Interprétation des résultats principaux pour la fonction Prévoir les résultats de Taguchi

Suivez la procédure ci-dessous pour interpréter un plan de Taguchi. Les résultats principaux incluent les valeurs ajustées et les niveaux de facteurs.

Etape 1 : Examiner les valeurs prévues

Les valeurs prévues indiquent les valeurs ajustées de certaines caractéristiques sélectionnées à des paramètres de facteurs donnés.Les valeurs ajustées se basent sur le modèle que vous avez spécifié.

Si les interactions entre les facteurs sont minimes ou correctement expliquées par les prévisions, les résultats observés dans les essais de confirmation de contrôle doivent être semblables aux résultats prévus. En revanche, si les résultats prévus correspondent peu aux résultats observés, il peut exister des interactions inexpliquées ou des effets de bruit imprévus. Autrement dit, une étude plus approfondie est nécessaire.

Dans cet exemple, Minitab affiche les valeurs prévues pour le rapport signal/bruit, la pente, l'écart type et le logarithme népérien de l'écart type. Il y a quatre valeurs prévues pour chaque caractéristique, ce qui correspond aux quatre combinaisons de niveaux de facteurs sélectionnées par les chercheurs. Chaque ligne de valeurs prévues correspond à une ligne de niveaux de facteurs. Par exemple, la première ligne de valeurs prévues correspond à la première ligne de niveau de facteur, et ainsi de suite.
Valeurs prévues

Prévision

Rapport S/BPenteEcTypLn(EcTyp)
4,828490,650210,161827-1,20846
7,682680,993500,401050-0,87014
7,090820,872250,355527-0,93760
9,945011,215540,594751-0,59928

Configuration

VariétéLumièreEngraisEau
2121
2122
2221
2222
Résultats principaux : rapport S/B, pente, EcType, Ln(EcTyp)

La deuxième ligne de valeurs prévues montre les prévisions suivantes pour le niveau maximal (2) de variété, le niveau minimal (1) de lumière, le niveau maximal (2) d'engrais et le niveau maximal (2) d'eau :

  • Rapport S/B = 7,68268
  • Pente = 0,99350
  • Ecart type = 0,401050
  • Log népérien de l'écart type= 0,87014

Etape 2 : Utiliser les valeurs prévues pour déterminer les paramètres de facteurs menant au meilleur résultat

Utilisez les valeurs prévues pour déterminer les paramètres de facteurs qui mènent au meilleur résultat pour votre procédé ou produit.

L'objectif d'une étude du plan à paramètres robustes courante est de déterminer les paramètres de facteurs permettant de minimiser la variabilité de la réponse par rapport à une valeur cible idéale (ou fonction cible dans le cas d'une expérience à réponse dynamique). Les méthodes de Taguchi remplissent cet objectif via un procédé d'optimisation en deux étapes. La première étape consiste à minimiser la variabilité et la deuxième consiste à obtenir la cible.
  • Premièrement, fixez tous les facteurs dont l'effet sur le rapport signal/bruit est important au niveau pour lequel le signal/bruit est maximisé.
  • Ensuite, ajustez le niveau d'un ou de plusieurs facteurs qui ont un grand impact sur la moyenne (ou la pente) mais pas le signal/bruit pour centrer la réponse sur sa cible.
Une autre méthode consiste à commencer par minimiser l'écart type, puis à ajuster un facteur qui influe sur la moyenne, mais pas sur l'écart type.
Dans cet exemple, l'objectif est de déterminer les paramètres de facteurs qui augmentent la pente (taux de croissance du basilic), sans introduire une variabilité excessive. Les chercheurs ont considéré que la première valeur de la colonne de pente prévue, 0,65021, est trop faible. Les trois autres pentes ont une valeur assez élevée selon eux. Ensuite, les chercheurs ont tenté de déterminer le paramétrage de facteurs susceptible d'offrir la meilleure combinaison entre taux de croissance élevé et de faible variabilité.
  • En considérant les rapports signal/bruit comme une mesure de la variabilité, plus les rapports S/B sont élevés, plus les niveaux de variabilité sont faibles. La quatrième combinaison semble être la meilleure, avec 9,94501.
  • En considérant l'écart type comme une mesure de la variabilité, plus les écarts types sont petits, plus les niveaux de variabilité sont faibles. Les deuxième et troisième combinaisons (0,401050 et 0,355527) sont presque équivalentes et considérablement meilleures que la quatrième combinaison (0,594751). Il y a une différence minime dans l'écart type entre les deuxième et troisième configurations, mais la pente et le S/B sont meilleurs dans la deuxième configuration.

Les chercheurs ont resserré les choix aux deuxième et quatrième combinaisons. Ces deux combinaisons ont les facteurs Variété 2, Engrais 2 et Eau 2. La seule différence réside dans le niveau de Lumière. Les chercheurs ont fini par opter pour la deuxième combinaison, car l'écart type est bien inférieur pour cette combinaison et les niveaux de lumière inférieurs réduisent considérablement les dépenses.

Valeurs prévues

Prévision

Rapport S/BPenteEcTypLn(EcTyp)
4,828490,650210,161827-1,20846
7,682680,993500,401050-0,87014
7,090820,872250,355527-0,93760
9,945011,215540,594751-0,59928

Configuration

VariétéLumièreEngraisEau
2121
2122
2221
2222
Résultats principaux : valeurs pévues, paramètres

La quatrième combinaison pour le S/B semble être la meilleure, avec 9,94501. Il y a une différence minime dans l'écart type entre les deuxième et troisième configurations, mais la pente et le S/B sont meilleurs dans la deuxième configuration.

Etape 3 : Effectuer des essais de confirmation

Vous devez effectuer des essais de confirmation aux niveaux sélectionnés pour confirmer que les valeurs prévues sont fiables. Pour les données sur le basilic, les niveaux sélectionnés ont été utilisés dans l'expérience initiale, de sorte que les chercheurs ont d'abord vérifié les prévisions par rapport aux observations de l'expérience initiale. Les résultats initiaux sont plutôt proches des valeurs prévues, comme le montre le tableau ci-dessous.

  Résultat initial Résultat prévu
S/B 7,10 7,68268
Pente 0,926 0,9935
EcTyp 0,409 0,401050
LnEcTyp −0,894 −0,87014