{"id":602,"date":"2024-08-29T10:00:03","date_gmt":"2024-08-29T08:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/site.ellistat.com\/?p=602"},"modified":"2024-10-23T15:01:31","modified_gmt":"2024-10-23T13:01:31","slug":"il-piano-di-esperienza-a-due-livelli-di-taguchi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clooma.ai\/it\/il-piano-di-esperienza-a-due-livelli-di-taguchi\/","title":{"rendered":"Disegno sperimentale di Taguchi"},"content":{"rendered":"<p>Il disegno degli esperimenti di Taguchi \u00e8 un metodo statistico utilizzato per migliorare la qualit\u00e0 dei prodotti e dei processi produttivi. Sviluppato dal&nbsp;<a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Genichi_Taguchi\">Dr. Genichi Taguchi&nbsp;<\/a>L'obiettivo di questo piano \u00e8 identificare i fattori che hanno la maggiore influenza sulla variazione di un prodotto o di un processo, riducendo al minimo il numero di esperimenti necessari.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo metodo organizza gli esperimenti in modo sistematico ed efficiente, consentendo di analizzare contemporaneamente gli effetti di diverse variabili. L'obiettivo principale \u00e8 quello di rendere il prodotto o il processo robusto contro le variazioni esterne e interne, garantendo cos\u00ec prestazioni stabili e di alta qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Costruire un disegno sperimentale - Metodo Taguchi<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Definizione dei fattori e dei livelli<\/h2>\n\n\n\n<p>La definizione dei fattori implica la scelta dei fattori da studiare. Per scegliere i fattori giusti, si consiglia di comprendere innanzitutto il processo o il prodotto in questione, quindi di eseguire le seguenti operazioni:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Organizzare sessioni di brainstorming con un team multidisciplinare per generare un elenco esaustivo di potenziali fattori.<\/li>\n\n\n\n<li>Valutare l'importanza di ciascun fattore in termini di impatto potenziale sul risultato finale. Dare priorit\u00e0 ai fattori che possono avere un effetto significativo.<\/li>\n\n\n\n<li>Selezionate i fattori rilevanti per il disegno sperimentale in base all'importanza del fattore, alla vostra capacit\u00e0 di controllarlo e alla facilit\u00e0 di misurarlo in modo affidabile.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Per ogni fattore individuato, occorre poi definire i livelli studiati. \u00c8 importante scegliere livelli pertinenti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Larghezza della spiaggia<\/strong>&nbsp;Selezionare livelli che coprano un intervallo sufficientemente ampio per rilevare gli effetti dei fattori, ma senza arrivare a estremi non realistici che potrebbero essere inutili o pericolosi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pratico<\/strong>&nbsp;Assicurare che i livelli scelti siano raggiungibili in un contesto produttivo reale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Scelta del tavolo<\/h2>\n\n\n\n<p>Una volta identificati i fattori, \u00e8 necessario creare il disegno sperimentale. A questo scopo, si consiglia di usare&nbsp;<a href=\"https:\/\/clooma.ai\/it\/piano-di-esperienza\/\">il modulo di analisi dei dati Ellistat&nbsp;<\/a>che dispone di un esclusivo motore di progettazione di esperimenti. \u00c8 in grado di trovare un disegno con la migliore strategia possibile data una determinata strutturazione delle interazioni. Le tabelle programmate in Ellistat sono L4, L8, L12, L16, L20 e L32.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ecco gli elementi da tenere in considerazione quando si crea un disegno sperimentale con la metodologia di Taguchi:<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Nozione di interazione<\/h2>\n\n\n\n<p>L'interazione A*B si riferisce al fatto che il livello di A influenza l'effetto di B e viceversa.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Esempio:<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-1140\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Nell'esempio precedente, la figura a sinistra mostra :<\/p>\n\n\n\n<p>Qualunque sia il livello del fattore B, l'effetto di A sulla Y \u00e8 lo stesso e A ha un effetto di 1 sulla risposta. Non c'\u00e8 quindi alcuna interazione tra A e B.<\/p>\n\n\n\n<p>La figura a destra mostra :<\/p>\n\n\n\n<p>Quando il livello del fattore B \u00e8 minimo, l'effetto di A sulla Y \u00e8 pari a 2. Quando il livello del fattore B \u00e8 massimo, l'effetto di A sulla Y \u00e8 pari a 1. L'effetto di A varia in funzione del livello di B. Esiste pertanto un'interazione tra A e B.<\/p>\n\n\n\n<p>Quando c'\u00e8 un'interazione, l'effetto dell'interazione \u00e8 modellato da un termine moltiplicativo nell'equazione di previsione Y, in questo caso A*B.<\/p>\n\n\n\n<p>La forma dell'equazione di previsione sarebbe :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Y=\\alpha_0+\\alpha_1*A+\\alpha_2*B+\\alpha_3*A*B<\/span><\/p>\n\n\n\n<p>Il termine \u03b1<sub>3<\/sub>&nbsp;corrisponde all'interazione A*B<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Nozione di alias<\/h2>\n\n\n\n<p>Il termine alias tra due fattori si riferisce al fatto che i fattori hanno lo stesso livello per tutti gli esperimenti del disegno sperimentale.