Überlegungen zu Daten für Taguchi-Versuchsplan analysieren

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten müssen mindestens zwei Steuerfaktoren enthalten
Ein Versuchsplan in Minitab muss mindestens zwei Steuerfaktoren enthalten. In einer Taguchi-Analyse werden alle Faktoren als kategorial behandelt, obwohl die tatsächlichen Messwerte eine stetige Skala aufweisen können.
Ein dynamischer Versuchsplan muss einen Signalfaktor aufweisen
Ein Signalfaktor kann vom Benutzer eines Produkts in einem vorgegebenen Bereich von Einstellungen gesteuert werden, um die vorgesehene Funktion des Produkts zu nutzen. Signalfaktoren werden in dynamischen Experimenten verwendet, in denen Messwerte der Antwortvariablen für die einzelnen Stufen des Signals erfasst werden. Das Ziel ist die Optimierung des Verhältnisses zwischen Signalfaktor und Antwortvariable.
Ein Beispiel für einen Signalfaktor ist die Position des Gaspedals. Die Antwortvariable (die Fahrzeuggeschwindigkeit) sollte in einem gleichmäßigen Verhältnis zu dem auf das Gaspedal ausgeübten Druck stehen.
Sie müssen mindestens über zwei Antwortvariablen verfügen
Ordnen Sie die Daten im Arbeitsblatt so, dass jede Zeile die Steuerfaktoren im inneren Feld und die Werte der Antwortvariablen aus einem vollständigen Durchlauf der Rauschfaktoren im äußeren Feld enthält. Weitere Informationen finden Sie unter Anordnen der Taguchi-Daten der Antwortvariablen im Arbeitsblatt.
Sie können maximal 50 Antwortspalten eingeben. In der Regel sind mindestens 2 Antwortspalten erforderlich. Jedoch hängt die Mindestanzahl der Antwortspalten, die Sie eingeben müssen, vom Versuchsplan ab. Nur unter den folgenden Umständen reicht eine Antwortspalte aus:
  • Der Versuchsplan enthält Replikationen.
  • Sie messen mehr als einen Rauschfaktor pro Durchlauf, und der Versuchsplan wird so erstellt, dass dieser mehrere Durchläufe für jede Kombination der Faktoreinstellungen aufweist.
  • Sie verwenden das Signal-Rausch-Verhältnis „Größer ist besser“ oder „Kleiner ist besser“, und die Standardabweichung wird weder analysiert noch gespeichert.
Die Antwortvariable sollte stetig sein

Wenn die Antwortvariable kategorial ist, besteht eine geringere Wahrscheinlichkeit, dass das Modell die Annahmen der Analyse erfüllt, die vorliegenden Daten genau beschreibt oder eine Grundlage für nützliche Prognosen darstellt.

Vergewissern Sie sich, dass das Messsystem zuverlässige Daten der Antwortvariablen liefert

Wenn die Streuung im Messsystem zu groß ist, reicht die Trennschärfe des Experiments u. U. nicht aus, um wichtige Effekte erkennen zu können.

Jede Beobachtung sollte unabhängig von allen anderen Beobachtungen sein
Wenn die einzelnen Beobachtungen voneinander abhängen, sind Ihre Ergebnisse möglicherweise ungültig. Untersuchen Sie die folgenden Aspekte, um festzustellen, ob die Beobachtungen unabhängig sind:
  • Wenn eine Beobachtung keine Informationen über den Wert einer anderen Beobachtung liefert, sind die Beobachtungen unabhängig.
  • Wenn eine Beobachtung Informationen über den Wert einer anderen Beobachtung liefert, sind die Beobachtungen voneinander abhängig.
Orientieren Sie sich bei der Datenerfassung an optimalen Vorgehensweisen
Befolgen Sie die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass Sie gültige Ergebnisse erhalten:
  • Vergewissern Sie sich, dass die Daten repräsentativ für die Grundgesamtheit von Interesse sind.
  • Erfassen Sie eine ausreichende Datenmenge, um die notwendige Präzision zu erzielen.
  • Zeichnen Sie die Daten in der Reihenfolge auf, in der sie erfasst wurden.
Das Modell sollte gut an die Daten angepasst sein
Wenn das Modell nicht gut an die Daten angepasst ist, können die Ergebnisse irreführend sein. Bestimmen Sie anhand der Residuendiagramme, der Bewertungsstatistiken für ungewöhnliche Beobachtungen und der zusammenfassenden Statistiken zum Modell in der Ausgabe, wie gut das Modell an die Daten angepasst ist.
Hinweis

Klicken Sie zum Anpassen eines linearen Modells auf Analyse, und geben Sie Modelloptionen an, wenn Sie die Analyse durchführen.

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