로버스트 파라미터 설계에서 개선된 기대함수를 이용한 다특성 동시 최적화 방안

Simultaneous Optimization of Multiple Quality Characteristics to Robust Parameter Design using Improved Desirability Function

다구찌 로버스트 파라미터 설계에서 직교배열표를 이용한 교차배열(product array)은 제어인자와 잡음인자의 모든 교호작용을 고려한 실험배치를 하여 실험수가 지나치게 많은 단점을 가지고 있다. 실험수를 줄일 수 있을 뿐 아니라 기존의 잘 정립된 실험계획법 이론을 이용한 대체방안으로 통합배열접근법(combined array approach)이 Welch 등(1990) 여러 학자에 의해 연구되었다. 이러한 연구들은 하나의 품질특성만을 고려하였다. 본 논문에서는 Derringer와 Suich(1980)가 제시한 기대함수를 개선하여 통합배열에 의한 실험배치에서 로버스트 파라미터 설계를 위한 다특성(multiple quality characteristics) 동시 최적화 방안을 제안한다. 하나의 사례를 들어 기존의 다구찌 방법론과 새로이 제안한 방법론을 비교 연구한다.

In the Taguchi robust parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. (1990) and studied by others. In these studies, only single quality characteristic was considered. In this paper we propose how to simultaneously optimize multiple quality characteristics using improved desirability function when we used the combined-array approach. An example is illustrated to show the difference between the Taguchi s product-array approach and the combined-array approach.