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バーチャル教室は今後も定着するでしょう。実践的なDOE演習をどのように実施すればよいでしょうか？ (2021-US-30MP-842)

レディ・トゥルトナ氏、JMP エデュケーション、SAS
ダイアナ・バラード、統計学者、ブリューワーサイエンス

遠隔DOE授業の課題は、実際の演習にあります。学生は実際に実験を設計し、データを収集し、分析し、モデルを作成し、確認実験を行うことで、DOEの構成要素を組み立てていきます。しかし、講師である私たちは、学生と物理的に離れている場合、これらの演習をどのように運営すればよいのでしょうか？遠隔環境で学生と実施した実践的なDOEを紹介した後、あらゆる規模のグループで同様の実験を管理・実施するための提案を行います。

自動生成されたトランスクリプト...

スピーカー	トランスクリプト
オリビア・リピンコット	そこで彼は録画を開始し、仮想教室が今後も存続するかどうか、実践的な演習をどのように実施するかを検証しました。
	適切な講演 OK、そしてこれはジョブディスカバリーサミットカンファレンスで使用するために録画され、JMP ユーザーコミュニティで公開されることをご理解の上、この録画と使用を許可しますか。
	はい。
オリビア・リピンコット	カメラをオフにしてミュートにしてから、皆さんに始めてもらえます。
トゥルトナ夫人	こんにちは、私はレディ・トゥルトナです。
ダイアナ・バラード	私はBrewer Scienceのダイアナ・バラードです。
トゥルトナ夫人	私はSAS Educationに所属しています。
ダイアナ・バラード	私たちは二人ともテキサス州オースティンに住んでおり、長年の知り合いです。
トゥルトナ夫人	ダイアナさん、DOE の指導に JMP をどれくらい使用していますか?
ダイアナ・バラード	私は 1996 年頃から JMP を使い始め、1994 年から DOE を教え始めました。皆さんはどうですか?
トゥルトナ夫人	私は 1987 年に DOE を教え始め、1996 年に JMP を使い始めました。
ダイアナ・バラード	つまり、私たちは合計 50 年間、DOE を教えてきたことになります。
	僕たちはそんなに年を取っているのか？
トゥルトナ夫人	はい、私たちは本当にそのくらい年寄りです。そこで今日は、教室で実験を行った経験やDOEの教育経験、そしてそれらの実験をバーチャル教室に移行する方法についてお話ししたいと思います。
ダイアナ・バラード	実際にはすべての DOE クラスでデータ収集が行われるわけではありませんが、教室でこの種の実験を始めたのはいつですか?
トゥルトナ夫人	テキサス インスツルメンツにいた頃、私は計画的実験計画法を教え始めました。実際は戸口計画法です。そして、計画的実験がどのように機能するかを疑うエンジニアたちに実証するためのカタパルトを手に入れました。
	そして私はカタパルトを使ってこの演習を開発しました。この演習では、チームが要因についてブレインストーミングし、測定プロセスを理解し、データを収集して分析し、確認ランを実行するという作業をすべて教室内で行います。
	小さなプラスチックのゴルフボールを投げて、どこに落ちるかを測定していました。とても楽しくて、参加したエンジニアの多くにとってDOEが身近なものになりました。私は長年DOEの授業やSPCの授業でもこの実験を使っていました。
ダイアナ・バラード	一緒に教え始めた時、つまり二人ともコンサルタントとして働いていた頃、そのメリットに気づきました。シミテックでそれぞれ別々の時期に仕事をしていましたが、2000年代初頭には同じ会社でコンサルタントとして働き、一緒に授業をするようになりました。
トゥルトナ夫人	そしてその会社は実践的な演習を本当に重視していたので、私たちは紙のヘリコプターやレゴのおもちゃの車、飛行機やナーフガンも使います。
