実験計画法(DoE)学習ツール

効果を見るところから確認実験まで、データを動かして順番に学びます。

2因子・2水準・反復ありJMPなどを使う前の基本復習に

4つの実験結果を動かす

実験温度圧力強度 MPa

4つの応答値を変えると、主効果と交互作用が即時に更新されます。

主効果と交互作用

全平均
80.75
温度 A
+13.50
圧力 B
+8.50
交互作用 AB
+4.50

2本の線の傾きが大きく異なります。温度の効果が圧力条件によって変わるため、主効果だけで条件を決めないよう注意が必要です。

主効果プロット温度圧力9270
傾きが主効果の方向と大きさです。
交互作用プロット圧力 低圧力 高9868
線の非平行や交差に注目します。

DoEで判断する順番を、実務へ持ち帰る

数値を計算して終わりではなく、差を見つけ、誤差と区別し、モデルを疑い、最後に新しい実験で確かめます。

  1. 01
    効果を見る

    主効果と交互作用から、条件による応答の変化を整理します。

  2. 02
    実験を組む

    反復で実験誤差を測り、ランダム化で時間変化の偏りを防ぎます。

  3. 03
    結果を判断する

    ANOVAとp値で差の確かさを確認し、効果量から工程上の重要性を考えます。

  4. 04
    モデルを診断する

    残差から、外れ値、ばらつきの違い、実験順に沿った変化を探します。

  5. 05
    条件を確かめる

    候補条件で確認実験を行い、予測の差と再現性を確かめます。

実験を始める前のチェック

  • 目的と応答を明確にしたか
  • 因子範囲は安全で実行可能か
  • 測定システムを信頼できるか
  • 必要な反復回数を確保したか
  • 実施順をランダム化したか
  • ロット・日時・実施順を記録するか
  • 残差と確認実験まで計画したか
  • 実験範囲外へ外挿していないか

このツールの限界

このツールは、2因子2水準の実験を単純化した学習用モデルです。実際の工程では、因子数、水準数、ブロック、ロット差、欠測、非線形性、測定誤差なども考慮します。

表示されたp値や推奨条件を、そのまま実際の工程条件として使用しないでください。工程知識、安全性、実験記録と合わせて判断します。

発展編:因子が増えたら、どの設計を選ぶ?

基本編で扱った2因子なら4条件です。因子が増えたときは、実験回数だけでなく、残したい情報から設計を選びます。

実験回数を減らすと、何を失う?

主効果を絞り込みたいのか、交互作用まで調べたいのか。目的によって選ぶ設計は変わります。

実験の目的
完全実施要因計画
32 条件
  • すべての条件組み合わせ
  • 主効果を推定
  • 2因子交互作用 10個を分離
VS
L8直交表目的に合う
8 条件
  • 主効果の絞り込み
  • 空き列を交互作用・誤差へ割付可能
  • すべての交互作用は分離できない
24条件を削減L8は候補因子の絞り込みに向いています

実験回数は32条件から8条件へ減ります。ただし、列の割り付けによって主効果と交互作用が重なるため、重要な交互作用を先に決める必要があります。

次の実務学習へ

工程能力や製造業・半導体の技術解説も、実際の判断とつなげて確認できます。