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要因計画とは?

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先週、Minitabを用いて工程能力指数まで実行しました。 本日は、「実験計画法」について実行してみようと思います。

資料はこちら → 実験計画

p.1 Minitabには、「スクリーニング計画、要因計画、応答曲面計画、混合計画、タグチ計画」の5つの方法が搭載されています。マニュアルに沿って「要因計画」を実行してみます。課題は「注文品の配送準備に要する時間を短縮できる可能性のある2つの因子(注文処理システムと梱包工程)」を評価し、予測値を推定することになります。

p.2 ①統計→実験計画法→要因計画→要因計画の作成を実施し、②~⑥まで進めます。一つの因子について2水準データは3つで実験を行います。

p.3 ⑦~⑯まで進めると右下のような表が現れます。低水準と高水準のところに各因子の水準を言葉で入れます。実験をランダムに行うために今回は⑮の所で9を入れました。9番目から開始するという意味です。そうすると、それ以降はランダムになります。 ⑰C7列目の空セルに実験値を入れていきます。

p.4 次は結果の分析になります。⑱統計→実験計画法→要因計画→要因計画の分析の順番で進め、⑲~㉖まで進めます。

p.5 実行した結果、セッションウィンドウが左になります。この結果を見ると、分散分析多重回帰分析で解析しているようです。p値が0.05より小さいため、システム及びシステムと梱包の交互作用何れも有意であると判断できます。 右の図からも視覚的に有意であることがわかります。

p.6 グラフのプロットの手順です。

p.7 左図より、新規システム+梱包Bが配送時間が低減していることを表しています。この図だけから判断すると、交互作用がある場合は、必ずしもこの組み合わせが最適になるかどうかわかりません。そこで、右図を描く必要があります。このグラフにより、新規システム+梱包Bの組合せが効率的であることがわかります。しかも要する時間が9時間であることを示しています。

p.8 ㉝以降の手順により、9時間であることが予測できます。95%区間内で予測しています。

本日は、マニュアルに沿った手順を説明しました。明日は、有意差のグラフがどのように計算されて描かれているかについて、ブラックボックスの部分を探ってみたいと思います。

 

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