候補ファイルを使用して混合DOEの設計空間全体で実行処理可能性を確保する（2024-EU-30MP-1674）少数の合成材料から配合を導き、新たな性能領域に到達するという観点から、混合DOEが最適なアプローチであると判断されました。チームとの最初の議論において、従来の「ランダム」な点選択（対象成分範囲に基づく）では「処理不可能な」実行が多数発生し、結果として有用なモデルを提供できない出力データセットが生成されるため、DOEは実行不可能であると判断されました。
チームは、すべてのサンプルが処理可能になる可能性を最大化するために適用すべきルールは把握していましたが、DOEにどのように実装すればよいか確信が持てませんでした。この問題に対処するために様々なアプローチを試した結果、候補ファイルを用いてランを選択する方法が成功の鍵であることが分かりました。ランは、擬似モデル、因子グリッドツール、そしてグリッドポイントジェネレータを用いて生成されました。本プレゼンテーションでは、このアプローチの実施方法と、DOEへの影響について考察します。
基本的なデータ分析とモデリング実験計画法
