実験計画法

概要

NIST/SEMATECH の統計手法ハンドブックは、実験計画法を「得られたデータを解析することで妥当かつ客観的な結論を導けるように実験を計画する効率的な手続き」と定義している。工程変数を意図的に変化させて応答変数への影響を観測することで、実験労力あたりに得られる情報量を最大化することを狙う。

技術的な要点

対象工程は、制御可能な入力因子と測定される出力応答を持つブラックボックスとしてモデル化される。装置差や環境条件など制御できない変数が存在することも前提に置く。得られたデータは線形または二次のモデルに当てはめられ、線形モデルは主効果と交互作用項を、二次モデルはさらに二乗項を含めて応答の曲率を表現する。因子数が多い場合は、全組み合わせを実施せずに一部の組み合わせだけを実施する計画で試行回数を抑える。

産業での位置づけ

製造工程の条件出し、品質改善、配合設計などで標準的に用いられる。近年はベイズ最適化のような逐次的手法と組み合わせ、初期の要因スクリーニングを実験計画法で行い、以降の絞り込みを逐次最適化に委ねる運用が見られる。ソフトウェア側で計画を自動生成し、実験結果を取り込んで次の計画を更新する形態も広がっている。