実験の計画

株式会社構造計画研究所

スタッフ

オンライン書店の配送センターの改善

• ストーリー西部配送センターは新しい注文処理システムと、異なる つの梱包工程を有しています。

• ここでの分析の目的どの組合せの工程がより効率的なのかを判断する必要があります。どのような組み合わせで注文品の配送準備に要する時間を最短にできるかを検定するため、実験を行うことにします。

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実験を計画する

応答（ ）に対する因子（ ）の影響（効果）を効率的に調べるための実験を計画することができます

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注文システム →

梱包工程 →→ 配送時間

因子（ ） 応答（ ）

実験計画を作成する

• メニューから、 統計実験計画法 要因計画

要因計画を作成 を選択

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実験計画を作成する

• 計画のタイプ と 因子数を決める（今回はデフォルトのまま）

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実験計画を作成する

• 計画 ボタンをクリック

• コ ー ナ ー 点 の 反 復 数（実験の反復数）を に設定

• をクリック

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実験計画を作成する

• 因子 ボタンをクリック

• 各項目に各因子の情報を入力

• ボタンをクリック

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実験計画を作成する

• オプション• オプション ボタンをクリック

• ランダムデータジェネレータの初期値 に を入力

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（実際の実験の際は、この手順は必要なし）

実験計画

• 自動的に実験計画が作成されます

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実験計画

• 新しい列に実験結果（応答）を入力すると、この実験結果の解析を実施できるようになります

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実験結果を分析する

応答（ ）に対する因子（ ）の効果を調べます

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注文システム →

梱包工程 →

→ 配送時間

因子（ ） 応答（ ）

影響 大

影響 小

要因計画の分析

• メ ニ ュ ー か ら 、統計 実験計画法要因計画 要因計画の分析 を選択

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要因計画の分析

• 応答 に 時間 を入力

• ボタンをクリック

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結果の解釈

標準化効果（ 値）のパレート図を使えば、応答に対して統計的に有意な効果をもつ因子を正しく選択することができます。

赤いラインより右にバーが伸びている因子は、統計的に有意な効果をもちます。

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結果の解釈

今回の場合、 つの因子、および、 つの因子の交互作 用 は 、 有 意 な 効 果 を持っています。

交互作用とは、ある因子の影響が他の因子の水準に依存する場合に発生するばらつきのことです。

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要因計画プロットの作成

• メ ニ ュ ー か ら 、統計 実験計画法要因計画 要因計画

プロット を選択

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要因計画プロットの作成

• ボタンをクリック

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結果の解釈

主効果プロットは、各因子の水準ごとの応答の平均をプロットします。これで、それぞれの効果を簡単に調べることができます。

今回の場合、注文処理システムは新規、梱包工程は の組み合わせが、配送時間を短くすることが分かります。

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結果の解釈

交 互 作 用 プ ロ ッ ト で は 、交互作用を可視化します。さらに、最適な応答の因子設定を調べることもできます。

今回の場合、注文処理システムを新規、梱包工程を に設定したとき、配送時間は最小になります。

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おわりに

構造計画研究所 スタッフ

公式トレーニング

• エッセンシャルズ１• の基本的な操作とグラフによる分析の基礎を学習します。 をどのよう

に操作すれば統計ツールとして使いこなせるか、データから課題をどのように明らかにするか、そして改善活動につなげるための統計的解釈をどのように与えれば良いかなど、統計学の基礎を学習します。

• エッセンシャルズ２• 変数間の関係を見つけ、記述する統計的モデリングツールを通してプロセスを調査

する方法を学びます。重要なのはビジネスにおいて良い意思決定を下すことですが、それには、製造、エンジニアリング、研究開発において利用される一般的な統計的テクニックを実問題へ適用する力を身に付けます。

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公式トレーニング

• 統計的品質管理• 測定システムの状態をどのように判断するかを、統計的な解釈を中心に解説します。

データを統計分析する前に、そもそもそのデータが信用できるのか、測定者や測定器に問題はなかったのかどうか、 の管理図による工程管理の検証、ゲーによる測定者や測定器による違い（誤差）を検証します。

• 実験計画法• 製品や工程の改善、重要な応答に影響を与えるクリティカルな要因の発見、工程の

ばらつきの減少、プロジェクトの の迅速化を進めることができます。

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