{"id":602,"date":"2024-08-29T10:00:03","date_gmt":"2024-08-29T08:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/site.ellistat.com\/?p=602"},"modified":"2026-11-06T10:19:23","modified_gmt":"2026-11-06T09:19:23","slug":"taguchis-zweistufiger-erfahrungsplan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellistat.com\/de\/plan-dexperience-a-deux-niveau-de-taguchi\/","title":{"rendered":"Taguchis Versuchsplan"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Taguchis Versuchsplan ist eine statistische Methode, die zur Verbesserung der Qualit\u00e4t von Produkten und Herstellungsprozessen eingesetzt wird. Entwickelt wurde es vom&nbsp;<a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Genichi_Taguchi\">Dr. Genichi Taguchi&nbsp;<\/a>Dieser Plan zielt darauf ab, die Faktoren zu identifizieren, die die Variation eines Produkts oder eines Prozesses am st\u00e4rksten beeinflussen, und gleichzeitig die Anzahl der erforderlichen Experimente zu minimieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Methode organisiert Experimente auf systematische und effiziente Weise und erm\u00f6glicht es, die Auswirkungen mehrerer Variablen gleichzeitig zu analysieren. Das Hauptziel besteht darin, das Produkt oder den Prozess robust gegen \u00e4u\u00dfere und innere Schwankungen zu machen und so eine stabile und qualitativ hochwertige Leistung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Einen Versuchsplan erstellen - Taguchi-Methode<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Faktoren und Ebenen definieren<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Definition der Faktoren besteht in der Auswahl der zu untersuchenden Faktoren. Um die richtigen Faktoren auszuw\u00e4hlen, empfehlen wir Ihnen, zun\u00e4chst den Prozess oder das betreffende Produkt zu verstehen und dann die folgenden Schritte durchzuf\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>F\u00fchren Sie Brainstorming-Sitzungen mit einem multidisziplin\u00e4ren Team durch, um eine umfassende Liste potenzieller Faktoren zu generieren.<\/li>\n\n\n\n<li>Beurteilen Sie die Bedeutung jedes Faktors hinsichtlich seiner potenziellen Auswirkungen auf das Endergebnis. Priorisieren Sie die Faktoren, die wahrscheinlich eine erhebliche Wirkung haben werden.<\/li>\n\n\n\n<li>W\u00e4hlen Sie die f\u00fcr den Versuchsplan relevanten Faktoren aus, je nachdem, wie wichtig der Faktor ist, wie gut Sie ihn kontrollieren k\u00f6nnen und wie einfach es ist, ihn zuverl\u00e4ssig zu messen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr jeden identifizierten Faktor m\u00fcssen dann die untersuchten Ebenen festgelegt werden. Es ist wichtig, relevante Ebenen zu w\u00e4hlen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Breite des Strandes<\/strong>&nbsp;: W\u00e4hlen Sie Niveaus aus, die einen Bereich abdecken, der gro\u00df genug ist, um die Auswirkungen von Faktoren zu erkennen, ohne jedoch in unrealistische Extreme zu gehen, die unn\u00f6tig oder gef\u00e4hrlich sein k\u00f6nnten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Praktikabilit\u00e4t<\/strong>&nbsp;Sicherstellen, dass die gew\u00e4hlten Niveaus in einem realen Produktionskontext erreichbar sind.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wahl des Tisches<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sobald Sie die Faktoren identifiziert haben, m\u00fcssen Sie den Versuchsplan erstellen. Dazu empfehlen wir Ihnen, Folgendes zu verwenden&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/erfahrungsplan\/\">das Modul Data Analysis von Ellistat&nbsp;<\/a>der \u00fcber eine exklusive Engine zur Erstellung von Versuchspl\u00e4nen verf\u00fcgt. Sie ist in der Lage, einen Plan mit der bestm\u00f6glichen Strategie unter Ber\u00fccksichtigung einer gegebenen Strukturierung von Interaktionen zu finden. Die in Ellistat programmierten Tabellen sind die Tabellen L4, L8, L12, L16, L20 und L32.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier sind die Elemente, die Sie bei der Erstellung Ihres Versuchsplans nach der Taguchi-Methode gut ber\u00fccksichtigen sollten :<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Begriff der Interaktion<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Tatsache, dass das Niveau von A einen Einfluss auf die Wirkung von B hat und umgekehrt, wird als A*B-Interaktion bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Beispiel:<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"980\" height=\"388\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-1140\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience.webp 980w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience-300x119.webp 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience-768x304.webp 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience-18x7.webp 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 980px) 100vw, 980px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im vorherigen Beispiel beobachtet man auf der linken Abbildung :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unabh\u00e4ngig von der H\u00f6he des Faktors B ist der Effekt von A auf das Y gleich und A hat einen Effekt von 1 auf die Antwort. Es gibt also keine Wechselwirkung zwischen A und B.