Diseño Taguchi¿Alguien sabe cómo diseñar un experimento utilizando el enfoque Taguchi con los siguientes factores?
Matriz interna:
X1 en 2 niveles
x2 en 2 niveles
X3 en 4 niveles
Matriz externa:
X4 en 2 niveles
X5 en 2 niveles
La opción JMP DoE solo maneja factores en 3 niveles, ¿cómo puedo evitarlo? ¿Hay alguna solución o algún truco?
Muchas gracias de antemano
Diseño de experimentosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Diseño TaguchiSolo tengo curiosidad por saber por qué querrías hacer esto. Quiero decir, las matrices de productos cruzados son una idea fantástica para el diseño robusto, pero ¿un factor de 4 niveles? ¿El factor de 4 niveles es continuo o categórico? Si bien sé que hay varias matrices ortogonales de 2 niveles, Taguchi, filosóficamente, sugiere diseños de 3 niveles para los factores de diseño (en realidad no cree que las relaciones sean lineales). Además, para la matriz externa, dado que tendrás que tener 4 combinaciones (3 DF), también podrías agregar una tercera variable de ruido para el tercer DF, ya que no te preocupan las interacciones ruido por ruido.
Según recuerdo (esto fue hace mucho tiempo), la forma en que Taguchi lo hizo fue tomar tres columnas de la matriz ortogonal (3 DF, lo mismo para un factor de 4 niveles). Eso le dará 8 combinaciones posibles. Establezca esas combinaciones en 4 niveles de la siguiente manera:
| A |
B |
C |
|
D |
| -1 |
-1 |
-1 |
|
1 |
| 1 |
-1 |
-1 |
|
2 |
| -1 |
1 |
-1 |
|
3 |
| 1 |
1 |
-1 |
|
4 |
| -1 |
-1 |
1 |
|
1 |
| 1 |
-1 |
1 |
|
2 |
| -1 |
1 |
1 |
|
3 |
| 1 |
1 |
1 |
|
4 |
No utilices las 3 columnas que se utilizan para crear el factor de 4 niveles (obviamente). Pero podría estar completamente equivocado... LOL
Re: Diseño TaguchiMuchas gracias por tu respuesta y disculpa la demora en responder. Tu sugerencia es simple e inteligente, ¡gracias! (¿Por qué no se me ocurrió a mí?) 
:)).
Para responder a tu pregunta, los cuatro niveles son categóricos. ¿Por qué? ¿Hay alguna diferencia en el diseño?
Re: Diseño TaguchiEn los experimentos industriales, la razón principal para experimentar con factores en más de dos niveles es agregar términos no lineales al polinomio. Estos términos no tienen sentido para los factores categóricos. Dado que el factor es categórico, ¿está tratando de "elegir un ganador" o comprender las relaciones causales? No es necesario tener más de dos categorías cuando se intenta hacer esto último.
Re: Diseño TaguchiPerdón por la respuesta tardía, recién vi tu mensaje. Estoy tratando de "elegir un ganador". Entendemos bien el efecto de cada factor del proceso, lo que no sabemos es qué combinación brinda resultados más sólidos considerando todos los demás factores de ruido. ¿Tiene sentido esto?
Re: Diseño TaguchiFilosóficamente, la DOE es un medio eficaz (y a menudo eficiente) para comprender la estructura causal. Si está tratando de elegir un ganador, no necesita la DOE. Sin embargo, lo que está tratando de lograr sugiere que no comprende la estructura causal (¿solo los efectos de los factores de diseño?). En mi humilde opinión, comprender la causalidad requiere que comprenda las relaciones no solo entre los factores de diseño (este es un subconjunto basado en sus hipótesis de factores significativos), sino con TODOS los factores significativos potenciales, incluidos aquellos que no está dispuesto a gestionar (ruido). Para hacer esto de manera eficiente, deberá variar el ruido durante su experimentación. Hay muchas estrategias para hacer esto, incluidas repeticiones, réplicas, bloques y parcelas divididas. En la mayoría de estas estrategias, es ineficiente hacer más de 2 niveles para los factores de diseño a medida que comienza a comprender su robustez al ruido.
