実験計画法（ Experimental design）とは、効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野であるが、生産技術の業務においても活用範囲は広く、特に新材料、新工法の開発段階での加工条件の主要因解析や、量産品の（工場実験による不良要因解析等）品質向上活動等、（現在・将来の）量産工程での品質安定化を行う上で有効な手段となりうる。
実験計画法の代表的なものとしては、新工法の検討段階での主要因や交互作用が明確でなく各要因の寄与率の確認を主目的とした、L8、L16・・の２水準系 や L9、L27・・の３水準系の実験計画により、工程で管理すべき要因（条件管理）項目を見極めるものや、量産化検討段階での主要因が比較的明確であり、多水準設定による主要因管理値（条件管理幅）の見極めを解析の主目的とした １元配置、２元配置、３元配置等があります。
分散分析の対象となる特性値（結果系の値）としては、計量値、計数値のいずれでも解析が可能です。
このように実験計画法を利用することにより、限りのあるサンプルを効率よく使用して多くの貴重な情報を得ることが可能となります。
このような生産技術業務の中での 加工条件の主要因解析、量産品の不良要因解析等への 実験計画法の活用方法についての 指導・支援が コンサルティング対象となります。
