実験計画法 (DOE) は、医療、バイオテクノロジー、製薬、ハイテク製造などの業界で、実験の数とコストを削減する方法としてよく使用されます。実験計画を行う際の重要な原則と手順は何ですか?伝統的な実験法における古典的なスクリーニング計画と完全実施要因計画の概念と応用は何ですか?この記事では、DOE の基本原理、古典的なスクリーニング計画法および完全実施要因計画法の概念と応用例を紹介します。
実験計画法 (DOE) とは
実験計画法（DOE）とは、実験条件をスクリーニングし、外部要因を削減して実験への影響を軽減することで実験を計画することで、実験回数が少なく、実験コストや時間が少なく効率的であることが特徴です。データを分析したり、要因間の相関関係や問題点を見つけたりするなど、幅広い用途に使用できます。
実験計画の 3 つの主要な推進力
1920 年代に、ロナルド フィッシャーは実験計画法という概念を農業に導入し、現在、実験計画法 DOE は農業だけでなく、医療、バイオテクノロジー、製薬、ハイテク製造などの産業でも使用されています。その後、1950 年代に田口玄一がタグチ法を発表し、直交配列を導入し、1970 年代初頭に品質損失関数の概念を発表し、1951 年に英国の統計学者ジョージ EP が発表しました。 ボックスとK. B. ウィルソンは 1960 年に応答曲面法であるジョージ EP を導入しました。 ボックスはハンター、J. スチュアートは 2 レベルの部分要因計画法を発表しました。これにより、実験や研究者は影響を与える要因を迅速に見つけられるようになり、解像度の概念が導入されました。
従来の実験方法: 試行錯誤、一度に 1 つの要素、従来の設計
- 試行錯誤方法: 経験則に基づき、単純なプロセスまたは変化の少ないプロセスに限定されます。
- 一度に 1 つの因子: 他の因子は固定され、1 つの因子が 1 つの実験でテストされます。
- 伝統的なデザイン
- ステージ 1 部分要因計画
- 重要な要素をスクリーニングして特定することが目的で、通常、要素が多すぎる場合やプロセスが不明な場合に使用されます。
- Stage2 完全要因計画
- 推定精度に影響を及ぼす主効果とその他の効果の有無を検討し、主効果と交互作用効果を推定し、システムの特性を理解することを目的としています。
- Stage3 反応面
- 最適化 (最適化): 重要なプライマーに最適な設定を見つける
- 主効果、交互作用効果、非線形効果を推定する
- 予測の精度と精度に重点を置く
実験計画のガイドライン
- 問題と目標を定義する
- 応答変数を特定する
- *重要！ 測定システム (MSA) を確認します – 誤差が大きすぎると、重要でない因子の影響が生じます
- 因子の数とそのレベル番号を特定する
- 制限またはその他の制限があるかどうかを確認する
- デザインの作成
- 実験前の準備
- 実験を行う
- データを分析する
- 結論を出し、次のステップを決定する
実験計画の目的
画面 --> 探索 --> 最適化 --> 検証 --> 堅牢
- スクリーニング: 反応変数に最も大きな影響を与える要因を見つけます。通常、要因が多すぎるか、プロセスが不明です。
- 探索: 新しい要素または新しいレベルがあるかどうかを確認します。
- 最適化: 望ましい応答変数に対応する重要な因子の最適な設定値を見つけます。
- 検証: システムまたはプロセスが期待される動作に準拠しているかどうかを確認します。たとえば、異なるバッチの原材料を使用して、結果が同じモデルであることを検証しますが、異なるマシンでパラメータ設定を直接適用できるかどうかを検証します。
- ロバスト: 制御条件や因子設定などの反応変数の変動を最小限に抑えます。
JMPの使用実験を行うための 6 つのステップ
- ステップ1。 説明する 応答、要因、レベルを定義する
- ステップ2。 「指定」は、モデルにどの効果項が含まれるかを決定します。
- ステップ3. 実験回数に中心点を追加するか反復を追加するかを設計で決定し、関連する実験評価項目を提供します
- ステップ4. 収集 実験条件と順序に従ってデータを収集します
- ステップ5. モデルの適合 モデルの適合と主要な要素の発見
- ステップ6. Predict は適切なモデルを見つけて、目標に従って最適化します。
クラシックなスクリーンデザインVS完全要因計画
(1) クラシックなスクリーニングデザインスクリーニングデザイン
- 主効果が有意であるか線形効果であるかを検出します。中心点は表面効果があるかどうかを検出できますが、それがどの要因であるかを正確に知ることはできません。
- 部分要因計画法では交絡効果に対処する必要があり、通常、分解能は 4 以上に設定されます。
- クロストークのため、エイリアス項とエフェクト項のどちらが重要であるかを区別することが不可能である可能性があり、区別するには追加の増幅実験が必要です。
クラシックなスクリーニング デザインとメイン エフェクト デザインをいつ使用するか
ケースシェアリング: 部分因子計画と主効果計画の比較
(2) 完全要因計画完全実施要因計画
- 各要素のレベルを考慮して各組み合わせを生成します
- レベルや要素が増えると、効率が低下し、コストが高くなります。
- 利点: すべての交互作用項は、一度に 1 要素ずつ行う試行錯誤的な方法よりも包括的に推定および検討できます。
- 短所: 実験が多すぎる、コストが高すぎる
事例共有: バッテリー寿命の実験
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上記は、DOE 実験計画法における古典的なスクリーニング計画法と完全実施要因計画法の簡単な紹介です。
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