Treffsichere Analysen, Diagnosen und Prognosen

Die zugrunde liegenden Prinzipien, erfunden und entwickelt von Dr. Genichi Taguchi (1924-2012), zum Entwurf von Experimenten oder Simulationsrechungen in vielparametrischen Systemen, werden heute als Taguchi Methode bezeichnet. Durch den groen Erfolg wurde sie auf viele andere Bereiche erweitert. In diesem Buch werden die Grundlagen dieser Methode so ausfhrlich wie geboten und so einfach und anschaulich wie mglich dargelegt. Dabei zeigt der Autor, wie breit gefchert das heutige Anwendungsspektrum ist und fr welche unterschiedlichen Aufgabenstellungen sie eingesetzt werden kann. Die Anwendungsbeispiele reichen von der Optimierung eines Fermentationsprozesses in der Biotechnologie ber die Kostenminimierung in der mechanischen Fertigung bis zur Erhaltung und Verbesserung der Konkurrenzfhigkeit in der industriellen Produktion. Das Buch gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil fhrt der Autor in die methodischen Grundlagen ein immer unter Bercksichtigung der Zusammenhnge von Kosten, Przision und Spezifikationen. Der zweite Teil beschftigt sich mit Mustererkennung. Abweichende Muster knnen nach der Taguchi-Methode mit hoher Trennschrfe unterschieden und als Kollisionswarnung beim automatisierten Fahren, als Authentifizierung oder auch in der medizinischen Diagnostik und Therapeutik umgesetzt werden, wie die Fallbeispiele verdeutlichen. Im dritten Teil zeigt der Autor das Potenzial der Methodik fr die Erstellung von Prognosen, ob im Kontext industrieller Anwendungen, fr die Vorhersage von Krankheitsverlufen in der Medizin oder fr das Eintreten von Naturereignissen. Der Band enthlt zahlreiche vollstndige numerische Fallbeispiele, wobei die Berechnungen durch Abbildungen oder Diagramme veranschaulicht werden. Im Anhang finden Leser eine ausfhrliche Darstellung der Theorie, so dass sie theoretische Fragen bei Bedarf vertiefen knnen. Studierende, Wissenschaftler, Ingenieure oder Entwicklungs- und Produktverantwortliche lernen mit dem Buch die Taguchi Methode anzuwenden auch ohne mathematisch-statistisches Vorwissen. Diese geschilderten Verfahren sind bestens geeignet, um relativ schnell zuverlssige und przise Lsungen fr die unterschiedlichsten Problemstellungen zu finden. Ein echter Wettbewerbsvorteil in der Forschung oder fr Unternehmen, die im internationalen Wettbewerb konkurrenzfhig bleiben wollen.