JMPによる実験計画の特長

• 完全にカスタマイズが可能
  工程変数と制約を設定すると、カスタム計画が作成されます。カスタム計画には、柔軟性の高いオプションが用意され、 1つの実験に、種類の異なる多数の因子を指定することもできます。因子の種類には、連続、カテゴリカル、ブロック、配合、および共変量があります。応答、因子、因子の制約を入力し、モデルを選択して、実験数を変更します。さらに、実験の順序の選択、中心点の追加、反復の指定が行えます。
• スクリーニング計画を使用可能
  JMPは、一部実施要因計画、Plackett-Burman計画、および混合水準計画をサポートしています。スクリーニング計画では、応答に大きく影響する因子を見つけ出します。スクリーニング計画は、通常、一連の実験の初期段階で行います。
• 中心複合計画やBox-Behnken計画などの応答曲面計画を使用可能
  応答曲面計画は、因子ごとに指定された範囲の中で応答を最適化する解を見つける手法です。この計画では、応答に2次式をあてはめ、 2次の項が応答関数の曲率を表します。この計画によって、指定した領域内に存在する最大値または最小値が見つかります。
• 完全実施要因計画を作成可能
  この計画では、すべての因子のすべての水準の組み合わせが自動的に作成されます。これは、最も保守的な計画ですが、実験にかかる費用が最も大きくなります。
• タグチ計画の採用
  この計画では、2水準、3水準、または混合水準の一部実施要因計画の直行配列が作成されます。この計画の目的は、自然環境や工程の変動を考慮しながら、制御因子をどのように設定すれば技術的に許容できる出力が得られるかを調べることです。
• 最適なモデルを探索可能
  1つまたは複数のy変数をx変数のモデルにあてはめ、 データに最も適した種類のモデルを選択し、実験に必要な複雑な効果を持つ線形モデルを作成できます。
• 複雑なwhat-ifシミュレーションを実行可能
  モデルを視覚化し、応答を最適化して、予測プロファイルを使って応答曲面を調べ、応答が最適値になる因子の設定を見つけます。グラフ上で変数の値を一度に1つずつ変化させ、予測値に与える影響を調べます。

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JMP Design of Experiments (DOE) Points of Interest
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