研究開発の環境では、多くの場合不確実性が伴います。
材料の挙動は、完全には理解されていない可能性があります。変数間の相互作用は、非線形である可能性があります。実験予算と材料の量は、限られていることがよくあります。構造化されていない実験は、学習を遅らせます。
最新の実験計画法（DOE）を用いることで、研究チームは、限られた実験回数から最大限の情報を引き出し、開発サイクルの早い段階で予測モデルを構築することができます。
Minitab DOE by Effex（現在はMinitabの一部に統合）は、探索的研究における実験効率の向上とモデル開発に重点を置いています。
ここでは、研究開発チームがDOEアプローチを強化し、学習を加速させる3つの方法をご紹介します。
研究現場において、完全要因計画が常に実現可能とは限りません。
Minitab DOE by Effexは、実験回数に対する情報獲得を優先する、D、A、およびI効率の高いモデルベースの設計の評価を可能にします。OMARS適応型応答曲面設計は、モデル空間を反復的に改良することで、より少ない実験回数で曲率と相互作用効果の推定精度を向上させます。材料供給が限られていたり、セットアップに時間を要するチームにとって、実験1回で得られる情報を最大化することで発見サイクルが短縮され、より少ない実験回数で信頼性の高い結論に迅速に到達できます。
研究においては、個々の主効果を特定することよりも、システム全体の挙動を理解することの方が重要です。
Minitab DOE by Effexは、回帰モデリング、応答曲面法、等高線可視化、予測プロファイラーを単一のワークフローに統合しています。これにより、チームは以下のことが可能になります。
予測モデルを早期に構築することで、探索的な試行錯誤テストではなく、より的を絞ったフォローアップ実験が可能になり、チームは、最も有望な方向性にリソースを集中できます。
研究目標には、多くの場合、性能、安定性、拡張性、コストに関する考慮事項が含まれます。
Minitab DOE by Effexは、複数の応答変数の最適化をサポートしているため、チームは、許容可能なパフォーマンス閾値を定義し、複数の基準を同時に満たす要因の組み合わせを評価できます。
チームは、拡張性に欠ける可能性のある単一の最適点を特定するのではなく、設計空間内で下流開発をサポートする堅牢な領域を特定できます。
このことは、チームがラボ規模の実験から実生産に移行する際に、費用のかかる手戻り作業を回避するのに役立ちます。
チームが以下のような場合、構造化実験計画法は、学習速度とモデルの信頼性の両方を向上させることができます：
Minitab DOE by Effexは、より広範なMinitabエコシステム内で高度なDOEワークフローをサポートし、研究開発チームが、探索から予測的洞察により効率的に移行できるよう支援します。