Response-Oberflächenmethode mit Wünschbarkeitsfunktion-Optimierung
Response Surface Methodology (RSM) ist eine Sammlung statistischer und mathematischer Techniken zur Modellierung und Optimierung von Prozessen mit mehreren Eingängen (Faktoren) und Ausgängen (Antworten). Der von Harrington (1965) eingeführte und von Derringer und Suich (1980) verfeinerte Desirability Function-Ansatz erweitert RSM zur Lösung von Multi-Response-Optimierungsproblemen, indem konkurrierende Ziele zu einem einzigen Index kombiniert werden. Diese Methodik ist für die Produkt- und Prozessentwicklung unerlässlich, wo Ingenieure Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit abwägen müssen.
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Quellen
- Box, G. E. P., & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society, 13(1), 1-45. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x ↗
- Harrington, E. C. (1965). The desirability function. Journal of Quality Technology, 4(6), 494-509. link ↗
- Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214-219. DOI: 10.1080/00224065.1980.11980968 ↗
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Response Surface Methodology with Desirability Function Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/de/reliability-engineering/response-surface-desirability-function
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