Process / pipelineEngineering methods

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

  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

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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ScholarGateBayesian Taguchi method (Bayesian Robust Parameter Design (Taguchi Framework)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/experimental-design/bayesian-taguchi-method · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026