくするという考え方は同じですが、より良い応答に向けてデザインを「反映」し、時間の経過とともに改善を続けます。 同じアイデアですが、シンプレックスアプローチよりも多くのデータを必要とする異なるアプローチです。 このアプローチは、プロセスを説明するためのモデルを開発できるようにするためのより良い仕事をします。
