Optimierungsgestützte Taguchi-Methode

Die optimierungsgestützte Taguchi-Methode erweitert Taguchis Rahmenwerk für robustes Design, indem sie dessen orthogonale Array-Experimente mit einem sekundären Optimierungsalgorithmus – wie grauer Relativanalyse, genetischen Algorithmen oder Partikelschwarmoptimierung – koppelt, um gleichzeitig mehrere Antwortvariablen zu behandeln oder einen größeren Designraum zu durchsuchen, als reine Taguchi-Arrays effizient erkunden können. Das Ergebnis ist eine strukturierte, dateneffiziente experimentelle Strategie, die sowohl robuste Parametereinstellungen als auch global annähernd optimale Lösungen liefert.