Méthode Taguchi Bayésienne — Conception Robuste de Paramètres Bayésienne
La méthode Taguchi bayésienne intègre la philosophie de conception robuste de paramètres de Genichi Taguchi avec l'inférence statistique bayésienne. En codant les connaissances d'ingénierie antérieures sous forme de distributions de probabilité et en mettant à jour ces distributions avec des données expérimentales, l'approche identifie les réglages des facteurs qui minimisent simultanément la variabilité du processus et maintiennent la moyenne sur la cible — même lorsque seules des séries limitées sont réalisables.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Robust Parameter Design (Taguchi Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/experimental-design/bayesian-taguchi-method
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