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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.