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Einführung in Taguchi Versuchsplanung.

Vereinfachtes Design of Experiments

Spezielle Form der statistischen Versuchsplanung.

Auch bei Taguchi führt man nur einen (sehr kleinen) Teil der Versuche durch.

Der Versuchsaufwand steigt nämlich exponentiell mit der Anzahl zu untersuchender Parameter.

Welche Versuche weggelassen werden können, muss innerhalb von Expertenteams diskutiert werden.

Der grosse Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, dass man bei gleichem Versuchsaufwand mehr Parameter gleichzeitig untersuchen kann, oder man bei gegebener Parameteranzahl den Aufwand auf einen kleinen Bruchteil reduzieren kann.

Bis hierher deckt sich Taguchi mit dem klassischen Design of Experiments.

Im Gegensatz zu Letzterem begnügt man sich bei Taguchi allerdings mit der visuellen Darstellung der Ergebnisse ohne statistische Absicherung.

Für eine ausführlichere Einführung in die Taguchi Versuchsplanung siehe hier.

Kritik an Taguchi:

Die Stärke der von Taguchi vorgeschlagenen Vorgehensweise liegt in ihrer leichten Verständlichkeit (Anschauliche Durchführung einer ANOVA, die ja eigentlich mathematisch etwas anspruchsvoll ist) , sowie in der planmässigen Einbeziehung von verfügbarem Ingenieurswissen (Vereinfachung des Versuchsablaufes durch Hinzunahme von technischer Information).

Durch diese beiden Eigenschaften ist die Taguchi-Methode prädestiniert für den breiten industriellen Einsatz.

Dennoch wertet diese Methode nicht die gesamte Information aus.

Es fehlt schlichtweg der Signifikanztest ( F Test nach der ANOVA), man hat also keinen belastbaren Hinweis, wie „zufällig“ die gefundenen Effekte sind.

Das ist jedoch nicht so schlimm wie es erscheint, denn letztlich entscheidend ist, ob die Effekte aus fachlicher Sicht relevant erscheinen.

Für eine Aufstellung diverser orthogonaler Felder von Taguchi siehe hier.