Response Surface Desirability Function
Response Surface Methodology (RSM) is a set of statistical and mathematical techniques for modeling and optimizing processes with multiple inputs (factors) and outputs (responses). The Desirability Function approach, introduced by Harrington (1965) and refined by Derringer and Suich (1980), extends RSM to solve multi-response optimization problems by combining competing objectives into a single index. This methodology is essential in product and process development where engineers must balance performance, cost, and reliability.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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. · URL
- 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. · URL
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.