#97 Pythonで始める実験計画法 (DOE) 入門、チャレンジ AI×100業務（製造業）

生産現場での「最適化」の課題；
・製造プロセスの歩留まりを最大化したい
・コストを最小限に抑えつつ、品質目標を達成する最適な条件は？
本記事では、限られた実験回数で複数の要因が絡み合う製造条件を最適化するための強力な手法、「実験計画法（DOE）」をPythonで実践しました。

それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。

使ったツール・準備したこと

• ChatGPT o4-mini-high

• Cursor

やってみたこと｜コード・ステップ紹介

実行した内容の簡単な流れ

GenAIへの会話：

筆者は実験計画法を使用するシーンは、ほぼ最適化です。何かしら有意な因子が分析され、それらの範囲を最適化する際に用いることがほとんどです。

■ 実験計画法の様子

作成したアプリは、因子、水準を設定した時点でcsvファイルに保存され、結果をそのファイルに入力し、解析に呼び出します。テストケースの効果の様子は以下；

とは言え、実験計画法を用いる頻度、筆者はかなり低いです。。。設計業務で1回／年あるかないか、です。

今後の展開・アイデア

次回取り組みたいこと

・Web情報を自動で見える化します。