Robuste Response-Surface-Methodologie — Dual-Response-Optimierung
Robust Response Surface Methodology (Robust RSM) ist eine experimentelle Optimierungsstrategie, die gleichzeitig zwei Regressionsmodelle anpasst – eines für die mittlere Antwort und eines für ihre Varianz (oder Standardabweichung) – über ein geplantes Experiment. Durch die gemeinsame Optimierung dieser dualen Oberflächen identifizieren Ingenieure Faktoreinstellungen, die ein Leistungsziel erreichen und gleichzeitig die Prozessvariabilität minimieren, wodurch die empirische Modellbildungsstärke der klassischen RSM mit den Varianzreduktionszielen des robusten Parameterdesigns kombiniert wird.
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Quellen
- Vining, G. G., & Myers, R. H. (1990). Combining Taguchi and response surface philosophies: A dual response approach. Journal of Quality Technology, 22(1), 38–45. DOI: 10.1080/00224065.1990.11979204 ↗
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2009). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0470174463
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/robust-response-surface-methodology
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