<\/p>\n\n\n\n<p>Ad esempio, supponiamo di aver realizzato il seguente disegno sperimentale:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>A<\/th><th>B<\/th><th>Y<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>I fattori A e B variano contemporaneamente, quindi non \u00e8 possibile distinguere il fattore A dal fattore B, n\u00e9 dire quale dei due fa variare la Y da 5 a 10 quando passa da 1 a 2. Diremo che questi due fattori sono alias.<\/p>\n\n\n\n<p>Ovviamente, quando si costruisce un disegno sperimentale, si scelgono con cura le prove in modo che nessun fattore sia alias con un altro fattore. Tuttavia, \u00e8 possibile che un fattore sia alias con un'interazione. Prendiamo il seguente esempio:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1141\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>In questo esempio, abbiamo costruito un piano a tre fattori utilizzando la tabella L4. La tabella degli alias mostra :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Il fattore a viene aliasato con l'interazione b*c<\/li>\n\n\n\n<li>Il fattore b \u00e8 alias con l'interazione a*c<\/li>\n\n\n\n<li>Il fattore c \u00e8 alias con l'interazione a*b<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Allo stesso modo, se due fattori sono alias, non sar\u00e0 possibile dire alla fine del disegno sperimentale se l'effetto osservato \u00e8 dovuto al fattore a, all'interazione b<em>c o la somma delle due. Assumeremo quindi che l'interazione b<\/em>c \u00e8 pari a zero, ma ci\u00f2 resta da verificare sperimentalmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Per evitare questo tipo di problema, in genere si scelgono disegni sperimentali in cui nessuno dei fattori \u00e8 alias con un'interazione. Nell'esempio precedente avremmo potuto scegliere un disegno L8 in cui nessuno dei fattori \u00e8 alias con un'interazione.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1142\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risolvere un disegno sperimentale<\/h2>\n\n\n\n<p>La risoluzione di un disegno di esperimento corrisponde al livello di alias di questo disegno.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risoluzione III<\/h2>\n\n\n\n<p>Un disegno sperimentale \u00e8 di risoluzione III se almeno un fattore (ordine I) \u00e8 alias con un'interazione di tipo A*B (ordine II).<\/p>\n\n\n\n<p>Questo tipo di disegno riduce notevolmente il numero di prove, ma presuppone che tutte le interazioni siano nulle. Occorre prestare attenzione nell'interpretazione dei risultati e l'ipotesi di interazioni nulle deve essere convalidata da ulteriori prove.<\/p>\n\n\n\n<p>Esempio:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1143\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Nel disegno precedente, il fattore a \u00e8 alias con l'interazione b*c. Il disegno \u00e8 la risoluzione III<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risoluzione IV<\/h2>\n\n\n\n<p>Un disegno sperimentale \u00e8 di risoluzione IV se :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nessun fattore \u00e8 alias con un'interazione (ordine II)<\/li>\n\n\n\n<li>Almeno un'interazione (ordine II) \u00e8 alias con un'altra interazione (ordine II)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Questo tipo di disegno limita il numero di prove. Presuppone che la maggior parte delle interazioni sia nulla, tranne alcune che possono essere identificate. Questo \u00e8 generalmente il caso.<\/p>\n\n\n\n<p>Dato che i fattori non sono allineati con altre interazioni, l'effetto di tutti i fattori pu\u00f2 essere calcolato in modo inequivocabile.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo \u00e8 il tipo di piano pi\u00f9 utilizzato.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Esempio:<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1144\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Nel piano precedente, nessuno dei fattori \u00e8 associato a un'altra interazione. Le interazioni a<em>b e c<\/em>d sono alias, quindi il piano \u00e8 la risoluzione IV.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Risoluzione V<\/h2>\n\n\n\n<p>Un disegno sperimentale \u00e8 di risoluzione IV se :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nessun fattore \u00e8 alias con un'interazione (ordine II)<\/li>\n\n\n\n<li>Questa tipologia di disegno limita il numero di prove rispetto al disegno completo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dato che i fattori non sono allineati con altre interazioni, l'effetto di tutti i fattori pu\u00f2 essere calcolato in modo inequivocabile.<\/p>\n\n\n\n<p>Dal momento che le interazioni non sono alias con altre interazioni, l'effetto di tutte le interazioni pu\u00f2 essere calcolato in modo inequivocabile.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo \u00e8 il tipo di piano ideale, ma purtroppo ne esiste solo uno con meno di 20 prove. Si tratta di un piano a 5 fattori che utilizza la tabella L16.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il disegno sperimentale Taguchi \u00e8 un metodo statistico utilizzato per migliorare la qualit\u00e0 dei prodotti e dei processi produttivi. Sviluppato dal dottor Genichi Taguchi, mira a identificare i fattori che hanno la maggiore influenza sulla variazione di un prodotto o di un processo, riducendo al minimo il numero di esperimenti necessari. 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