Taguchi-RSM 통합모델 제시

이상복; 김연수; 윤상운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상복 (서경대학교) 김연수 (연세대학교) 윤상운 (연세대학교)

저널정보: 대한산업공학회 산업공학 (IE interfaces) 산업공학 (IE interfaces) 제23권 제3호

발행연도: 2010.9

수록면: 257 - 263 (7page)

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Taguchi defined a good quality as ‘A correspondence of product characteristic’s expected value to the objective value satisfying the minimum variance condition.’ For his good quality, he suggested Taguchi Method which is called Robust design which is irrelevant to the effect of these noise factors. Taguchi Method which has many success examples and which is used by many manufacturing industry. But Optimal solution of Taguchi Method is one among the experiments which is not optimal area of experiment point.
On the other hand, Response Surface Method (RSM) which has advantage to find optimal solution area experiments points by approximate polynomial regression. But Optimal of RSM is depended on initial point and RSM can not use many factors because of a great many experiment.
In this paper, we combine the Taguchi Method and the Response Surface Method with each advantage which is called Taguchi-RSM. Taguchi-RSM has two step, first step to find first solution by Taguchi Method, second step to find optimal solution by RSM with initial point as first step solution. We give example using catapults.

#taguchi method #response surface method #taguchi-RSM method

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - Jang,Hyung-Cheol / 1998 / Method of Taguchi DOE and Analysis of Response Surface Method / Journal of Pyungtack University 10 (2) : 287 ~ 304

2. [학술지(정기간행물)] - 정혜진 / 2007 / 데이터 마이닝을 이용한 로버스트 설계 모형의 최적화 / 산업경영시스템학회지 30 (2) : 99 ~ 105

3. [단행본] - KSA / 1991 / Lecture of Quality Engineering(Quality Engineering Application Analysis) / Korean Standard Association : 1 ~ 7

4. [학술지(정기간행물)] - Lee,Kihoon / 2000 / Introduce of Robust Statistics Methods in Data Miming / Journal of Industry Management in Cheonju University 18 (1) : 1 ~ 10

5. [학술지(정기간행물)] - Leon,R.V. / 1987 / Performance Measures Independent of Adjustment(with discussion) / Technometrics 29 (3) : 253 ~ 265

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