<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autoliv高级首席可靠性工程师Steve Olsen
摘要：Taguchi稳健优化背后的思想非常强大：鉴于我们要优化的产品或过程，有一些我们无法控制的因素（或者很难控制或昂贵）。Taguchi稳健优化方法有助于在设计中找到对这些噪声因素的变化最稳健的最佳位置。使用JMP中可用的工具可以显着增强已有50年历史的传统Taguchi实验设计和分析方法。本文将演示如何使用“定制设计”工具来为Taguchi DOE创建更高效，更灵活的内部和外部阵列。它将显示Profiler如何实现信噪比和均值图的自动化。我们将展示几种使用JMP中的统计分析工具从常见原因变化中分离信号的方法，这是传统田口方法所缺乏的重要步骤。最后，我们将展示如何在Autoliv上将这些新工具应用于特定问题，并展示它们如何产生重要的见解，而这些见解是传统信噪比图形分析所不具备的。
请参阅随附的.pdf文件。随附了大多数示例中的.jmp数据表。
您可以通过以下方式与作者联系steve.olsen@autoliv.com