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir beobachten in der rechten Abbildung :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn das Niveau des Faktors B minimal ist, betr\u00e4gt der Effekt von A auf das Y 2. Wenn das Niveau des Faktors B maximal ist, betr\u00e4gt der Effekt von A auf das Y 1. Der Effekt von A \u00e4ndert sich mit dem Niveau von B und Es gibt also eine Wechselwirkung zwischen A und B.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn es eine Wechselwirkung gibt, modelliert man den Effekt der Wechselwirkung durch einen multiplikativen Term in der Prognosegleichung des Y, hier A*B.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Form der Prognosegleichung w\u00e4re :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Y=\\alpha_0+\\alpha_1*A+\\alpha_2*B+\\alpha_3*A*B<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Begriff \u03b1<sub>3<\/sub>&nbsp;entspricht der Interaktion A*B<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Begriff des Alias<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Als Alias zwischen zwei Faktoren bezeichnet man die Tatsache, dass die Faktoren bei allen Experimenten des Versuchsplans die gleiche Stufe haben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir den folgenden Versuchsplan durchgef\u00fchrt haben:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>A<\/th><th>B<\/th><th>Y<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da sich die Faktoren A und B gleichzeitig \u00e4ndern, ist es nicht m\u00f6glich, zwischen Faktor A und Faktor B zu unterscheiden oder zu sagen, welcher der beiden Faktoren die \u00c4nderung des Y von 5 auf 10 bewirkt, wenn es sich von 1 auf 2 \u00e4ndert. Wir sagen, dass diese beiden Faktoren alias sind.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nat\u00fcrlich w\u00e4hlt man beim Erstellen eines Versuchsplans seine Versuche sorgf\u00e4ltig aus, damit kein Faktor alias zu einem anderen Faktor ist. Es ist jedoch m\u00f6glich, dass ein Faktor mit einer Wechselwirkung alias ist. Nehmen wir folgendes Beispiel:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"411\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1141\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-1024x411.png 1024w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-300x120.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-768x308.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-1536x617.png 1536w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-18x7.png 18w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Beispiel haben wir einen Drei-Faktor-Plan mithilfe der Tabelle L4 erstellt. Wir beobachten in der Tabelle die Aliasnamen :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Faktor a ist alias mit der Interaktion b*c<\/li>\n\n\n\n<li>Der Faktor b ist alias mit der Interaktion a*c<\/li>\n\n\n\n<li>Der Faktor c ist alias mit der Interaktion a*b<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Genauso wie wenn zwei Faktoren alias sind, wird es nicht m\u00f6glich sein, am Ende des Versuchsplans zu sagen, ob der festgestellte Effekt auf Faktor a, auf die Interaktion b<em>c oder der Summe aus beiden. Wir nehmen daher an, dass die Wechselwirkung b<\/em>c ist null, aber das muss noch experimentell \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um diese Art von Problemen zu vermeiden, w\u00e4hlt man in der Regel Versuchspl\u00e4ne, in denen kein Faktor mit einer Interaktion alias ist. Im vorherigen Beispiel h\u00e4tten wir einen L8 Versuchsplan w\u00e4hlen k\u00f6nnen, in dem keiner der Faktoren mit einer Interaktion alias ist.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"471\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1142\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-1024x471.png 1024w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-300x138.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-768x353.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-1536x707.png 1536w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-18x8.png 18w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aufl\u00f6sung eines Versuchsplans<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Aufl\u00f6sung eines Versuchsplans entspricht der Alias-Ebene dieses Versuchsplans.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resolution III<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Versuchsplan hat die Aufl\u00f6sung III, wenn mindestens ein Faktor (Ordnung I) alias mit einer Wechselwirkung vom Typ A*B (Ordnung II) ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Art von Design erm\u00f6glicht es, die Anzahl der Versuche stark einzuschr\u00e4nken, geht aber davon aus, dass alle Wechselwirkungen null sind. Bei der Interpretation der Ergebnisse sollte man vorsichtig sein und die Annahme, dass es keine Wechselwirkungen gibt, durch weitere Versuche best\u00e4tigen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beispiel:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"411\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1143\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-1024x411.png 1024w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-300x120.