品質
プラケット・バーマン計画
Plackett-Burman Design
読み：ぷらけっとばーまんけいかく
多くの要因の主効果を少ない試行で調べ、重要そうな要因を絞り込む二水準の実験計画です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
影響しそうな条件が多数あるとき、最初から詳しい最適化をせず、有力な要因を見つけるために使います。試行を節約する代わりに、効果の区別には制限があります。
02実務者向け
仕事でどう使うか
候補要因、水準、応答、誤差の扱いを定め、適切な試行数の設計を選びます。無作為順で実施し、絞り込んだ要因を追加実験で詳しく確かめます。
03専門家向け
判断を一段深める
二要因交互作用が無視できない場合、主効果の推定へ混ざることがあります。少ない試行でのスクリーニングと、効果を確定する実験を分け、交絡やダミー列の扱いを理解して使います。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の工程で多数の設定候補をまず絞り込み、候補の温度と圧力を後続の要因実験で検証します。
理解を助けるための架空の例です。多数の候補要因
少試行で主効果を探索
候補を追加検証
絞込みから検証への関係であり、最適条件の確定を表していません。
ここは誤解しやすい
最初の実験で順位が高かった要因を、そのまま唯一の真因と断定しないようにします。
この知識を、組織の力へ。