プラケットーバーマン計画を作成を使用して、実験プロセスの初期段階で最も重要な因子を特定する実験計画を作成します。プラケットーバーマン計画ではそれぞれ2つの因子を持つ2~47の因子を適合することができます。通常、8つ以上の因子から始めるときにプラケットーバーマン計画を作成すると、後続の実験で分析する最も重要な因子を特定したくなります。詳細は、プラケットーバーマン計画を参照してください。
計画を作成すると、ワークシート内に計画情報が保存され、データを収集するべき順序が示されます。データを収集したら、要因計画の分析を使用してデータを分析します。
たとえば、乳製品を販売する企業のプロセス技術者は、実験を設計して、アイスクリームの脂肪含有率に影響を与えるさまざまな因子を分析します。実験には、脂肪含有率、低温殺菌時の温度、均質化の工程、混合速度、絞り出し時の温度、乳化剤、安定剤、および冷却速度の9つの因子があります。プロセス技術者は、最も重要な因子を決定できるように、プラケットーバーマン計画を作成します。その後、プロセス技術者は、他の要因計画および応答曲面計画を使用してこれらの因子をより詳細に分析することを計画します。
このMinitabワークシートでは、プラケット-バーマン計画の一部が表示されます。 技師は、ランダム化された実行順序が含まれる実行順序列に示された順番でデータを収集して実験を実行します。
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 | C10 | C11 | C12 | C13 |
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標準順序 | 実行順序 | 点タイプ | ブロック | 脂肪 | 過去 | 温度 | HG | 混合 | 絞り出し時の温度 | 乳化剤 | 安定化剤 | 冷却 |
3 | 1 | 1 | 1 | –1 | 1 | 1 | –1 | 1 | –1 | –1 | –1 | 1 |
4 | 2 | 1 | 1 | 1 | –1 | 1 | 1 | –1 | 1 | –1 | –1 | –1 |
11 | 3 | 1 | 1 | –1 | 1 | –1 | –1 | –1 | 1 | 1 | 1 | –1 |
10 | 4 | 1 | 1 | 1 | –1 | –1 | –1 | 1 | 1 | 1 | –1 | 1 |
1 | 5 | 1 | 1 | 1 | –1 | 1 | –1 | –1 | –1 | 1 | 1 | 1 |
6 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | –1 | 1 | 1 | –1 | 1 | –1 |
12 | 7 | 1 | 1 | 1 | –1 | –1 | –1 | –1 | –1 | –1 | –1 | –1 |
データ収集後、技師はワークシートの空の列に応答データを入力し、計画を分析します。
計画を作成するうえでの様々な選択は、全体的な実験計画によって異なります。詳細は実験計画の段階を参照してください。