多特性最適化の例

この例では、満足度関数を使用して、2つ以上の応答を最適化します。「予測プロファイル」の赤い三角ボタンのメニューにある［満足度の最大化］というオプションを用います。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Tiretread.jmp」を開きます。

2. 「4応答の応答曲面モデル」の横の緑の三角ボタンをクリックしてスクリプトを実行します。

このスクリプトは、4つの応答変数に対し、2次応答曲面モデルをあてはめます。結果のレポートには、各応答変数に対する結果に続いて、予測プロファイルが表示されます（Figure 3.19）。

図3.19 複数応答変数の予測プロファイル（最適化する前） 

満足度関数について次の点を確認してください。

– 「摩擦」と「引張応力」は値が大きいほど満足度が高い。

– 「伸び」は500（目標値）である場合に満足度が最も高い。

– 「硬度」は67.5（目標値）である場合に満足度が最も高い。

3. 満足度を最大にするため、「予測プロファイル」の赤い三角ボタンのメニューから［最適化と満足度］> ［満足度の最大化］を選択します。

図3.20 最適化後の予測プロファイル 

一番下に表示されている満足度トレースを見ると、因子設定を現在の設定値以外からずらすと、満足度が下がることがわかります。つまり、これ以外の因子設定では、全体の満足度が下がります。