Taguchi 설계 생성에 대한 모든 통계량

Taguchi 설계를 생성할 때 제공되는 모든 통계량에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

Taguchi 직교 배열

Taguchi 직교 배열은 일반적으로 전체 요인 조합의 일부만 필요한 실험 설계입니다. 다수의 직교 배열은 부분 요인 설계와 Plackett-Burman 설계와 같은 다른 형태로도 사용할 수 있습니다. 배열은 정해진 수의 런에서 가능한 많은 요인을 처리할 수 있도록 고안되었습니다. 배열 열의 일부나 전부를 실험의 요인에 할당하여 Taguchi 설계를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Taguchi 설계 카탈로그에서 확인하십시오.

해석

배열의 열은 균형을 이루며 직교합니다. 이것은 열의 각 쌍에서 모든 요인 조합이 동일한 횟수만큼 나타난다는 것을 의미합니다. 직교 설계를 사용하면 반응에 대한 각 요인의 효과를 다른 모든 요인과 독립적으로 추정할 수 있습니다.

L(런 수)(수준 수 ^ 요인 수) 표기는 다음을 나타냅니다.
  • L(런 수) = 런 수
  • (수준 수 ^ 요인 수) = 각 요인의 수준 수 ^ 요인 수

예를 들어, L8 설계에는 런이 8개 있습니다. (2^3) 또는 (2 3)은 수준이 2개인 요인이 3개 있음을 나타냅니다.

L(런 수)(숫자 ^ 지수 개수 ^ 지수) 형태의 표기인 경우 혼합 수준 설계를 나타냅니다. 예를 들어, L18(2^1 3^7)은 설계에 런 18개와 수준이 2개인 요인 하나와 수준이 3개씩인 요인 7개가 있음을 나타냅니다.

요인

설계에 포함된 제어 요인의 수입니다.

해석

요인은 실험에서 제어하는 변수입니다. 요인을 독립 변수, 설명 변수, 예측 변수라고도 합니다. 요인은 요인 수준이라고 하는 제한된 수의 값만 가집니다. 요인에는 텍스트 또는 숫자 수준이 있을 수 있습니다. 숫자 요인의 경우 요인의 여러 값이 가능하지만, 실험에 대해 특정 수준을 선택합니다.

반응에 대한 잡음 요인의 영향을 최소화하는 제어 요인 수준을 선택하는 것이 실험의 목표입니다. 제어 요인의 예로는 장비 설정, 제품을 제조하는 데 사용되는 원자재의 유형 또는 제품 설계의 기능 등이 있습니다. 자세한 내용은 Taguchi 설계의 요인에서 확인하십시오.

설계의 데이터 행 수입니다.

해석

런은 반응이 측정되는 실험 조건이나 요인 수준의 조합입니다. 런 수는 기본 Taguchi 직교 배열의 행 수입니다. 런 수를 통해 실험에서 시행되는 제어 요인 조합의 수를 알 수 있습니다.

설계에 수준이 2개씩인 제어 요인이 3개 있다고 가정합니다. 실험에는 4개의 런이 있습니다.

C1 C2 C3
A B C
1 1 1
1 2 2
2 1 2
2 2 1
두 번째 런(둘째 행)에서 요인 A의 수준은 낮게, 요인 B와 C의 수준은 높게 설정합니다.

각 제어 요인 수준 조합에 대해 다양한 잡음 요인 조건에서 여러 개의 실험 런이 있습니다. 각 잡음 수준 조건에 대해 워크시트에 별도의 반응 열이 있습니다.

C1 C2 C3 C4 C5
A B C 잡음 수준 1 잡음 수준 2
1 1 1    
1 2 2    
2 1 2    
2 2 1    
두 번째 런(둘째 행)에서 요인 A의 수준은 낮게, 요인 B와 요인 C의 수준은 높게 설정하며, 잡음 요인의 각 수준에 대한 반응을 기록합니다.

신호

신호 요인의 이름을 나타냅니다.

해석

신호 요인은 제품 사용 중에 사용자에 의해 제어되는, 여러 설정을 가지는 요인입니다. 신호 요인은 각 신호 수준에서 반응이 측정되는 동적 실험에서 사용됩니다. 신호 요인과 반응 사이의 관계를 개선하는 것이 실험의 목표입니다.

신호 요인의 예로 가스 페달 위치가 있습니다. 자동차 속도(반응)는 가스 페달에 가한 압력에 비례해야 합니다. 자세한 내용은 Taguchi 설계의 요인에서 확인하십시오.

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