Zielgrößenoptimierung
Kombiniert mehrere gespeicherte Regressionsmodelle und sucht den Faktor-Punkt mit höchster gemeinsamer Wunschbarkeit (Derringer-Suich, Multi-Start Nelder-Mead).
Zielgrößenoptimierung
Die Zielgrößenoptimierung sucht den Faktor-Punkt, an dem alle gewählten Antworten gleichzeitig möglichst gut sind. Dazu wird jede Antwort über eine Wunschfunktion auf den Wert d ∈ [0, 1] abgebildet, und das geometrische Mittel D dieser Werte wird mittels Multi-Start Nelder–Mead über den Faktor-Bereich maximiert.
Wunschfunktion (Derringer-Suich): Drei Formen: Maximieren (lineare Skala zwischen einem nicht akzeptablen Untergrenze und einem zufriedenstellenden Wert), Minimieren (gespiegelt) und Zielwert (zweiseitig, mit Maximum genau am Ziel). Form-Parameter steuern, wie streng die Funktion in der Nähe der Grenzen wird.
Composite D: D = (∏ d_i^w_i)^(1/Σw_i). Sobald irgendeine einzelne Antwort d=0 erreicht, ist D=0 — kein einzelnes Ergebnis darf außerhalb seines akzeptablen Bereichs liegen.
Modelle stammen aus dem Regressionsmodul (dort „Als Modell speichern" anklicken). Die Optimierung selbst ist projekt-zentral in state.optimizations[id] gespeichert.
Verfügbar in folgenden Zyklen
- DMAIC: Improve
- DMADV: Design
- 8D: D5 — Abstellmaßnahmen