Ein Techniker bei einem Hersteller von Golfausrüstungen möchte einen neuen Golfball mit längerer Flugweite entwickeln. Der Techniker hat vier Steuerfaktoren (Kernmaterial, Kerndurchmesser, Anzahl der Dimples und Außenhautstärke) sowie einen Rauschfaktor (Typ des Golfschlägers) ermittelt. Jeder Steuerfaktor weist zwei Stufen auf. Der Rauschfaktor ergibt sich durch zwei Typen von Golfschlägern: Driver und Eisen 5. Der Techniker misst die Flugweite für jeden Typ von Golfschläger und erfasst die Daten in zwei Rauschfaktorspalten im Arbeitsblatt.
Da das Ziel des Experiments darin besteht, die Flugweite zu maximieren, verwendet der Techniker das Signal-Rausch-Verhältnis (S/N) „Größer ist besser“. Er möchte außerdem die Wechselwirkung zwischen dem Kernmaterial und dem Kerndurchmesser untersuchen.
Minitab gibt eine Tabelle der geschätzten Regressionskoeffizienten für jedes ausgewählte Merkmal der Antwortvariablen aus. In diesem Beispiel wählt der Techniker zwei Merkmale der Antwortvariablen aus: das Signal-Rausch-Verhältnis (S/N) und die Mittelwerte. Verwenden Sie die p-Werte, um zu ermitteln, welche Faktoren statistisch signifikant sind, und verwenden Sie die Koeffizienten, um die relative Bedeutung jedes Faktors im Modell zu bestimmen.
In diesem Beispiel weisen alle Faktoren für die S/N-Verhältnisse einen kleineren p-Wert als 0,05 auf, und sie sind bei einem Signifikanzniveau von 0,05 statistisch signifikant. Häufig wird ein Signifikanzniveau von 0,10 für die Auswertung von Termen in einem Modell verwendet. Die Wechselwirkung ist auf dem Signifikanzniveau 0,10 statistisch signifikant. Für die Mittelwerte sind das Kernmaterial (p = 0,045) und der Kerndurchmesser (p = 0,024) auf dem Signifikanzniveau 0,05 statistisch signifikant, und die Wechselwirkung zwischen Material und Durchmesser (p = 0,06) ist auf dem Signifikanzniveau 0,10 statistisch signifikant. Da jedoch beide Faktoren an der Wechselwirkung beteiligt sind, müssen Sie zunächst die Wechselwirkung genauer untersuchen, bevor Sie den Effekt jedes Faktors einzeln betrachten können.
Der Absolutwert des Koeffizienten gibt die relative Bedeutung jedes Faktors an. Der Faktor mit dem größten Koeffizienten hat die größte Auswirkung auf ein bestimmtes Merkmal der Antwortvariablen. In Taguchi-Versuchsplänen spiegelt die Größe des Faktorkoeffizienten in der Regel die Rangfolge der Faktoren in den Antworttabellen wider.
Die Antworttabellen zeigen für jede Stufe jedes Faktors den Durchschnitt für jede Eigenschaft der Antwortvariablen. Die Tabelle umfasst Ränge auf der Grundlage der Delta-Statistik, mit der die relativen Größen von Effekten verglichen werden. In der Delta-Statistik wird für jeden Faktor der kleinste Durchschnitt vom größten abgezogen. Minitab weist die Ränge auf der Grundlage von Delta-Werten zu; Rang 1 dem höchsten Delta-Wert, Rang 2 dem zweithöchsten usw. Ermitteln Sie mit Hilfe der Stufendurchschnitte in den Antworttabellen, welche Stufe jedes Faktors das beste Ergebnis liefert.
In Taguchi-Experimenten soll stets das S/N-Verhältnis maximiert werden. In diesem Beispiel deuten die Ränge darauf hin, dass der Kerndurchmesser (B) den größten Einfluss auf das S/N-Verhältnis und den Mittelwert ausübt. In Bezug auf das S/N-Verhältnis weist die Außenhautstärke (D) den nächstgrößten Einfluss auf, dann folgen das Kernmaterial (A) und die Anzahl der Dimples (C). In Bezug auf die Mittelwerte weist das Kernmaterial (A) den nächstgrößten Einfluss auf, dann folgen die Anzahl der Dimples (C) und die Außenhautstärke (D).
Um diese Analyse fortzusetzen, kann der Techniker mit Hilfe von Taguchi-Ergebnisse prognostizieren die prognostizierten S/N-Verhältnisse und Mittelwerte bei diesen Faktoreinstellungen bestimmen. Weitere Informationen finden Sie unter Beispiel für Taguchi-Ergebnisse prognostizieren.
S | R-Qd | R-Qd(kor) |
---|---|---|
1,2793 | 99,21% | 97,23% |
Quelle | DF | Seq SS | Kor SS | Kor MS | F | p |
---|---|---|---|---|---|---|
Material | 1 | 94,427 | 94,427 | 94,427 | 57,70 | 0,017 |
Durchmesser | 1 | 125,917 | 125,917 | 125,917 | 76,94 | 0,013 |
Dimples | 1 | 71,133 | 71,133 | 71,133 | 43,47 | 0,022 |
Stärke | 1 | 96,828 | 96,828 | 96,828 | 59,17 | 0,016 |
Material*Durchmesser | 1 | 21,504 | 21,504 | 21,504 | 13,14 | 0,068 |
Residuenfehler | 2 | 3,273 | 3,273 | 1,637 | ||
Gesamt | 7 | 413,083 |
Term | Koef | SE Koef | t | p |
---|---|---|---|---|
Konstante | 110,40 | 8,098 | 13,634 | 0,005 |
Material Flüssigk | 36,86 | 8,098 | 4,552 | 0,045 |
Durchmes 118 | 51,30 | 8,098 | 6,335 | 0,024 |
Dimples 392 | 23,25 | 8,098 | 2,871 | 0,103 |
Stärke 0,03 | -22,84 | 8,098 | -2,820 | 0,106 |
Material*Durchmes Flüssigk 118 | 31,61 | 8,098 | 3,904 | 0,060 |
S | R-Qd | R-Qd(kor) |
---|---|---|
22,9035 | 97,88% | 92,58% |
Quelle | DF | Seq SS | Kor SS | Kor MS | F | p |
---|---|---|---|---|---|---|
Material | 1 | 10871 | 10871 | 10870,8 | 20,72 | 0,045 |
Durchmesser | 1 | 21054 | 21054 | 21053,5 | 40,13 | 0,024 |
Dimples | 1 | 4325 | 4325 | 4324,5 | 8,24 | 0,103 |
Stärke | 1 | 4172 | 4172 | 4172,4 | 7,95 | 0,106 |
Material*Durchmesser | 1 | 7995 | 7995 | 7994,8 | 15,24 | 0,060 |
Residuenfehler | 2 | 1049 | 1049 | 524,6 | ||
Gesamt | 7 | 49465 |
Stufe | Material | Durchmesser | Dimples | Stärke |
---|---|---|---|---|
1 | 41,62 | 42,15 | 41,16 | 34,70 |
2 | 34,75 | 34,21 | 35,20 | 41,66 |
Delta | 6,87 | 7,93 | 5,96 | 6,96 |
Rang | 3 | 1 | 4 | 2 |
Stufe | Material | Durchmesser | Dimples | Stärke |
---|---|---|---|---|
1 | 147,26 | 161,70 | 133,65 | 87,56 |
2 | 73,54 | 59,10 | 87,15 | 133,24 |
Delta | 73,73 | 102,60 | 46,50 | 45,68 |
Rang | 2 | 1 | 3 | 4 |