実験計画法とは、「取り上げる対象の結果にどの要因が影響を与えているのか」「その要因をどのような値に設定すれば結果がどれくらい良くなるのか」などを解析する統計手法の総称です。もともとは、農事試験での応用を目的に、フィッシャー (R.A.Fisher) によって開発されましたが、工業や医療分野をはじめとする様々な分野で活用されています。
一方タグチメソッドは、田口玄一博士によって作り上げられた、品質を経済的に作りこむためのアプローチと手法の体系をいいます。日本では品質工学と呼ばれていますが、1980年代のはじめに米国でこの手法が知られたときにタグチメソッドと命名されました。
本稿では、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して理解します。解析ではMicrosoft Excelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成します。ビッグデータの時代だからこそ、データの中身に着目して、数理統計学を実践で活用できるようになります。ものづくりに関わっているすべての技術者に最適な内容です。
- 実験計画法とは
- 実験計画法の歴史
- 田口の実験計画法
- パラメータ設計とは
- 実験計画法の考え方
- フィッシャーの3原則
- 因子の分類
- 演繹的実験と帰納的実験
- 水準数の決め方
- 変動の分解
- 全変動を平均の変動と誤差の変動に分解する
- ばらつきと損失
- 分散分析
- 一元配置実験計画
- 対比による変動の分解
- 3水準以上の変動の分解
- 一元配置の一般式
- 二元配置実験計画
- 繰り返しの無い二元配置
- 直交多項式による交互作用解析
- 繰り返しのある二元配置 (繰り返しがそろっている場合)
- 直交表入門
- 直交表L8 (27) 実験
- 直交表L9 (34) 実験
- 線点図とその応用
- 混合系直交表とSN比
- L18 (21×37) 直交表の特徴
- 望目特性のSN比 (平均とばらつきの同時解析)
- 動特性のSN比 (信号×誤差の交互作用)
- パラメータ設計の活用
- パラメータ設計の手順
- 機能性評価
- 最適条件 (SN比の最大化)
- パラメータ設計の実践
- 誤差原因の定量的把握
- 許容差設計 (直交多項式展開)
- 補講
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