Методи Тагучі

Методи Тагучі (яп. タグチメソッド) — це статистичні методи, які іноді називають надійними методами проєктування, розроблені Генічі Тагучі для поліпшення якості виготовлених товарів, а останнім часом застосовуються і в техніці[1], біотехнології[2][3], маркетинг та реклами[4] Професійні статистики вітають цілі та вдосконалення, досягнуті методами Тагучі, [редагування], зокрема розробкою Тагучі конструкцій для вивчення варіацій, але критикують неефективність деяких пропозицій Тагучі.[5]

Робота Тагучі включає три основні внески до статистики:

Специфічна функція втрат
Філософія офлайн-контролю якості
Інновації в проєктуванні експериментів.

Плани випробувань згідно з Тагучі — це, по суті, дробові факторіальні конструкції, що означає, що проходять не всі можливі комбінації рівнів факторів, а лише точно вибрану підмножину. Для створення планів тестування використовуються так звані ортогональні масиви, які таблично подані в довідкових роботах[6].

Генічі Тагучі зробив цінний внесок у статистику та техніку. Його акцент на втратах для суспільства, методи досліджень варіацій експериментів та загальна стратегія проєктування систем, параметрів та допусків вплинули на поліпшення якості виробництва у всьому світі.

Примітки

Rosa, Jorge Luiz; Robin, Alain; Silva, M. B.; Baldan, Carlos Alberto; Peres, Mauro Pedro (2009). Electrodeposition of copper on titanium wires: Taguchi experimental design approach. Journal of Materials Processing Technology 209 (3): 1181–1188. doi:10.1016/j.jmatprotec.2008.03.021.
Rao, Ravella Sreenivas; C. Ganesh Kumar; R. Shetty Prakasham; Phil J. Hobbs (March 2008). The Taguchi methodology as a statistical tool for biotechnological applications: A critical appraisal. Biotechnology Journal 3 (4): 510–523. PMID 18320563. doi:10.1002/biot.200700201. Архів оригіналу за 5 січня 2013. Процитовано 1 квітня 2009. Проігноровано невідомий параметр |s2cid= (довідка)
Rao, R. Sreenivas; R.S. Prakasham; K. Krishna Prasad; S. Rajesham; P.N. Sarma; L. Venkateswar Rao (April 2004). Xylitol production by Candida sp.: parameter optimization using Taguchi approach. Process Biochemistry 39 (8): 951–956. doi:10.1016/S0032-9592(03)00207-3.
Selden, Paul H. (1997). Sales Process Engineering: A Personal Workshop. Milwaukee, Wisconsin: ASQ Quality Press. с. 237. ISBN 0-87389-418-9.
Logothetis, N.; Wynn, H. P. (1989). Quality Through Design: Experimental Design, Off-line Quality Control, and Taguchi's Contributions. Oxford University Press, Oxford Science Publications. с. 464+xi. ISBN 0-19-851993-1. * Wu, C. F. Jeff; Hamada, Michael (2002). Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization. Wiley. * Box, G. E. P. and Draper, Norman. 2007. Response Surfaces, Mixtures, and Ridge Analyses, Second Edition [of Empirical Model-Building and Response Surfaces, 1987], Wiley. * Atkinson, A. C.; Donev, A. N.; Tobias, R. D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. с. 511+xvi. ISBN 978-0-19-929660-6.
D. C. Montgomery: Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, New York — Chichester — Brisbane — Toronto — Singapore, 1991, ISBN 0-471-52994-X, S. 421.

