Projeto robusto de parâmetros em sistemas sinal-resposta: comparação de métodos de modelagem e análise Robust parameter design in signal-response systems: comparison of modeling and analysis methods - Marta Afonso Freitas; Rosiane Mary Rezende Faleiro; Marco Fábio Borges (Production)
A maior parte da literatura relacionada a Projeto Robusto de Parâmetros (RPD), uma metodologia introduzida por Taguchi (1986), envolve situações nas quais a característica de qualidade de interesse (resposta) é uma quantidade única que possui um valor ótimo especificado. Uma tendência recente em aplicações industriais de RPD consiste em considerar sistemas complexos, os quais são chamados de "sistemas com características dinâmicas" ou apenas "sistemas dinâmicos", na terminologia de Taguchi, ou por "sistemas sinal-resposta", neste artigo. Recentemente, métodos de modelagem e análise para o problema de RPD para sistemas sinal-resposta têm sido desenvolvidos. Neste artigo, três abordagens de modelagem são comparadas através de um exemplo real: Modelagem da Medida de Desempenho (PMM), Modelagem da Resposta (RM) e Modelagem da Função Resposta (RFM). Mostra-se que a abordagem RFM permite uma maior flexibilidade para investigar efeitos de fatores para o experimento RPD para sistemas sinal-resposta. Most of the literature concerning robust parameter design (RPD), a methodology introduced by Taguchi (1986), involves situations where the quality characteristic of interest (response) is a single quantity which has a specified optimal value. A recent trend in the industrial applications of RPD consists in consider complex systems which are called "systems with dynamic characteristics" or "dynamic systems", in Taguchi's terminology, or "signal-response systems", in this paper. Recently, modeling and analysis methods for the dynamic system have been developed. In this paper, three modeling approaches are compared by use of a real example: Performance Measure Modeling (PMM), Response Modeling (RM) and Response Function Modeling (RFM). It is shown that the RFM approach allows greater flexibility to investigate factor effects for the RPD experiment.