Métodos taguchi

Los

métodos Taguchi (japonés: タグチメソッド) son métodos estadísticos, a veces denominados métodos de diseño robusto, desarrollados por Genichi Taguchi para mejorar la calidad de los productos fabricados. bienes y, más recientemente, también aplicados a la ingeniería, la biotecnología, el marketing y la publicidad. Los estadísticos profesionales han acogido con satisfacción los objetivos y las mejoras logradas por los métodos de Taguchi, particularmente por el desarrollo de diseños de Taguchi para estudiar la variación, pero han criticado la ineficiencia de algunas de las propuestas de Taguchi.

Did you mean:

Taguchi 's work includes three principal contributions to statistics:

• Una función específica de pérdida
• La filosofía control de calidad fuera de línea; y
• Innovaciones en el diseño de experimentos.

Funciones de pérdida

Funciones de pérdida en la teoría estadística

Tradicionalmente, los métodos estadísticos se han basado en estimadores insesgados de media de los efectos del tratamiento: bajo las condiciones del teorema de Gauss-Markov, los estimadores de mínimos cuadrados tienen una varianza mínima entre todos los estimadores lineales insesgados de media. El énfasis en las comparaciones de medias también obtiene consuelo (limitado) de la ley de los grandes números, según la cual las medias muestrales convergen a la media verdadera. El libro de texto de Fisher sobre el diseño de experimentos hacía hincapié en las comparaciones de medias de tratamiento.

Sin embargo, Ronald A. Fisher evitó las funciones de pérdida.

Did you mean:

Taguchi 's use of loss functions

Taguchi conocía la teoría estadística principalmente de los seguidores de Ronald A. Fisher, quien también evitaba las funciones de pérdida. En reacción a los métodos de Fisher en el diseño de experimentos, Taguchi interpretó los métodos de Fisher como adaptados para tratar de mejorar el resultado medio de un proceso. De hecho, el trabajo de Fisher había estado motivado en gran medida por programas para comparar rendimientos agrícolas bajo diferentes tratamientos y bloques, y dichos experimentos se realizaron como parte de un programa a largo plazo para mejorar las cosechas.

Sin embargo, Taguchi se dio cuenta de que en gran parte de la producción industrial, es necesario producir un resultado según el objetivo, por ejemplo, mecanizar un orificio con un diámetro específico o fabricar una celda para producir un voltaje dado. También se dio cuenta, al igual que Walter A. Shewhart y otros antes que él, de que la variación excesiva era la raíz de la mala calidad de fabricación y que reaccionar ante elementos individuales dentro y fuera de las especificaciones era contraproducente.

Por lo tanto, argumentó que la ingeniería de calidad debería comenzar con una comprensión de los costos de calidad en diversas situaciones. En gran parte de la ingeniería industrial convencional, los costos de calidad están simplemente representados por el número de elementos fuera de las especificaciones multiplicado por el costo de retrabajo o desperdicio. Sin embargo, Taguchi insistió en que los fabricantes amplíen sus horizontes para considerar el coste para la sociedad. Aunque los costos a corto plazo pueden ser simplemente los de la no conformidad, cualquier artículo fabricado fuera de lo nominal resultaría en alguna pérdida para el cliente o la comunidad en general debido al desgaste prematuro; dificultades para interactuar con otras partes, probablemente muy nominales; o la necesidad de crear márgenes de seguridad. Estas pérdidas son externalidades y suelen ser ignoradas por los fabricantes, que están más interesados en sus costos privados que en sus costos sociales. Estas externalidades impiden que los mercados funcionen eficientemente, según análisis de la economía pública. Taguchi argumentó que tales pérdidas inevitablemente regresarían a la corporación original (en un efecto similar a la tragedia de los bienes comunes), y que al trabajar para minimizarlas, los fabricantes mejorarían la reputación de la marca, ganarían mercados y generarían ganancias.

Estas pérdidas son, por supuesto, muy pequeñas cuando un artículo es casi insignificante. Donald J. Wheeler caracterizó la región dentro de los límites de especificación como donde negamos que existan pérdidas. A medida que nos alejamos de lo nominal, las pérdidas crecen hasta el punto en que las pérdidas son demasiado grandes para negarlas y se traza el límite de especificación. Todas estas pérdidas son, como las describiría W. Edwards Deming, desconocidas e incognoscibles, pero Taguchi quería encontrar una manera útil de representarlas estadísticamente. Taguchi especificó tres situaciones:

1. Más grande el mejor (por ejemplo, el rendimiento agrícola);
2. Cuanto menor sea (por ejemplo, emisiones de dióxido de carbono); y
3. On-target, mini-variación (por ejemplo, una parte de apareamiento en una asamblea).

Los dos primeros casos están representados por funciones de pérdida monótonas simples. En el tercer caso, Taguchi adoptó una función de pérdida de error al cuadrado por varias razones:

• Es el primer término "simétrico" en la expansión de la serie Taylor de verdaderas funciones de pérdida analítica.
• La pérdida total se mide por la diferencia. Para variables aleatorias no relacionadas, ya que la diferencia es aditiva la pérdida total es una medición aditiva del costo.
• La función de pérdida de terror cuadrado se utiliza ampliamente en las estadísticas, siguiendo el uso de Gauss de la función de pérdida de terror cuadrado en justificar el método de los mínimos cuadrados.

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Reception of Taguchi 's ideas by statisticians

Aunque muchas de las preocupaciones y conclusiones de Taguchi son bien recibidas por los estadísticos y economistas, algunas ideas han sido especialmente criticadas. Por ejemplo, se ha criticado la recomendación de Taguchi de que los experimentos industriales maximicen cierta relación señal-ruido (que representa la magnitud de la media de un proceso en comparación con su variación).