ダイアナ・バラード	ウォルマートやターゲットで、できるだけ小さなレゴカーを全部買おうと買い物に行ったのを覚えています。だって、レゴカーは長持ちしないし、パーツをなくしてしまうこともあったんです。それから、あのカタパルト？ 旅行にはちょっと不向きだったけど、小さなレゴカーはすごく良くて、なかなか手に入らなかったんです。
トゥルトナ夫人	これらの実験に共通していたのは、距離や時間などの測定可能な反応と、実験のデータ収集または実行でした。
	迅速でした。データ収集に3時間もかけたくありませんでした。データ収集は30分で完了できるようにしたかったので、測定が迅速にできるものを探していました。
ダイアナ・バラード	そこでバーチャル教室の話になります。私たちはZoomやTeamsを使って授業を行っており、生徒たちは全国各地に散らばっています。物理的に離れている中で、教室という環境でどのように実験を行うことができるでしょうか？
トゥルトナ夫人	ダイアナと私は去年の夏、この仮想世界でどのように実験を行うかについてブレインストーミングを行いました。このブレインストーミングにはアルコールが絡んでいたかもしれませんが、
	少なくとも当時は、ほとんどの人が在宅勤務をしていたと想定できました。では、自宅で実験できるものは何だったのでしょうか？そして、この実験の目標は何だったのでしょうか？
	だから私たちは、誰も答えを知らないほど複雑でありながら、データ収集に時間をかけずに済むほどシンプルにしたいと考えました。
	永遠に。そこで私たちは、水を沸かすことにしました。誰もがコンロ、鍋、ストップウォッチを持っているという前提で、水が沸騰するまでの時間を測ることにしました。
ダイアナ・バラード	見張っている鍋は沸騰しないと言った人は間違っていました。私たちは多くの要素をブレインストーミングしました。
	実験の実行方法について多くの質問が寄せられました。そこでJMPで実験を設計し、実行してみました。
	そして、選択肢についてたくさんのことを学びました。コンロの温度はどれくらいにすればいいですか？操作の順番は？
	タイマーはいつスタートすればいいですか？沸騰とはどういう意味ですか？沸騰しなかったらどうなるのですか？一度、鍋を壊してしまうかもしれないと思ったことがありました。沸騰させようとしたのですが、私たちの定義する沸騰したお湯にはならず、結局沸騰しませんでした。
トゥルトナ夫人	ダイアナが実験を終えた後、私も実験をしなければならなくなり、実験の実行プロセスについていくつかの点で合意することができました。
ダイアナ・バラード	例えば、まずは冷たいコンロと、あらかじめ温めたお湯ではなく、普通の水を用意する必要があります。また、時間を短縮するために、大量の水を沸騰させるのは避けたいところです。私たちは1カップから4カップ程度の水量から始めました。
	しかし、沸騰するまでに 15 分以上かかったものもあれば、まったく沸騰しなかったものもありました。
	そこで私たちは、
	ワイドパン
	うまく機能しないので、その広いパンを削除することにしました。
トゥルトナ夫人	実験規模を小さくするために、いくつかの要素を排除しました。例えば、蓋の開閉やファンのオンオフといった条件でのテストは行っておりません。これらの条件については実験していません。
ダイアナ・バラード	そして、塩を加えることの定義が違うことに気づきました。私は小さじ1杯くらいと考えていましたが、
	あなたはダッシュを考えていました。
	しかし、私たちは二人とも、塩を加えると水入れの速度が速まるかどうか興味がありました。
トゥルトナ夫人	本当の課題は、沸騰の定義について合意することでした。私のIHコンロでは、水はすぐに温まって沸騰し始めます。そこで、3つの測定方法を採用することにしました。
	まず、コンロの底に小さな泡が立つまでの時間です。これは、小さな小さな泡が見えるところです。鍋の左側に、コンロの底から上がってくる泡が見えます。
	そして、水が沸騰する音が聞こえるかどうかも測定します。そして最後に、大きな泡を測定します。これが大きな泡です。
	大きな泡が出始めたらストップウォッチをクリックします。それとも、沸騰したと判断するまでどのくらいの時間沸騰し続ける必要がありますか?
