モンテカルロシミュレーション実験を用いたプロセスと製品の堅牢な最適化ロバート・アンダーソン、JMP シニア統計コンサルタント、SAS robert.anderson
科学者やエンジニアは、歩留まり、性能、仕様への適合性を最大化するために、プロセスや製品に最適な設定や動作条件を見つける必要に迫られることがよくあります。プロセス最適化の文脈で「望ましさの最大化」という言葉はよく耳にするでしょうが、JMP予測プロファイルにおけるシミュレーション実験はあまり知られていない機能です。驚くべきことに、最高の歩留まりや最高の性能をもたらすと予測される特定の設定が、必ずしも長期的にそのプロセスを運用するのに最適な設定とは限りません。ほとんどのプロセスや製品はある程度のドリフトや変動の影響を受けやすく、最適な動作条件はそれを考慮する必要があります。シミュレーション実験はまさにそれを実現するもので、望ましさの最大化が達成できる範囲を超え、歩留まりや性能の変動を最小限に抑える最も堅牢なプロセス設定を見つけ出します。また、プロセスや製品が仕様に可能な限り適合することを保証します。本稿では、ケーススタディを用いて、シミュレーション実験がどのようにこれを実現するかを説明し、特定の状況において、シミュレーション実験が望ましさの最大化よりも堅牢なソリューションを提供できることを示します。
