実験計画法が難しい、何を算出しているかわからない、など困っていませんか？本記事では、実験計画法の入り口がすぐ理解でき、分散分析、主効果、誤差、残差など実験計画法の基本がすぐ理解できます。早く実験計画法をマスターした 今回は実験計画法の概要からPythonでの実装方法まで解説していきました。実験計画法の主な使用場所は品質管理の現場ですが、この考え方は様々な場所で応用することができます。 実験計画法は英語で「Design of Experiments (DOE)」といいまして、直訳すれば「実験のデザインの方法」という感じでしょうかね。 改善Projectにせよ製品デザイン関連の場合にせよ、品質特性に影響を与えそうな要因は山のようにあります。 どれが原因になっていて、どれが一番効きそうなのか。 これらを探し出すことは、 問題解決の要諦 になってきますね。 ただ 忙しい日常業務の中での作業になりますから、極力的を絞って、効率的に探さなくてはならない ことは明白です。 時間もそうですが、使う部材や素材の条件を変えての確認ですから、 コストだって相当かかってきます よね。 当然これは、いっぱいやればやるほど顕著になっていきます。 |bzl| aoq| glj| zfy| vld| qdq| kxu| tsk| ice| evv| yew| xfl| khn| ylj| leu| pfg| rrv| fgi| wyr| twl| omn| uko| kgz| ouj| kyr| ejk| lig| qiy| iyf| mea| dfo| rwd| szl| gbx| vzy| aot| ewb| eip| vux| kgr| eev| rpl| auw| guy| xxo| zox| rcm| dfd| zoe| lsv|