Interpretar los resultados clave para Predecir resultados de Taguchi

Realice los siguientes pasos para interpretar un diseño de Taguchi. La salida clave incluye los valores ajustados y los niveles de factores.

Paso 1: Examinar los valores pronosticados

Los valores pronosticados muestran los valores ajustados de las características seleccionadas en valores de configuración de factores especificados. Los valores ajustados se basan en el modelo que usted especificó.

Si hay interacciones mínimas entre los factores o si las interacciones fueron tomadas en cuenta correctamente por las predicciones, los resultados observados de las corridas de confirmación de seguimiento deben ser similares a los resultados pronosticados. Por otro lado, si hay una diferencia importante entre los resultados pronosticados y los observados, entonces es posible que no se haya tomado en cuenta algunas interacciones o efectos de ruido que no se pueden predecir. Esto sugiere la necesidad de realizar más investigaciones.

En este ejemplo, Minitab muestra los valores pronosticados para la relación de señal a ruido, pendiente, desviación estándar y el logaritmo natural de la desviación estándar. Hay cuatro valores pronosticados para cada característica, que corresponden a las cuatro combinaciones de niveles de factor que seleccionaron los experimentadores. Cada fila de los valores pronosticados corresponde a una fila de niveles de factor. Por ejemplo, la primera fila de valores pronosticados corresponde a la primera fila de niveles de factor, y así sucesivamente.

Análisis de Taguchi: T1H1, T1H2, T2H1, ... vs. Variedad, Luz, Fertilizante, ...

Valores pronosticados

Predicción Relación S/N Pendiente Desv.Est. Ln(Desv.Est.) 4.82849 0.65021 0.161827 -1.20846 7.68268 0.99350 0.401050 -0.87014 7.09082 0.87225 0.355527 -0.93760 9.94501 1.21554 0.594751 -0.59928
Configuración Variedad Luz Fertilizante Agua 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
Resultados clave: Relación S/N, Pendiente, Ln(Desv.Est.)

La segunda fila de valores pronosticados muestra las predicciones para el nivel alto (2) de Variedad, el nivel bajo (1) de Luz, el nivel alto (2) de Fertilizante y el nivel alto (2) de Agua:

  • Relación S/N = 7.68268
  • Pendiente = 0.99350
  • Desviación estándar = 0.401050
  • Logaritmo natural de desviación estándar = −0.87014

Paso 2: Utilizar los valores pronosticados para determinar la mejor configuración de factores

Utilice los valores pronosticados para determinar cuál configuración de factores conduce al mejor resultado para su producto o proceso.

La meta de un estudio típico de diseño de parámetros robustos es determinar los valores de configuración de factores que minimicen la variabilidad de la respuesta alrededor de un valor objetivo ideal (o función objetivo en el caso de un experimento de respuesta dinámica). Los métodos de Taguchi logran esto mediante un proceso de optimización de dos pasos. El primer paso es minimizar la variabilidad y el segundo consiste en alcanzar el objetivo.
  • Primero, establezca todos los factores que tengan un efecto sustancial sobre la relación de señal a ruido en el nivel que maximice la relación de señal a ruido.
  • Luego, ajuste el nivel de uno o más factores que afecten sustancialmente la media (o pendiente) pero no la relación señal a ruido para colocar la respuesta dentro del objetivo.
Un método alternativo consiste en comenzar minimizando la desviación estándar y luego ajustar un factor que afecte la media, pero que no afecte la desviación estándar.
En este ejemplo, la meta es determinar cuál configuración de factores aumenta la pendiente (tasa de crecimiento de la albahaca), sin introducir una cantidad excesiva de variabilidad. Los investigadores consideraron que el primer valor en la columna de pendientes pronosticadas, 0.65021, era demasiado bajo. Las otras tres pendientes sí se consideraron suficientemente altas. Luego, los investigadores buscaban determinar cuál configuración de factores ofrece la mejor combinación de tasa de crecimiento alta y variabilidad baja.
  • Al considerar las relaciones de señal a ruido como una medida de variabilidad, relaciones S/N más altas corresponden a niveles más bajos de variabilidad. La cuarta combinación parece estar mejor en 9.94501.
  • Al considerar la desviación estándar como una medida de variabilidad, desviaciones estándar más bajas corresponden a niveles más bajos de variabilidad. La segunda y tercera combinación (0.401050 y 0.355527) son aproximadamente equivalentes y considerablemente mejores que la cuarta combinación (0.594751). No hay mucha diferencia en la desviación estándar entre la segunda y la tercera configuración, pero la pendiente y la relación S/N son mejores en el caso de la segunda configuración.

Los experimentadores limitaron las opciones a la segunda y la cuarta combinación. Ambas tienen Variedad 2, Fertilizante 2 y Agua 2. La única diferencia está en el nivel de Luz. Los experimentadores en definitiva eligieron la segunda combinación porque la desviación estándar es sustancialmente menor para esa combinación y porque los niveles de luz más bajos reducen sustancialmente los gastos.

Valores pronosticados

Predicción Relación S/N Pendiente Desv.Est. Ln(Desv.Est.) 4.82849 0.65021 0.161827 -1.20846 7.68268 0.99350 0.401050 -0.87014 7.09082 0.87225 0.355527 -0.93760 9.94501 1.21554 0.594751 -0.59928
Configuración Variedad Luz Fertilizante Agua 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
Resultados clave: Valores pronosticados, Configuración

La cuarta combinación para la relación S/N parece estar mejor en 9.94501. Existe una diferencia muy pequeña en la desviación estándar entre la segunda y la tercera configuración, pero la pendiente y la relación S/N son mejores en el caso de la segunda configuración.

Paso 3: Realizar corridas de confirmación

Usted debería ejecutar corridas de confirmación a los niveles seleccionados para confirmar que los valores pronosticados son confiables. En el caso de los datos sobre albahacas, los niveles seleccionados se utilizaron en el experimento original, de modo que los experimentadores primero verificaron las predicciones comparándolas con las observaciones del experimento original. Los resultados originales coinciden en gran medida con los valores pronosticados, como se muestra en la tabla siguiente.

Original Pronosticado
S/N 7.10 7.68268
Pendiente 0.926 0.99350
Desv.Est. 0.409 0.401050
LnDesvEst −0.894 −0.87014

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