Taguchi's parameter design is for identifying settings of product/process design parameters that minimize the expected quadratic loss(MSE). Yet, in practice, Taguchi chooses design settings that maximize the signal-to-noise(SN) ratio among the experimental points. In this thesis, a mathematical model and solution method are presented for the parameter design problem in which all design parameters are continuous, adjustment factors may not exist, and general constraints may be considered. The problem under investigation is stochastic and nonlinear in nature due to the random noise in the quality characteristic. The proposed method considers MSE directly, and iteratively searches for an optimal setting within an experimental region using the Complex Search Method coupled with the response surface methodology. Statistical methods for comparing MSE's are also developed.
본 논문은 변수설계에 관한 연구로서 Taguchi 에 의해 제안된 방법의 난점들을 극복하기 위한 새로운 모형을 제시하고, 이에 관한 해법을 개발하였다.
제시된 모형은 설계변수들이 연속이고, 조정가능변수들은 존재하지 않거나, 존재한다하더라도 취급상 용이하지 않으며, 일반적인 제한조건식들이 포함될 수 있는 상황을 고려하였다. 제안된 해법절차는 Box 의 Complex 탐색 기법을 근간으로 신뢰구간추정에 의한 MSE들의 통계적 비교방법과 MSE에 대한 2차 반응표면의 적합 기법이 결합된 3 단계로 구성되어 있다. 제시된 모형및 해법은 가능한 한 적은 실험횟수를 유지하면서 목적함수인 MSE 를 직접 다루고 있다는 점에서 Taguchi 방법과는 구별되며, Taguchi 방법을 적용할 수 없는 변수설계 문제에서 이용될 수 있다.