Бібліографія

Atkinson, A. C. and Donev, A. N. and Tobias, R. D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. с. 511+xvi. ISBN 978-0-19-929660-6.
Box, G. E. P. and Draper, Norman. 2007. Response Surfaces, Mixtures, and Ridge Analyses, Second Edition [of Empirical Model-Building and Response Surfaces, 1987], Wiley.
Goos, Peter (2002). The Optimal Design of Blocked and Split-plot Experiments. Lecture Notes in Statistics 164. Springer.
Logothetis, N. and Wynn, H. P. (1989). Quality Through Design: Experimental Design, Off-line Quality Control, and Taguchi's Contributions. Oxford University Press, Oxford Science Publications. с. 464+xi. ISBN 0-19-851993-1. Проігноровано невідомий параметр |title-link= (довідка)
Pukelsheim, Friedrich (2006). Optimal Design of Experiments. SIAM. ISBN 978-0-89871-604-7.
Wu, C. F. Jeff; Hamada, Michael (2002). Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization. Wiley. ISBN 0-471-25511-4. Проігноровано невідомий параметр |name-list-style= (довідка)
R. H. Hardin and N. J. A. Sloane, «A New Approach to the Construction of Optimal Designs», Journal of Statistical Planning and Inference, vol. 37, 1993, pp. 339—369
R. H. Hardin and N. J. A. Sloane, «Computer-Generated Minimal (and Larger) Response Surface Designs: (I) The Sphere»
R. H. Hardin and N. J. A. Sloane, «Computer-Generated Minimal (and Larger) Response Surface Designs: (II) The Cube»
Ghosh, S.; Rao, C. R., ред. (1996). Design and Analysis of Experiments. Handbook of Statistics 13. North-Holland. ISBN 0-444-82061-2.
- Draper, Norman; Lin, Dennis K. J. Response Surface Designs. с. 343–375. Проігноровано невідомий параметр |name-list-style= (довідка)
- Gaffke, N.; Heiligers, B. Approximate Designs for Polynomial Regression: Invariance, Admissibility, and Optimality. с. 1149–1199. Проігноровано невідомий параметр |name-list-style= (довідка)
León, R V; Shoemaker, A C; Kacker, R N (1987). Performance measures independent of adjustment: an explanation and extension of Taguchi's signal-to-noise ratios (with discussion). Technometrics 29 (3): 253–285. JSTOR 1269331. doi:10.2307/1269331.
Moen, R D; Nolan, T W & Provost, L P (1991) Improving Quality Through Planned Experimentation ISBN 0-07-042673-2
Nair, V N (1992). Taguchi's parameter design: a panel discussion. Technometrics 34 (2): 127–161. doi:10.1080/00401706.1992.10484904.
Bagchi Tapan P and Madhuranjan Kumar (1992) Multiple Criteria Robust Design of Electronic Devices, Journal of Electronic Manufacturing, vol 3(1), pp. 31–38
Sreenivas Rao, Ravella; Kumar, C. Ganesh; Prakasham, R. Shetty; Hobbs, Phil J. (2008). The Taguchi methodology as a statistical tool for biotechnological applications: A critical appraisal. Biotechnology Journal 3 (4): 510–523. PMID 18320563. doi:10.1002/biot.200700201. Проігноровано невідомий параметр |s2cid= (довідка)
Montgomery, D. C. Ch. 9, 6th Edition [of Design and Analysis of Experiments, 2005], Wiley.

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[1] Rosa, Jorge Luiz; Robin, Alain; Silva, M. B.; Baldan, Carlos Alberto; Peres, Mauro Pedro (2009). Electrodeposition of copper on titanium wires: Taguchi experimental design approach. Journal of Materials Processing Technology 209 (3): 1181–1188. doi:10.1016/j.jmatprotec.2008.03.021.

[2] Rao, Ravella Sreenivas; C. Ganesh Kumar; R. Shetty Prakasham; Phil J. Hobbs (March 2008). The Taguchi methodology as a statistical tool for biotechnological applications: A critical appraisal. Biotechnology Journal 3 (4): 510–523. PMID 18320563. doi:10.1002/biot.200700201. Архів оригіналу за 5 січня 2013. Процитовано 1 квітня 2009. Проігноровано невідомий параметр |s2cid= (довідка)

[3] Rao, R. Sreenivas; R.S. Prakasham; K. Krishna Prasad; S. Rajesham; P.N. Sarma; L. Venkateswar Rao (April 2004). Xylitol production by Candida sp.: parameter optimization using Taguchi approach. Process Biochemistry 39 (8): 951–956. doi:10.1016/S0032-9592(03)00207-3.

[Selden-4] Selden, Paul H. (1997). Sales Process Engineering: A Personal Workshop. Milwaukee, Wisconsin: ASQ Quality Press. с. 237. ISBN 0-87389-418-9.

[5] Logothetis, N.; Wynn, H. P. (1989). Quality Through Design: Experimental Design, Off-line Quality Control, and Taguchi's Contributions. Oxford University Press, Oxford Science Publications. с. 464+xi. ISBN 0-19-851993-1. * Wu, C. F. Jeff; Hamada, Michael (2002). Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization. Wiley. * Box, G. E. P. and Draper, Norman. 2007. Response Surfaces, Mixtures, and Ridge Analyses, Second Edition [of Empirical Model-Building and Response Surfaces, 1987], Wiley. * Atkinson, A. C.; Donev, A. N.; Tobias, R. D. (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press. с. 511+xvi. ISBN 978-0-19-929660-6.

[DCM421-6] D. C. Montgomery: Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, New York — Chichester — Brisbane — Toronto — Singapore, 1991, ISBN 0-471-52994-X, S. 421.