応答曲面法の実践活用―JUSE-StatWorksによる実験計画の作成と解析のテクニック [単行本]

応答曲面法の実践活用―JUSE-StatWorksによる実験計画の作成と解析のテクニック の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  最も効率的に必要な情報が得られる統計手法。実験計画法は、新製品や新技術を開発するときなど、既存のデータがない中で、必要な情報を得るために使われる統計手法です。このような手法として要因配置実験や直交表実験が有名ですが、本書で紹介する応答曲面法は、少ない実験回数で効率的に必要な情報を得ることができます。本書はトヨタで社内教育を担う著者が、実務での活用ポイントを余すところなく解説します。使用する統計ソフトは、無料で試用することができるので、これを用いれば実践的に応答曲面法を学ぶことができます。

• 目次

  第1章　実験計画法とは
  1.1　実験計画法の歴史、なぜ必要なのか
  1.2　実験計画法の進め方
  1.3　二元配置実験のケーススタディ
  1.4　直交表実験のケーススタディ
  
  第2章　応答曲面法とは
  2.1　従来の実験計画法について
  2.2　応答曲面法の概要
  2.3　要因配置実験と応答曲面法の比較のケーススタディ
  
  第3章　中心複合計画
  3.1　中心複合計画とは
  3.2　中心複合計画における実験回数
  3.3　中心複合計画の種類
  3.4　中心複合計画のケーススタディ
  　　［参考1］水準上下限の外側での実験が不可の場合
  　　［参考2］ボックス－ベーンケン計画
  
  第4章　応答曲面解析
  4.1　応答曲面解析の手順
  4.2　滞空時間が最も長い条件の探索
  　手順1　データ入力
  　手順2　変数選択
  　手順3　モデルの妥当性確認
  　　［参考］純誤差と当てはまりの悪さ
  　手順4　残差の検討
  　手順5　モデルの確定および特性値に対する各因子の影響度の確認
  　手順6　最適条件の探索および予測
  　手順7　確認実験
  4.3　目標の滞空時間を満たす条件の探索
  
  第5章　多特性の最適化
  5.1　2特性の同時最適化のケーススタディ
  5.2　望目、望小での2特性の最適化
  
  第6章　D-最適計画
  6.1　D-最適計画とは
  6.2　D-最適計画の活用
  6.3　D-最適計画のケーススタディ1
  6.4　D-最適計画のケーススタディ2
  　　［参考］D-効率とは
  
  第7章　計画の拡張
  7.1　計画の拡張とは
  7.2　計画の拡張のケーススタディ
  　　［参考］追加する実験回数の詳細
  
  第8章　プラケット・バーマン計画
  8.1　プラケット・バーマン計画とは（実験回数12回の場合）
  8.2　プラケット・バーマン計画のケーススタディ
  
  第9章　ロバスト性を考慮した最適化
  9.1　ばらつきの考慮
  9.2　ロバスト最適化とは
  9.3　ロバスト最適化のケーススタディ
  
  第10章　総合演習－ラジコンカーの最適化
  10.1　因子の絞り込み
  10.2　燃費とラップタイムの同時最適化
  
  付録　探索的な実験へのD-最適計画の適用

• 出版社からのコメント

  実験計画法では要因配置実験や直交表実験が有名ですが、応答曲面法は、少ない実験回数で効率的に必要な情報を得ることができます。

• 内容紹介

  ■最も効率的に必要な情報が得られる統計手法■
  
  　実験計画法は、新製品や新技術を開発するときなど、既存のデータがない中で、必要な情報を得るために使われる統計手法です。このような手法として要因配置実験や直交表実験が有名ですが、本書で紹介する応答曲面法は、少ない実験回数で効率的に必要な情報を得ることができます。
  　本書はトヨタで社内教育を担う著者が、実務での活用ポイントを余すところなく解説します。使用する統計ソフトは、無料で試用することができるので、これを用いれば実践的に応答曲面法を学ぶことができます。
  
  【推薦】早稲田大学名誉教授　永田靖
  『実験計画法のその先へ』
  現場で使える応答曲面法が実践的に解説されている。
  
  図書館選書
  実験計画法では要因配置実験や直交表実験が有名ですが、本書で紹介する応答曲面法は、少ない実験回数で効率的に必要な情報を得ることができます。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  渡邉 克彦(ワタナベ カツヒコ)
  東京理科大学基礎工学研究科修士課程修了。トヨタ自動車（株）に入社。第３電子技術部への配属を経て、ＴＱＭ推進部、ＳＱＣグループのグループ長として応答曲面法、信頼性、品質工学、感性評価などの社内講座における質向上の取組みを行う。現在は、ＳＱＣおよび機械学習におけるデータ分析の普及推進や実践活用の支援に従事。社内およびトヨタグループのデータ分析推進・指導アドバイザ。日本規格協会講師、中部品質管理協会講師。［著書］『開発・設計に必要な統計的品質管理』（共著、日本規格協会、２０１５年）。２０１６年度日経品質管理文献賞受賞。『上手な機械学習と統計的品質管理の使い方入門』（日科技連出版社、２０２１年）。２０２１年度日経品質管理文献賞受賞
  
  佐々木 成実(ササキ ナルミ)
  九州大学工学部機械工学科卒業。トヨタ自動車（株）に入社。電子部品の工程開発や生産準備に従事しつつ、応答曲面法社内講座を立ち上げ、解析方法の改善を図る。現在は、ＴＱＭ推進部にて、社内ＳＱＣ講座や社外シンポジウムの企画・運営に従事

• 著者について

  渡邉 克彦 (ワタナベ カツヒコ)
  　東京理科大学基礎工学研究科修士課程修了。トヨタ自動車（株）に入社。第3電子技術部への配属を経て、TQM 推進部、SQCグループのグループ長として応答曲面法、信頼性、品質工学、感性評価などの社内講座における質向上の取組みを行う。現在は、SQC および機械学習におけるデータ分析の普及推進や実践活用の支援に従事。
  　社内およびトヨタグループのデータ分析推進・指導アドバイザ。日本規格協会講師、中部品質管理協会講師。
  
  ［著書］
  『開発・設計に必要な統計的品質管理』（共著、日本規格協会、2015 年）。2016年度日経品質管理文献賞受賞。
  『上手な機械学習と統計的品質管理の使い方入門』（日科技連出版社、2021年）。2021 年度日経品質管理文献賞受賞。
  
  佐々木 成実 (ササキ ナルミ)
  　九州大学工学部機械工学科卒業。トヨタ自動車（株）に入社。電子部品の工程開発や生産準備に従事しつつ、応答曲面法社内講座を立ち上げ、解析方法の改善を図る。現在は、TQM推進部にて、社内SQC講座や社外シンポジウムの企画・運営に従事。

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