Taguchi Genichi
Taguchi Gen’ichi
Taguchi Gen’ichi (jap. 田口 玄一; * 1. Januar 1924 in Tōkamachi; † 2. Juni 2012[1]) war ein japanischer Ingenieur, Statistiker und Experte für Qualitätsverbesserung.
Aufgrund des immer härter werdenden Wettbewerbs bei der industriellen Fertigung wurde die Anwendung von statistischen Verfahren in der Qualitätssicherung und Qualitätstechnik immer bedeutsamer. Taguchi entwickelte ab Ende der 1940er Jahre die nach ihm benannte Taguchi-Methode zur statistischen Versuchsplanung, um Qualitätsverluste zu minimieren und die Produkte sowie Herstellungsprozesse robuster gegenüber Störeinflüssen zu gestalten. Letztendlich geht es bei seiner Methode darum, die Kosten zu minimieren, die ein Produkt verursacht – nicht nur dem Herstellerunternehmen selbst, sondern auch der Gesellschaft allgemein.
Die von ihm entwickelte Qualitätsphilosophie findet breite Anwendung in der industriellen Praxis. Für seine Arbeiten bekam er 1995 die Shewhart Medal verliehen.
Weblinks
Quellen
- ↑ ASI Mourns the Loss of Dr. Genichi Taguchi (Memento des vom 19. Oktober 2012 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis., englisch, abgerufen am 28. Juni 2012.
| Personendaten | |
|---|---|
| NAME | Taguchi Gen’ichi |
| ALTERNATIVNAMEN | 田口 玄一 |
| KURZBESCHREIBUNG | japanischer Ingenieur, Statistiker und Experte für Qualitätsverbesserung |
| GEBURTSDATUM | 1. Januar 1924 |
| GEBURTSORT | Tōkamachi |
| STERBEDATUM | 2. Juni 2012 |
Taguchi-Methode
Taguchi-Methode – Definition
Die Taguchi-Methode ist eine Methode zur statistischen Versuchsplanung. Der hauptsächliche Einsatzbereich der Taguchi-Methode ist vor allem die Entwicklung. Kleppmann, 1992, gibt folgende Kurzbeschreibung: „G. Taguchi hat die „Klassische Versuchsmethodik“ um eine Qualitätsphilosophie bereichert.
Er betont die Bedeutung einer ständigen Produkt– bzw. Prozessverbesserung in Richtung auf immer kleinere Merkmalsstreuungen auch innerhalb der Toleranzen. Dieses Verringern der Streuung soll jedoch nicht durch ein Erhöhen der Kosten (z. B. durch eine engere Tolerierung) erreicht werden, sondern durch eine geeignete Wahl der Arbeitspunkte bei Prozessen bzw. durch eine geeignete Konstruktion der Produkte. Er fordert robuste Produkte bzw. Prozesse, bei denen eine Änderung der Störgrößen einen möglichst geringen Einfluss auf die Zielgrößen hat.
Aus dieser Zielsetzung ergeben sich folgende Konsequenzen für die Versuchsplanung:_ Einflussgrößen und Störgrößen müssen getrennt voneinander möglichst gezielt verändert werden,
– die Streuung der Versuchsergebnisse aufgrund der Änderung der Störgrößen ist eine entscheidende (zusätzliche) Zielgröße.G. Taguchi schlägt vor, Einflussgrößen (Einstellparameter) gezielt in einem „inner array“ zu verändern.
Die wesentliche Modifikation seiner Vorgehensweise gegenüber der klassischen Versuchsmethodik ergibt sich jedoch bei der Behandlung der Störgrößen. Statt Wiederholungen bei möglichst identischen Versuchsbedingungen durchzuführen, empfiehlt er, die Störgrößen gezielt nach einem Plan („outer array“) zu verändern. Dieser Plan ist dann für jeden Versuchspunkt des „inner array“ abzuarbeiten. Somit wird, wenn da „outer array“ vier Versuchspunkte enthält, jeder Versuchspunkt des „inner array“ viermal wiederholt.
Auf Grund des damit verbundenen Aufwands ist es für das „outer array“ nur sinnvoll, unvollständige faktorielle Versuchspläne der Auflösung III bzw. Plackett-Burman-Pläne zu verwenden. Diese Pläne werden häufig auch für da „inner array“ verwendet. Sie sind dann aber mit einer gewissen Vorsicht zu behandeln, da Wechselwirkungen Hauptwirkungen verfälschen können. Es ist jedoch durchaus möglich, an dieser Stelle auch andere (klassische) Versuchspläne, wie z. B. Regressionspläne, einzusetzen.“Eine wichtige Veröffentlichung von Taguchi ist Taguchi, G./Wu, Y.: Introduction to Offline Quality Control, Central Japan Quality Control Assc., Nagaya 1985
Literatur
Die Taguchi-Philosophie des Robust-Designs führt zu einer neuen Herangehensweise an die Prozess- und Produktentwicklung in Industrie und Forschung und damit verbunden auch veränderten Ansätzen für die Versuchsplanung. Mit Design of Experiments (DoE) wird mittlerweile ein sehr wirksames Instrument zur Verkürzung von Innovationszeiten und Steigerung von Qualitäten angewandt. Dieses Lehrbuch führt in den theoretischen Hintergrund der Methode ausführlich ein und vertieft das Verständnis anhand einer Vielzahl von Beispielen und Fallstudien. Durch Übungsaufgaben und mit Hilfe der zum download auf den Internetseiten des Verlags bereitstehenden Dateien können die vorgestellten Lösungsansätze praktisch nachvollzogen und der Umgang mit den Methoden trainiert werden.
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