Process / pipelineEngineering methods

Método Taguchi Bayesiano — Diseño Robusto de Parámetros Bayesiano

El método Taguchi bayesiano integra la filosofía de diseño robusto de parámetros de Genichi Taguchi con la inferencia estadística bayesiana. Al codificar el conocimiento de ingeniería previo como distribuciones de probabilidad y actualizar estas distribuciones con datos experimentales, el enfoque identifica los ajustes de los factores que minimizan simultáneamente la variabilidad del proceso y mantienen la media en el objetivo, incluso cuando solo son factibles un número limitado de ejecuciones.

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Fuentes

  1. Hamada, M., & Wu, C. F. J. (1992). Analysis of designed experiments with complex aliasing. Journal of Quality Technology, 24(3), 130–137. DOI: 10.1080/00224065.1992.11979383
  2. Box, G. E. P., & Jones, S. (1992). Designing products that are robust to the environment. Total Quality Management, 3(3), 265–282. DOI: 10.1080/09544129200000034

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Robust Parameter Design (Taguchi Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/es/experimental-design/bayesian-taguchi-method

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ScholarGateBayesian Taguchi method (Bayesian Robust Parameter Design (Taguchi Framework)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/experimental-design/bayesian-taguchi-method · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026