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-768x308.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-1536x617.png 1536w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-18x7.png 18w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der vorherigen Ebene ist der Faktor a mit der Wechselwirkung b*c alias. Die Ebene hat die Aufl\u00f6sung III<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resolution IV<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Versuchsplan hat die Aufl\u00f6sung IV, wenn :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kein Faktor ist alias mit einer Interaktion (Ordnung II)<\/li>\n\n\n\n<li>Mindestens eine Wechselwirkung (Ordnung II) ist alias zu einer anderen Wechselwirkung (Ordnung II)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Art von Plan erm\u00f6glicht es, die Anzahl der Versuche zu begrenzen. Er geht von der Annahme aus, dass die meisten Wechselwirkungen null sind, bis auf einige wenige, die man identifizieren kann. Dies ist in der Regel der Fall.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da die Faktoren nicht mit anderen Wechselwirkungen alias sind, kann man den Effekt aller Faktoren eindeutig berechnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies ist die Art von Plan, die am h\u00e4ufigsten verwendet wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Beispiel:<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"471\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1144\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-1024x471.png 1024w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-300x138.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-768x353.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-1536x707.png 1536w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-18x8.png 18w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im vorherigen Plan ist keiner der Faktoren alias mit einer anderen Interaktion. Die Interaktionen a<em>b und c<\/em>d sind alias, die Ebene hat also die Aufl\u00f6sung IV.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aufl\u00f6sung V<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Versuchsplan hat die Aufl\u00f6sung IV, wenn :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Kein Faktor ist alias mit einer Interaktion (Ordnung II)<\/li>\n\n\n\n<li>Keine Wechselwirkung (Ordnung II) ist alias mit einer anderen Wechselwirkung (Ordnung II). Diese Art von Plan erm\u00f6glicht es, die Anzahl der Versuche im Vergleich zum vollst\u00e4ndigen Plan zu begrenzen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da die Faktoren nicht mit anderen Wechselwirkungen alias sind, kann man den Effekt aller Faktoren eindeutig berechnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da Interaktionen nicht mit anderen Interaktionen alias sind, kann man den Effekt aller Interaktionen eindeutig berechnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dies ist die ideale Art von Plan, leider gibt es nur einen einzigen mit weniger als 20 Versuchen. Es handelt sich dabei um einen 5-Faktor-Plan, der die Tabelle L16 verwendet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Grenzen der Taguchi-Methode<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Taguchi-Methode ist von Statistikern kritisiert worden, und es ist hilfreich, diese Kritikpunkte zu kennen, um sie sinnvoll anzuwenden:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Das Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis vermischt den Mittelwert mit der Streuung.<\/strong>\u00a0Er kann Verhaltensweisen verschleiern, die bei einer getrennten Analyse des Mittelwerts und der Standardabweichung zutage treten w\u00fcrden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wechselwirkungen werden oft als vernachl\u00e4ssigbar angesehen.<\/strong>\u00a0Bei Tabellen mit geringer Aufl\u00f6sung kann eine starke Interaktion die Schlussfolgerungen verf\u00e4lschen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kreuzmatrizen sind mit hohem Versuchsaufwand verbunden.<\/strong>\u00a0Eine Kreuzung aus L8 und L4 ergibt bereits 32 Versuche.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Einschr\u00e4nkungen schm\u00e4lern den Wert der Methode in keiner Weise. Sie mahnen lediglich dazu, die Ergebnisse zu \u00fcberpr\u00fcfen und eine f\u00fcr den Prozess geeignete Aufl\u00f6sung zu w\u00e4hlen. Weitere Ans\u00e4tze erg\u00e4nzen heute das Instrumentarium: Response-Surface-Modelle, D-Optimal-Pl\u00e4ne oder&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/plane-erfahrung-smart-design-bayessche-optimierung\/\">Bayesianische Optimierung<\/a>&nbsp;wenn jeder Versuch viel kostet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Erstellen Sie Ihre Taguchi-Pl\u00e4ne mit Ellistat<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Modul&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/erfahrungsplan\/\">Datenanalyse von Ellistat<\/a>&nbsp;verf\u00fcgt \u00fcber eine exklusive Engine zur Erstellung von Versuchspl\u00e4nen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sie legen die zu untersuchenden Faktoren und Wechselwirkungen fest;<\/li>\n\n\n\n<li>Die Software schl\u00e4gt den am besten geeigneten Grundriss aus den vordefinierten Tabellen (L4, L8, L12, L16, L20, L32) oder aus den anderen verf\u00fcgbaren Grundrissvarianten vor;<\/li>\n\n\n\n<li>Die Auswertung der Ergebnisse (Effekte, ANOVA, Vorhersagemodell, Multi-Response-Optimierung) erfolgt im selben Tool, ohne dass eine Tabellenkalkulation verwendet werden muss.