非線形実験計画法とは：AIプログラミングができない要素技術者自身で実行できる、
材料・プロセス開発以外にも適応可能な汎用的インフォマティクス （データ駆動型開発法）
こちらは11/14実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
【視聴期間：11/15～11/24】期間中何度でもご視聴いただけます。
１． 典型的な既存の開発方法の問題点
1-1.解説用事例 洗濯機 振動課題の説明
1-2.既存の開発方法とその問題点
※上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
２．実験計画法とは
2-1.実験計画法の概要
1)本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
・実際の解析方法
・実験実務上の注意点（実際の解析の前提条件）
・誤差のマネジメント
・フィッシャーの三原則
2)分散分析とＦ検定の原理
3)実験計画法の原理的な問題点
2-2.検討要素が多い場合の実験計画
1)実験計画法の実施手順
2)ステップ1 『技術的な課題を整理』
3)ステップ2 『実験条件の検討』
・直交表の解説
4)ステップ3 『実験実施』
5)ステップ4 『実験結果を分析』
・分散分析表 その見方と使い方
・工程平均、要因効果図 その見方と使い方
・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
6)解析ソフトウェアの紹介
7)実験計画法解析のデモンストレーション
３． 実験計画法の問題点
3-1.推定した最適条件が外れる事例の検証
3-2.線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
3-3.非線形性現象（開発対象によくある現象）に対する２つのアプローチ
４． 実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の活用
4-1.複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル（超回帰式）とは
4-2.ニューラルネットワークモデル（超回帰式）を使った実験結果のモデル化
4-3.非線形性が強い場合の実験データの追加方法
4-4.ニューラルネットワークモデル（超回帰式）構築ツールの紹介
５． ニューラルネットワークモデル（超回帰式）を使った最適条件の見つけ方
5-1.直交表の水準替え探索方法
5-2.直交表＋乱数による探索方法
5-3.遺伝的アルゴリズム（GA）による探索方法
5-4.確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
5-5.ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の構築と最適化 実演
６．その他、製造業特有の実験計画法の問題点
6-1.開発対象（実験対象）の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
6-2.客先使用環境を考慮した開発実験方法 品質工学概要
７．学習用 参考文献 紹介
８．全体に対する質疑応答