実験計画法は、結果に影響を与える主要な要因を特定し、それらの要因に対する最適な設定を決定することにより、ユーザーがプロセス、製品、またはシステムを最適化および改善できる強力なツールです。 これにより、効率が向上し、最終製品が改善され、コストが大幅に削減されます。
この 6 部構成の Web シリーズは、実験計画法 (DOE) の力を解き放つのに役立つように設計されています。
DOE を初めて使用する人にとって、このシリーズは、従来の方法に比べて DOE を使用する利点と開始方法を理解するのに役立ちます。 すでに DOE を実行しているユーザーにとって、このシリーズは、実行中の設計からさらに多くの情報を抽出するのに役立ちます。
セッション 1: 実験計画法とは -ここをクリックして視聴してください
統計的実験計画法 (DOE) の基礎について学びましょう。 このセッションでは、この実験方法が従来の方法とどのように異なるのか、またこの実験方法により科学者やエンジニアが実験の投資収益率を最大化できる方法について説明します。
セッション 2: Easy DOE の開始 -ここをクリックして視聴してください
DOE を初めて使用する場合 問題ない！ Easy DOE は、DOE を開始するためのガイド付きプラットフォームです。 単一のガイド付きプロセスで実験を設計および分析する方法を学びます。 DOE の基本に慣れたら、標準的な DOE アプローチにシームレスに移行する方法を学びましょう。
セッション 3: 最新の DOE 手法を使用した最適な実験の設計 -ここをクリックして視聴してください
最新の DOE 手法を使用すると、システムに適合した実験を作成できます。 カスタム デザイン プラットフォームを使用して、従来の DOE の制限を克服する方法を学びます。 デザインを作成した後、さまざまなツールを使用してさまざまなデザインを調査および比較し、目標をサポートする最適なデザインを作成していることを確認します。
セッション 4: 混合 DOE を使用した配合の最適化 -ここをクリックして視聴してください
絵の具、サラダドレッシング、石鹸。 彼らの共通点は何がありますか？ それらはすべて混合物です。 混合物を最適化するには、総質量または体積を同じに保ちながら、成分または成分の割合を変更する必要があります。 これがあなたが扱っているシステムのように思われる場合は、混合 DOE を作成および分析する方法を学ぶために参加してください。
セッション 5: より少ないリソースでより多くのことを実現 -ここをクリックして視聴してください
すでに実験で DOE アプローチを使用しており、より少ない実験でより多くの情報を引き続き抽出したいと考えていますか? 高度なスクリーニング設計と、以前の実験に基づいて DOE を拡張する方法について学びましょう。 Definitive Screening Design (DSD) は、実験全体の数を減らすためのプラットフォームを提供し、システムに関する追加情報を提供する効率的なスクリーニング設計です。 DOE の拡張は、以前の実験に基づいて構築するのに役立つ方法論です。 新しい設計を開始することなく、簡単なスクリーニング設計から始めて、それを基にしてさらに学習する方法をご覧ください。
セッション 6: DOE の高度なトピック -ここをクリックして視聴してください
JMP は、新しい機能とプラットフォームにおいて DOE の可能性の限界を押し広げ続けます。 このセッションでは、これらの機能のうち、機能 DOE と自己検証アンサンブル モデル (SVEM) の 2 つに焦点を当てます。 機能データは、反応速度曲線、経時的な発熱、粒子サイズ分布、化学スペクトルなどの 2 次元データです。 機能的な DOE を使用すると、(単一のパラメーターではなく) 応答曲線全体を最適化できます。 自己検証アンサンブル モデル (SVEM) を使用すると、高度なモデリング アルゴリズムを通じて、設計内で実行する実験の数をさらに減らすことができます。
