Interpretar os principais resultados para Predizer resultados Taguchi

Conclua as etapas a seguir para interpretar um experimento Taguchi. Os principais resultados incluem os valores ajustados e os níveis de fator.

Etapa 1: Examine os valores preditos

Os valores preditos mostram os valores ajustados das características selecionados nas configurações de fator especificadas. Os valores ajustados são baseados no modelo que você especificou.

Se existem interações mínimas entre os fatores ou se as interações estão corretamente contabilizadas pelas predições, os resultados observados a partir dos ensaios de confirmação de acompanhamento devem ser semelhantes aos resultados preditos. Por outro lado, se há desacordo substancial entre os resultados previstos e os observados, é possível haver interações inexplicadas ou efeitos de ruído imprevistos. Isto sugere a necessidade de mais investigações.

Neste exemplo, o Minitab exibe os valores previstos para razão sinal-ruído, inclinação, desvio padrão e o logaritmo natural do desvio padrão. Existem quatro valores previstos para cada uma das características, que correspondem às quatro combinações de níveis de fator que os experimentadores selecionaram. Cada linha dos valores previstos corresponde a uma linha de níveis de fator. Por exemplo, a primeira linha de valores preditos corresponde à primeira linha de níveis de fatores, e assim por diante.

Análise Taguchi: T1H1; T1H2; T2H1; ... versus Variedade; Luz; Fertilizante; ...

Valores preditos

Predição Razão S/R Inclinação StDev Ln(StDev) 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
Configurações Variedade Luz Fertilizante Água 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
Principais resultados: Razão S/R, Inclinação, StDev, Ln(StDev)

A segunda linha de valores previstos mostra as previsões para alto nível (2) de Variedade, baixo nível (1) de Luz, alto nível (2) de Fertilizante e alto nível (2) de Água:

  • Razão S/R = 7,68268
  • Inclinação = 0,99350
  • Desvio padrão = 0,401050
  • Logaritmo natural do desvio padrão = −0,87014

Passo 2: Use os valores previstos para determinar as melhores configurações de fator

Use os valores preditos para determinar quais configurações de levam ao melhor resultado para o seu produto ou processo.

O objetivo de um estudo de experimento de parâmetro robusto típico é determinar as definições do fator que irão minimizar a variabilidade da resposta sobre algum valor alvo ideal (ou função de destino, no caso de um experimento de resposta dinâmico). Os métodos de Taguchi conseguem isso por meio de um processo de otimização em duas etapas. A primeira etapa é minimizar a variabilidade e a segunda etapa é atingir o alvo.
  • Primeiro defina todos os fatores com efeito substancial sobre a razão sinal-ruído no nível onde essa relação é maximizada.
  • Em seguida, ajuste o nível de um ou mais fatores que afetem substancialmente a média (ou inclinação) mas não a razão sinal-ruído para colocar a resposta no alvo.
Uma abordagem alternativa consiste em começa maximizando o desvio padrão e depois ajustar um fator que afete a média mas não o desvio padrão.
Neste exemplo, o objetivo é determinar quais configurações de fator de aumentam a inclinação (taxa de crescimento da planta de manjericão), sem a introdução de uma quantidade excessiva de variabilidade. Os experimentadores consideraram o primeiro valor na coluna inclinação prevista, 0,65021, como muito baixo. Eles consideraram as outros três inclinações como altas o suficiente. Em seguida, os pesquisadores queriam determinar qual configuração de fator oferece a melhor combinação de alta taxa de crescimento e baixa variabilidade.
  • Ao considerar razões sinal-ruído como uma medida da variabilidade, as razões S/R mais altas correspondem a níveis mais baixos de variabilidade. A quarta combinação parece ser melhor em 9,94501.
  • Ao considerar desvio padrão como uma medida da variabilidade, desvios padrão mais baixos correspondem a níveis mais baixos de variabilidade. A segundo e terceira combinações (0,401050 e 0,355527) são aproximadamente equivalentes e consideravelmente melhores do que a quarta combinação (0,594751). Não existe muita diferença no desvio padrão entre a segunda e a terceira configuração, mas a inclinação e S/R são melhores para a segunda configuração.

Os experimentadores estreitaram as opções para a segunda e quarta combinações. Ambas têm Variedade 2, Fertilizante 2 e Água 2. A única diferença está no nível de Luz. Os experimentadores finalmente escolhem a segunda combinação, porque o desvio padrão é substancialmente menor para essa combinação e porque os níveis de luz mais baixos reduzem substancialmente as despesas.

Valores preditos

Predição Razão S/R Inclinação StDev Ln(StDev) 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
Configurações Variedade Luz Fertilizante Água 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
Principais resultados: valores preditos, configurações

A quarta combinação para S/R parece ser melhor em 9,94501. Existe uma pequena diferença no desvio padrão entre a segunda e a terceira configuração, mas a inclinação e S/R são melhores para a segunda configuração.

Etapa 3: Realizar ensaios de confirmação

Você deve realizar ensaios de confirmação nos níveis selecionados para confirmar que os valores previstos são confiáveis. Para os dados de manjericão, os níveis selecionados foram utilizados na experimento original, de modo que os experimentadores primeiro verificaram as previsões contra as observações do experimento original. Os resultados originais concordam fortemente com os valores previstos, como mostrado na tabela abaixo.

Original Predito
S/R 7,10 7,68268
Inclinação 0,926 0,9935
StDev 0,409 0,401050
LnStDev −0,894 −0,87014

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