تعزيز (هندسة)  التعزيز هو نوع من التحسين يتم من خلاله تقليل حساسية النظام لتأثيرات التغيرات العشوائية أو الضجيج الموجود في متغيرات إدخال هذا النظام ومعلماته. وعادةً ما ترتبط هذه العملية بالأنظمة الهندسية، ولكن يمكن أيضًا تطبيق العملية على نهج سياسي أو إستراتيجية أعمال أو أي نظام آخر يخضع لتأثيرات التغيرات العشوائية.  يشار إلى التعزيز أحيانًا حسبما تم تعريفه هنا على أنه تصميم المعلمة، وكثيرًا ما يرتبط بطرق تاغوشي. في هذا السياق، قد يشمل التعزيز عملية التوصل إلى المدخلات التي تساهم بشكل أكبر في التغير العشوائي في المخرجات والتحكم فيها أو تصميم مدى التفاوت. وقد تستخدم أيضًا مصطلحات مثل التصميم من أجل الجودة أو التصميم من أجل سيجما ستة (DFSS) في بعض الأوقات كمرادفات.  يتم التعزيز من خلال استغلال مبدأين أساسيين.  لاحظ الرسم البياني أدناه عن العلاقة بين متغير الإدخال "x" والمخرج "Y"، الذي من المرغوب أن تؤخذ له القيمة 7، من نظام الفائدة. ويمكن ملاحظة أن هناك قيمتين محتملتين يمكن أن يأخذهما المتغير "x" وهما 5 و30. إذا كان تفاوت "x" منفصلاً عن القيمة الاسمية، فيمكن أيضًا ملاحظة أن "x" تساوي 30، وأن الانحراف المتوقع للقيمة "Y" أقل مما يفترض أن يكون عليه إذا كانت "x" تساوي 5. وسبب ذلك أن الميل عند القيمة "x" = 30 هو أقل منه عند "x" = 5، وأن التغير العشوائي في "x" يختفي بينما يتدفق نحو "Y".  يرتكز التعزيز بالكامل على هذا المبدأ الأساسي، ولكن على الصعيد العملي عادةً ما يكون هناك عدد من المدخلات ويجب التوصل إلى النقطة المناسبة ذات الميل الأقل على السطح متعدد الأبعاد.  افترض حالة يكون فيها المخرج "Z" هو دالة ذات مدخلين "x" و"y" مضروبين.  "Z" = "x y"  بالنسبة لأية قيمة مستهدفة للدالة "Z"، هناك عدد لا نهائي من الأزواج المناسبة للقيمتين "x" و"y". إلا أنه إذا كان الانحراف المعياري للقيمة "x" متناسبًا مع القيمة الاسمية، وكان الانحراف المعياري للقيمة "y" ثابتًا، تقل القيمة "x" (لتقليل التغير العشوائي الذي سيتدفق من الجانب الأيمن من المعادلة إلى الجانب الأيسر) وتزيد القيمة "y" (ولا يتوقع زيادة التغير العشوائي لأن الانحراف المعياري ثابت) كي تصل قيمة "Z" إلى القيمة المستهدفة. بالقيام بذلك، تصل "Z" إلى القيمة الاسمية المرغوبة ويتوقع أن يكون الانحراف المعياري لها على الأقل: معززًا.  وباستغلال المبدأين اللذين تم تناولهما أعلاه، يمكن للشخص تحسين النظام كي تظل القيمة الاسمية لمخرجات النظام عند مستواها المرغوب مع تقليل احتمالية أي انحراف عن تلك القيمة الاسمية. وذلك على الرغم من التغير العشوائي في متغيرات المدخلات.  هناك طرق مميزة للتعزيز، ولكن قد يستخدم الممارس مزيجًا يوفر أفضل النتائج والموارد وفي أسرع وقت.  ربما كان التوجه التجريبي هو الأكثر شهرةً. فهو يشمل التعرف على المتغيرات التي يمكن تعديلها والمتغيرات التي قد تتم معاملتها كضجيج. بعد ذلك، يتم تصميم تجربة للتعرف على مدى تسبب التغيرات الطارئة على القيمة الاسمية للمتغيرات القابلة للتعديل في الحد من انتقال متغيرات الضجيج إلى المخرجات. ويُنسب هذا التوجه إلى تاغوشي، وكثيرًا ما يرتبط بطرق تاغوشي. وبينما رأى الكثيرون أن التوجه قدم نتائج مبهرة، تم انتقاد الأساليب لكونها خاطئةً إحصائيًا وغير فعالة. وأيضًا، كان الوقت والجهد المطلوبان كبيرين.  ومن الطرق التجريبية الأخرى التي كانت مستعملة طريقة نافذة العمل. وقد استُحدثت في الولايات المتحدة قبل أن تصل موجة أساليب الجودة من اليابان إلى الغرب، ولكنها لا تزال مجهولةً بالنسبة إلى الكثيرين. في هذا التوجه، يزداد ضجيج المدخلات باستمرار بينما يتم تعديل النظام لتقليل الحساسية لهذا الضجيج. ويؤدي ذلك إلى زيادة التعزيز، ولكنه أيضًا يوفر قدرًا أكثر وضوحًا من التغير الذي يتدفق خلال النظام. وبعد التحسين، يتم التحكم في التغير العشوائي للمدخلات وتقليله، ويظهر على النظام تحسن الجودة.  يعتمد التوجه التحليلي بشكل أساسي على تطوير نموذج تحليلي لنظام الفائدة. ويتم التوصل إلى التغير المتوقع للمخرجات باستخدام إحدى الطرق مثل انتشار الخطأ أو دوال المتغيرات العشوائية. وعادةً ما تنتج هذه الدوال مقادير جبرية يمكن تحليلها للتحسين والتعزيز. ولا تتعدى دقة هذا التوجه دقة النموذج الذي يتم تطويره، وقد يكون صعبًا جدًا للأنظمة المركبة إن لم يكن مستحيلاً.  ويمكن استخدام التوجه التحليلي أيضًا بالتزامن مع نوع من النموذج البديل الذي يعتمد على نتائج التجارب أو عمليات المحاكاة العددية للنظام.  في التوجه العددي يتم تطبيق أحد النماذج عدة مرات كجزء من محاكاة مونت كارلو أو الانتشار العددي للأخطاء للتنبؤ بتغير المخرجات. وتستخدم طرق التحسين العددي مثل أسلوب تسلق التل أو الخوارزميات المتقدمة للتوصل إلى القيم الاسمية المثلى للمدخلات. وعادةً ما يتطلب هذا التوجه وقتًا وجهدًا أقل من البشر مقارنةً بالتوجهين الآخرين، ولكنه قد يتطلب الكثير من الموارد الحسابية أثناء المحاكاة والتحسين.