Control de calidad fuera de línea

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Taguchi 's rule for manufacturing

Taguchi se dio cuenta de que la mejor oportunidad para eliminar la variación de la calidad del producto final es durante el diseño de un producto y su proceso de fabricación. En consecuencia, desarrolló una estrategia para la ingeniería de calidad que puede utilizarse en ambos contextos. El proceso tiene tres etapas:

• Diseño de sistemas
• Diseño parámetro (medida)
• Diseño de tolerancia

Diseño del sistema

Esto es diseño a nivel conceptual, involucrando creatividad e innovación.

Diseño de parámetros

Una vez establecido el concepto, es necesario establecer los valores nominales de las distintas dimensiones y parámetros de diseño, la fase de diseño de detalle de la ingeniería convencional. La idea radical de Taguchi fue que la elección exacta de los valores requeridos no está suficientemente especificada por los requisitos de rendimiento del sistema. En muchas circunstancias, esto permite elegir los parámetros de manera que se minimicen los efectos sobre el rendimiento derivados de la variación en la fabricación, el medio ambiente y el daño acumulativo. A esto a veces se le llama robustificación.

Los diseños de parámetros robustos consideran variables de ruido controlables e incontrolables; buscan explotar relaciones y optimizar configuraciones que minimicen los efectos de las variables de ruido.

Diseño de tolerancia

Con un diseño de parámetros completado con éxito y una comprensión del efecto que los distintos parámetros tienen en el rendimiento, los recursos pueden centrarse en reducir y controlar la variación en las pocas dimensiones críticas.

Diseño de experimentos

Taguchi desarrolló sus teorías experimentales de forma independiente. Taguchi leyó obras posteriores a R. A. Fisher recién en 1954.

Matrices exteriores

Los diseños de Taguchi tenían como objetivo permitir una mayor comprensión de la variación que muchos de los diseños tradicionales a partir del análisis de varianza (siguiendo a Fisher). Taguchi sostuvo que el muestreo convencional es inadecuado en este caso ya que no hay forma de obtener una muestra aleatoria de las condiciones futuras. En el diseño de experimentos y análisis de varianza de Fisher, los experimentos tienen como objetivo reducir la influencia de factores molestos para permitir comparaciones de los efectos medios del tratamiento. La variación se vuelve aún más central en el pensamiento de Taguchi.

Taguchi propuso ampliar cada experimento con una "matriz externa" (posiblemente una matriz ortogonal); la "matriz exterior" debe simular el entorno aleatorio en el que funcionaría el producto. Este es un ejemplo de muestreo crítico. Muchos especialistas en calidad han estado utilizando "matrices externas".

Las innovaciones posteriores en matrices externas dieron como resultado un "ruido compuesto". Esto implica combinar algunos factores de ruido para crear dos niveles en el conjunto externo: primero, factores de ruido que reducen la salida y, segundo, factores de ruido que aumentan la salida. "ruido compuesto" Simula los extremos de la variación del ruido pero utiliza menos ejecuciones experimentales que los diseños anteriores de Taguchi.

Gestión de interacciones

Interacciones, tal como las trata Taguchi

Muchas de las matrices ortogonales que Taguchi ha defendido son matrices saturadas, lo que no deja margen para la estimación de interacciones. Este es un tema continuo de controversia. Sin embargo, esto sólo es cierto para los "factores de control" o factores en la "matriz interna". Al combinar un conjunto interno de factores de control con un conjunto externo de "factores de ruido", el enfoque de Taguchi proporciona "información completa" Se afirma que se basa en interacciones de control por ruido. Taguchi sostiene que tales interacciones tienen la mayor importancia para lograr un diseño que sea robusto a la variación del factor de ruido. El enfoque de Taguchi proporciona información de interacción más completa que los diseños factoriales fraccionados típicos, afirman sus seguidores.

• Los seguidores de Taguchi argumentan que los diseños ofrecen resultados rápidos y que las interacciones pueden ser eliminadas por la elección adecuada de características de calidad. A pesar de ello, un "experimento de confirmación" ofrece protección contra cualquier interacción residual. Si la característica de calidad representa la transformación energética del sistema, entonces la "sigualdad" de las interacciones factor-por-control factor de control se reduce considerablemente, ya que la "energía" es "additiva".

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Inefficiencies of Taguchi 's designs

• Las interacciones son parte del mundo real. En los arrays de Taguchi, las interacciones son confundidas y difíciles de resolver.

Los estadísticos que utilizan la metodología de superficie de respuesta (RSM) abogan por el método de "ensamblaje secuencial"; de diseños: en el enfoque RSM, a un diseño de selección le sigue un "diseño de seguimiento" que resuelve sólo las interacciones confusas que se consideran dignas de resolución. Se puede agregar un segundo diseño de seguimiento (si el tiempo y los recursos lo permiten) para explorar posibles efectos univariados de alto orden de las variables restantes, ya que los efectos univariados de alto orden son menos probables en variables ya eliminadas por no tener un efecto lineal. Con la economía de los diseños de detección y la flexibilidad de los diseños de seguimiento, los diseños secuenciales tienen una gran eficiencia estadística. Los diseños secuenciales de la metodología de superficies de respuesta requieren muchas menos ejecuciones experimentales que una secuencia de los diseños de Taguchi.

Evaluación

Genichi Taguchi ha realizado valiosas contribuciones a la estadística y la ingeniería. Su énfasis en las pérdidas para la sociedad, las técnicas para investigar la variación en los experimentos y su estrategia general de diseño de sistemas, parámetros y tolerancias han influido en la mejora de la calidad de fabricación en todo el mundo.