ダイアナ・バラード	これは私がフラットパンで抱えていた問題で、少しだけ水を入れただけでは、大きな泡にはなりませんでした。
	私は水を全部沸騰させたが、
	目に見える大きな泡ができなかったため、タイマーを一度も止めませんでした。そこで、フライパンの種類は平らなタイプを除いて、大と小の2段階に絞ることにしました。
トゥルトナ夫人	私たちは似たようなサイズとタイプのフライパンを持っていたので、これらは私の大きいフライパンと小さいフライパンで、これらはダイアナの大きいフライパンと小さいフライパンでした。
ダイアナ・バラード	私たちは、調理経験から、小さなバーナーで大きなフライパンを調理すると、大きなバーナーで大きなフライパンを調理するほど早くは温まらない可能性があることを知っているので、フライパンのサイズとバーナーのサイズの間には相互作用があるのではないかと推測していました。
	そこで、両方の実験を実行し、両方が実験を実行し、その結果を互いに共有した後、協力してくれる参加者（被害者）に試してみたいと思いました。
	ここテキサス州オースティンには、かつてシミテックに所属していた統計学者のグループがあり、そのグループは年に2、3回（少なくともコロナ前は）一緒にランチをとる統計オタクにまで拡大しました。
トゥルトナ夫人	この実験は、ランチ実験と呼ばれるこのアウトライン ボックスに記載されていますが、私たちが行ったのは、仮想ランチをスケジュールし、全員にデータ収集の協力を依頼したことです。
	7人の参加者がデータ収集と実験設計に同意し、それぞれ2回ずつ実験を行いました。
	コンロにはコンロが1つあり、使える鍋は複数あると仮定します。ガスコンロと電気コンロの両方があり、おそらく数は均等ではないだろうと分かっていました。
	そこで私たちは、誰もが同じように実験を行えるように、実験方法を開発しました。そして、こうやって実験を進めてほしいと伝えました。
ダイアナ・バラード	ブロックごとに2回の実行を行う固定ブロックとして設計したと思います。各人が2回の実行でデータを収集できるようにするためです。
	温度を最高に設定したと仮定すると、約15分で簡単に達成できます。これが私たちの目標時間です。その後、データを表にまとめて、全員と共有できます。
トゥルトナ夫人	それでは、JMPでこれをどのように設計するかを見てみましょう。ジャーナルの下部に、応答表と因子表がありますので、DOEとカスタム設計を選択します。
	因子と応答を読み込みます。因子テーブルは最後に触ったテーブルなので、因子を読み込み、次に応答テーブルを見つけて応答を読み込みます。さて、ダイアナ、こんな風にはしないでしょうね。
ダイアナ・バラード	いいえ。実際の教室では、生徒たちに自分たちでデザインする経験を積ませたいと思っています。
トゥルトナ夫人	今は時間的な都合で、回答と因子を読み込んでいますが、まだ終わっていません。そこで、最小限に抑えたい回答を3つ挙げます。
	因子は4つありますが、ブロッキング因子がないので、1人あたり2回実行します。つまり、これを1人あたり2回実行する固定ブロックとして作成しました。このブロックを「人ストーブ」と呼ぶことにします。
	次に、モデルにどのような項を入れるかを考えなければなりません。主効果のみのモデルでは14回の実験が必要ですが、交互作用の一部も含めたい場合はどうすればよいでしょうか？
	この 14 回実行の設計は 7 人の場合は完璧に機能しますが、それらの相互作用のいくつかを確認したい場合はどうすればよいでしょうか。
	RSM ボタンをクリックすると、2 つの連続因子のすべての 2 因子相互作用と 2 次効果などの高次項を追加できます。
	しかし、今30回実行しているのですが、30回も実行する余裕はありません。どうすればいいでしょうか？高階項をすべてJMPに渡して、
	可能であれば、それらを推定する能力を与えてください。そうすれば14の実行が得られます
	私のデザインでは。
ダイアナ・バラード	私のクラスのほとんどで、7人なんて夢のようです。そんな人数は到底無理です。
	参加者が3人か2人だけだとどうなるんですか？ できればインタラクションを重視したいのですが、ここで最低10回実行したとしても、参加者が5人だと仮定していることになりますよね？
	生徒たちは、3つ、いや4つの鍋に水を注ぐことができると楽観的に考えているようです。パートナーが4人いるので、きっとできます。少し時間がかかるかもしれませんので、授業時間は倍になるかもしれません。15分ではなく、45分くらいでしょうか。
	データ収集を通して、4つのコンロで4つの鍋を沸かそうとするのは本当に最悪だと痛感しました。記録を残せなかったんです。
	時間が限られているので、できるだけ短くしたいのですが
	データ収集に 15 分または 30 分未満かかる場合は、非常に小規模なクラスから 1 つ以上の要素を削除することを検討します。
