今回は前回に引き続き、ドラマ「陸王」を例にとって話しを進めたいと思います。
前回は、MinitabのDOE（実験計画法）機能を使って、陸王のソールの硬さ（硬度）を決める数式を導きました。そして今回はDOE（実験計画法）で導いた数式を用いて、入力データである繭の大きさ、茹で温度、茹で時間のバラツキが、出力データであるシルクレイの硬度のバラツキにどのように影響するのかをモンテカルロ・シミュレーションで調べてみたいと思います。
“モンテカルロシミュレーション：こはぜ屋の場合” の続きを読むDOE（実験計画法）：こはぜ屋の場合
先日、ある集まりでDOE（実験計画法）に誰にでも分かる様に説明してもらいたいという依頼を受けたので、TBSのドラマ陸王を例に用いて説明しました。このブログでも一度「陸王」とDOEについて記事を載せていますが、再び掲載したいと思います。似たような内容になりますが、お許しください。
“DOE（実験計画法）：こはぜ屋の場合” の続きを読むエッセイ: 2020年の抱負-タグチメソッド
最近タグチメソッドについて以前にも増して勉強しています。なぜなら「どうして日本ではシックシグマ（DFSSを含む）の”ロバスト設計と最適化”ではなく、タグチメソッドが主流なのだろうか？」という疑問を晴らすためにこれまでタグチメソッドを勉強していましたが、どうもそんな表面的な勉強ではこの疑問が解決できないような気がしてきたからです。
“エッセイ: 2020年の抱負-タグチメソッド” の続きを読む事例: DOEとタグチメソッド
先日、DOE（Design of Experiments）とタグチメソッドの比較に都合の良い事例に巡り合いました。そこで前回の投稿に引き続き、DOEとタグチメソッドのついて書いてみたいと思います。
“事例: DOEとタグチメソッド” の続きを読む解説: Minitabによるタグチメソッド
ものづくりドットコムなど、モノづくりに関するサイトを覗いていると、実験計画法の話題が時々出てきます。しかし実験計画法の話題が出るたびに、これまで不思議な違和感を感じていました。なぜかと言うと、日本で実験計画法と言えば、十中八九がタグチメソッドのことで、これはリーンシックスシグマの世界とは異なるからです。
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