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Schlussfolgerung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die&nbsp;<strong>Taguchi-Methode<\/strong>&nbsp;bleibt eine der effektivsten Methoden zur Strukturierung von Versuchen in der Industrie. Seine orthogonalen Tabellen reduzieren die Anzahl der Versuche, seine linearen Diagramme vereinfachen die Erstellung von Versuchspl\u00e4nen, und seine Philosophie der Robustheit ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie ein Prozess geregelt wird: Man strebt nicht mehr nur danach, innerhalb der Toleranz zu liegen, sondern unabh\u00e4ngig von St\u00f6rungen auf dem Zielwert zu bleiben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei korrekter Anwendung \u2013 mit Interaktionen, die auf der Grundlage der Prozesskenntnisse ausgew\u00e4hlt werden, und einer systematischen Best\u00e4tigungspr\u00fcfung \u2013 l\u00e4sst sich damit in wenigen Dutzend Versuchen eine zuverl\u00e4ssige und dauerhafte Einstellung erzielen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">FAQ<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Was ist der Unterschied zwischen einem Taguchi-Versuchsplan und einem klassischen Faktorversuchsplan?<\/strong><br>Taguchi-Tabellen sind standardisierte fraktionierte Faktorialpl\u00e4ne. Der Unterschied liegt vor allem im Ansatz: Taguchi liefert gebrauchsfertige Tabellen und lineare Diagramme und legt den Schwerpunkt auf die Robustheit anhand des Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnisses. Ein vollst\u00e4ndiges Versuchsplan testet alle Kombinationen, was ab vier oder f\u00fcnf Faktoren schnell kostspielig wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Wie viele Versuche sind f\u00fcr einen Taguchi-Plan erforderlich?<\/strong><br>Das h\u00e4ngt von der Anzahl der Faktoren, deren Auspr\u00e4gungsstufen und den zu untersuchenden Wechselwirkungen ab. Mit einem L8-Versuch lassen sich bis zu sieben Faktoren mit jeweils zwei Auspr\u00e4gungsstufen in acht Versuchen untersuchen. Will man Wechselwirkungen eindeutig absch\u00e4tzen, ist ein gr\u00f6\u00dferes Versuchsdesign erforderlich, wie beispielsweise ein L16-Versuch.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Was bedeutet das \u00abL\u00bb in L8 oder L16?<\/strong><br>Der Begriff stammt von \u00abLatin square\u00bb (lateinisches Quadrat) und bezeichnet eine orthogonale Tabelle. Die darauf folgende Zahl gibt die Anzahl der Versuche im Versuchsplan an.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Was ist das Taguchi-Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis?<\/strong><br>Es handelt sich um einen in Dezibel angegebenen Indikator, der den Mittelwert und die Streuung der Antwort kombiniert. Je h\u00f6her er ist, desto stabiler ist das Ergebnis gegen\u00fcber St\u00f6rfaktoren. Seine Formel h\u00e4ngt vom Zielwert ab: nominal, der kleinstm\u00f6gliche oder der gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Wert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Wird die Taguchi-Methode heute noch angewendet?<\/strong><br>Ja, insbesondere f\u00fcr das Faktor-Screening und die robuste Konstruktion in den Bereichen Maschinenbau, Kunststofftechnik und Elektronik. Sie wird h\u00e4ufig durch Response-Surface-Modelle oder neuere Optimierungsmethoden erg\u00e4nzt, wenn der Prozess starke Wechselwirkungen oder Nichtlinearit\u00e4ten aufweist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-apc-violet-clair-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Planen Sie eine Testkampagne? Testen Sie das Modul \u201eData Analysis\u201c kostenlos und lassen Sie den Generator die f\u00fcr Ihre Faktoren und Wechselwirkungen geeignete Taguchi-Tabelle ausw\u00e4hlen. Wenn Sie sich n\u00e4her mit dieser Methode befassen m\u00f6chten, f\u00fchrt Sie die Schulung \u201eVersuchsplanung\u201c von der Definition der Faktoren bis zur Auswertung der Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le plan d\u2019exp\u00e9rience de Taguchi est une m\u00e9thode statistique utilis\u00e9e pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des produits et des processus de fabrication. D\u00e9velopp\u00e9 par le&nbsp;Dr. Genichi Taguchi&nbsp;, ce plan vise \u00e0 identifier les facteurs les plus influents sur la variation d\u2019un produit ou d\u2019un processus tout en minimisant le nombre d\u2019exp\u00e9riences n\u00e9cessaires. 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