トゥルトナ夫人	そうすることで、実験は依然として素晴らしいものになります。そして、データ収集が重要なので、実験回数を減らすことができます。「設計を作成」をクリックしますが、実験の実行中に間違いを犯す人を見たことはありますか？
ダイアナ・バラード	はい。巨大なDOEを集める任務を彼らに与えたのですが、まだ半分しか終わっていないのに、大きすぎて時間がかかりすぎるという理由で完全に諦めてしまったことがありました。
	データ収集が始まっている段階で、要因を追加してみるように指示したこともあります。また、データ収集が始まっている段階で、回答を追加してみるように指示したこともあります。
	彼らに「このランダムなDOE表は意味不明だ。Run 1、Run 5、Run 7と順番に実行すれば、この変化させにくい要素を変えずに済むだろう」と判断させました。
	もちろん、そうすると分析可能な結果は得られません。分割法として実行しているのに、分割法として設計していないのです。これは非常に頻繁に起こります。
	製造現場で実際のデータと実際のDOE（実験計画）を用いて数千ドル、数十万ドルもの費用がかかるのとは異なり、教室で学ぶことは素晴らしい学習体験となります。あなたはどう思いますか？
トゥルトナ夫人	今おっしゃったのと同じものを私も見たことがあります。もう一つ例を挙げると、早く終わって早く帰宅できると思って非常に小規模な実験を設計したチームがありました。
	しかし、結果が実験の目的を達成しなかったため、目的を達成するために追加実験を行って因子の範囲を広げる必要があり、1 つの実験ではなく 2 つの実験を完了しなければならなかったことに、彼らはあまり満足していませんでした。
ダイアナ・バラード	計画、計画、計画。多くの学生グループは、私が連続的な要素と見なしている水や塩を、
	彼らは、いや、いや、それらはカテゴリ要因であり、中心点は含まれず、複製も含まれないと判断しました。
	そして、これは現実世界ではなく教室で犯すべき素晴らしい間違いでもあります。なぜなら、分析によって、連続因子と中心点、および可能な限りの複製の価値が理解されるからです。
	では、もし本当に少人数のクラス、例えば2人クラスで、割り当てられた授業時間内にこの実験全体を行う時間がないとしても、それでもこれらの要因を調べたい場合、
	ドロップ要因はありませんか?
トゥルトナ夫人	今週は2人の生徒と授業があり、
	これは宿題として課すのに最適な実験です。そのため、これらの授業は半日形式、あるいは複数日形式の授業で実施しています。
	クラスは初日に終了し、各参加者は 2 回または 4 回のランを完了して帰ります。
	そして翌日には測定結果を持って戻ってきて、分析を行うことができます。
	オフィスにいる人もいれば、自宅にいる人もいる場合、この方法は効果的です。宿題としてランを課すだけです。それほど時間はかかりませんが、重要なのはランを完了するのにかかる時間を最小限に抑えることです。
	もちろん、本当に意欲的なら、実験全体を自分たちだけで行うこともできます。
ダイアナ・バラード	もちろん、実験はすべて自分たちで行い、鍋とバーナーが冷えて次の調理を始めるまでにどれくらいの時間がかかるかを学びました。調理時間は最大30分かかることがわかったので、可能であれば複数人で調理を分担するのが良いでしょう。
	では、生徒たちに学んでほしい重要な教訓についてお話ししましょう。まず、間違いを犯しても大丈夫です。間違いを犯した時に、何をすべきでないかを学ぶのです。
トゥルトナ夫人	そして、データ収集を開始する前に、測定プロセスについて検討し、可能な限り改善する必要があります。
ダイアナ・バラード	データ収集のロジスティクスについて考えてみましょう。どこで、そして実際に問題が発生する可能性があるでしょうか？考えられるあらゆる事態を予測するようにしてください。予測できない事態から結論を守ることができるようなデータ収集を行ってください。
トゥルトナ夫人	実験を成功させるために必要なステップは、何が問題なのかを考えることです。
	要因と対応についてブレインストーミングし、要因のレベルを選択する必要があります。
	実験を計画する。実験を実施する。結果を分析し、反応を予測する。これらはすべて、この教室での演習で完了できます。ランチグループで行った実験を分析したい場合は、このジャーナルの後ろにある表をご覧ください。
	ランチ実験と書かれたアウトラインボックスです。結果を見ると、測定値のほとんどが10分以内で、7人が参加していました。
	ご視聴ありがとうございました。皆さんも自分のグループで同じようなことを試してみられると嬉しいです。試してみたら、このビデオを見た後にコメント欄で感想を聞かせてください。
	バーチャル教室で実験を行うための他のアイデアがあれば、ぜひお聞かせください。ありがとうございます。
オリビア・リピンコット	ありがとう。録音はこれで終わりにします。よかったです。

基本的なデータ分析とモデリング実験計画法マスカスタマイゼーション予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達