Tài liệu Thiết kế thí nghiệm thống kê cho kiểm soát chất lượng sản phẩm

  • Số trang: 92 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 154 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

bộ giáo dục và đào tạo trường đại học lạc hồng Võ Ngọc Thiên Ân THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM THỐNG KÊ CHO KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM Design of Experiment for Statistical Quality Control Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin Mã ngành: 60.48.05 Luận văn Thạc sỹ Công nghệ thông tin Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Văn Minh Mẫn Đồng Nai, 2011 Mục lục 1 TỔNG QUAN 1.1 LÝ DO THỰC HIỆN ĐỀ TÀI . . . . . . . . . 1.1.1 Thực tiễn trong sản xuất công nghiệp: 1.1.2 Yêu cầu của hệ thống chất lượng[2] . . 1.2 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI . . . . . . . . . . . . . . 1.3 GIỚI THIỆU ỨNG DỤNG . . . . . . . . . . . 1.3.1 Mô tả bài toán . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Mục tiêu tổng quan của bài toán . . . 1.4 PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN . . . . . . . . . 1.5 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH THÍ NGHIỆM THỐNG KÊ . . . . . . . . . . 1.5.1 Lịch sử phát triển . . . . . . . . . . . . 1.5.2 Tình hình thế giới . . . . . . . . . . . 1.5.3 Nghiên cứu trong nước . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 1 2 3 4 4 7 8 . . . . 11 11 12 13 2 TỔNG QUAN VỀ THỐNG KÊ VÀ THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 2.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM TOÁN HỌC VỀ THỐNG KÊ[18] . . . . . 2.1.1 Độ lệch chuẩn(σ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Chỉ số năng lực quy trình[18]-Process Capability Index . . 2.1.3 Phân phối chuẩn và mức chất lượng sigma[18] . . . . . . . 2.2 GIỚI THIỆU VỀ THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM . . . . . . . . . . . . 2.3 ĐẶC TRƯNG CỦA THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM . . . . . . . . . . . 14 14 14 15 18 19 23 3 THIẾT KẾ NHÂN TỐ 3.1 THIẾT KẾ NHÂN TỐ 2k 3.1.1 Giới thiệu . . . . . 3.1.2 Đặc tính: . . . . . . 3.1.3 Ví dụ về thiết kế 22 24 24 24 24 25 . . . . . . [8] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VỰC THIẾT KẾ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii 3.1.4 Các bước phân tích dữ liệu trong thiết kế 2k THIẾT KẾ NHÂN TỐ BÁN PHẦN-2 MỨC [26] . . 3.2.1 Khái quát . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 Ví dụ về thiết kế 23−1 (bán phần của thiết kế . . . . 25 32 32 32 4 TỐI ƯU ĐA ĐÁP ỨNG TRONG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 4.1 MỘT VÀI PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU ĐA ĐÁP ỨNG[7] . . . . . . 4.2 THIẾT KẾ PHỨC HỢP TRUNG TÂM [26]- Central composite design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Giới thiệu về phương pháp đáp ứng bề mặt . . . . . . . . . 4.2.2 Thiết kế phức hợp trung tâm với 2 nhân tố [26] . . . . . . 4.3 TỐI ƯU ĐA ĐÁP ỨNG TRONG THÍ NGHIỆM CÓ XEM XÉT CHỈ SỐ NĂNG LỰC QUY TRÌNH . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 VÍ DỤ: SẢN XUẤT TẢN NHIỆT Ô TÔ[14] . . . . . . . . . . . . 4.4.1 Mô tả thiết kế thí nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.2 Phân tích kiểu thiết kế thí nghiệm . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Phân tích dữ liệu thí nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.4 Áp dụng thuật toán tối ưu đa đáp ứng . . . . . . . . . . . 4.5 THẢO LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 THUẬT TOÁN ĐỀ NGHỊ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 34 3.2 . . . . . . . . . . . . 23 ) . . . . . . . . . . . . . . 5 ỨNG DỤNG - KIỂM SOÁT ĐỘ PHÂN GIẢI MÁY ẢNH KỸ THUẬT SỐ 5.1 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM CHO ỨNG DỤNG . . . . . . . . . . . 5.1.1 Thiết lập ma trận phân tích . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.2 Biểu đồ ảnh hưởng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.3 Thiết lập mô hình toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 ÁP DỤNG THUẬT TOÁN ĐỀ NGHỊ CHO ỨNG DỤNG . . . . 5.3 KẾT LUẬN VÀ BÀN LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2 Những hạn chế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3 Ứng dụng mở rộng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A Mã R cho thuật toán donlp2 tối ưu hàm phi tuyến . . . . . . . . B Giao diện người dùng Java . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 35 36 39 40 40 40 42 45 48 49 52 52 52 54 56 63 66 66 66 67 i xi Danh sách hình vẽ 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 1.10 1.11 1.12 Dữ liệu với các thiết định theo tài liệu . . . . . . . . . . . Mô hình hệ thống quản lý chất lượng dựa trên quá trình Hệ thống điều chỉnh kiểm tra trong thực thế . . . . . . . Các line dùng cho máy tính đọc độ phân giải . . . . . . . Thiết bị đo khi thiết lập thông số quy trình . . . . . . . . Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải . . . . . . . . . . Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... . . . . . . . . . Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... . . . . . . . . . Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... . . . . . . . . . Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... . . . . . . . . . Các vị trí máy tính kiểm tra trên chart . . . . . . . . . . Sơ đồ và hệ thống điều chỉnh độ phân giải . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 . 3 . 5 . 6 . 7 . 7 . 8 . 8 . 9 . 9 . 10 . 11 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 Phân phối chuẩn khi độ lệch chuẩn thay đổi . . . . . . . Quan hệ giữa biến động quy trình và bề rộng quy cách Biến động quy trình lệch tâm so với bề rộng quy cách . Biểu đồ hàm mật độ phân phối chuẩn . . . . . . . . . . Tổng quát về quy trình hay hệ thống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 3.2 Các kết hợp trong thiết kế 22 . . . . . . . . . . . . Ảnh hưởng nhân tố chính và ảnh hưởng do tương tố trong thiết kế 22 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Phân tích phần dư trong ví dụ 22 . . . . . . . . . . 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 Giải pháp tối ưu nằm ngoài(a) và Giải pháp vùng không gian thiết kế . . . . . . . . . . Thiết kế phức hợp trung tâm - 2 nhân tố . Thiết kế và kết quả thí nghiệm . . . . . . . Mức nhân tố tối ưu cho quy trình . . . . . . tối . . . . . . . . . . . . . 16 17 17 19 20 . . . . . . . . . 26 tác các nhân . . . . . . . . . 29 . . . . . . . . . 31 ưu nằm trong(b) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 37 41 48 iv 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 B1 B2 Biểu đồ hộp cho giá trị trung bình Y1 . . . Biểu đồ ảnh hưởng nhân tố chính . . . . Biểu đồ ảnh hưởng do tương tác các nhân Dữ liệu với các thiết định tối ưu . . . . . . Bảng Reflow chuẩn . . . . . . . . . . . . . Bảng Reflow thực tế . . . . . . . . . . . . Sơ đồ liên kết và hiển thị dùng Java . . . Giao diện chương trình dùng Java . . . . . . . . tố . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 55 56 67 68 69 xii xii Danh sách bảng 1.1 Biến tự nhiên và biến đã mã hóa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 3.2 3.3 3.4 Bố trí và kết quả thí nghiệm phản ứng Ma trận phân tích cho thiết kế 22 . . Phân tích phương sai trong ví dụ 3.1.3 Thiết kế 23−1 . . . . . . . . . . . . . . 4.1 4.2 Bố trí cho Thiết kế phức hợp trung tâm - 2 nhân tố . . . . . . . . 37 Bảng mã hóa cho thí nghiệm sản xuất tản nhiệt . . . . . . . . . . 42 5.1 5.2 5.3 Ma trận thiết kế cho ứng dụng kiểm soát độ phân giải . . . . . . . 53 Kết quả giải bài toán tối ưu trong ứng dụng . . . . . . . . . . . . . 65 Các thông số chất lượng đạt được của ứng dụng . . . . . . . . . . 66 hóa học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 25 26 28 33 Lời cảm ơn Em gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy TS.Nguyễn Văn Minh Mẫn, Giảng viên môn Toán học cho tin học trong chương trình Cao học lớp 09CC911- Đại học Lạc Hồng. Cơ duyên đã cho em gặp Thầy, Thầy đã chỉ dạy, hướng dẫn, khích lệ ... em trong thời gian dài để em có thể hoàn thành tốt luận văn này. Em cũng xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới toàn thể các Thầy, Cô trong khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Lạc Hồng đã dạy bảo em tận tình trong suốt quá trình học tập tại khoa. Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến Thầy TS.Trần Nam Dũng, Thầy đã lắng nghe, nhận xét, gợi mở ... trong những bài nói của em tại seminar Toán ứng dụng. Bên cạnh đó, em cũng gửi lời cảm ơn đến Tân, Phương, Dũng, Tâm Em...những người bạn đã giúp đỡ em phần nào trong việc hoàn thành luận văn. Nhân dịp này em cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới Gia đình những người thân yêu - đã luôn bên cạnh, cổ vũ, động viên, giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập và thực hiện khóa luận tốt nghiệp. Đồng Nai, Ngày 9 tháng 7 năm 2011 Sinh viên Võ Ngọc Thiên Ân Tóm tắt luận văn1 Luận văn trình bày phương pháp để thiết lập các thông số cách tối ưu cho một quy trình sản xuất trong công nghiệp. Kỹ thuật chính được áp dụng là Thiết kế thí nghiệm thống kê để xây dựng các hàm chất lượng. Cùng lúc, tôi cũng đề xuất cách để giải quyết bài toán tối ưu với số đáp ứng lớn hơn hai bằng cách biến đổi các hàm chất lượng thành mức chất lượng tương ứng như là các ràng buộc; chọn lựa hàm mục tiêu duy nhất. Sau cùng tối ưu hàm mục tiêu thỏa mãn các ràng buộc với thuật toán donlp2. Phương pháp đề xuất đã áp dụng thành công trong ứng dụng nhằm tối thiểu hóa độ lệch chuẩn cùng lúc cực đại hóa giá trị trung bình của 13 đặc tính chất lượng và cực tiểu hóa thời gian công đoạn điều chỉnh kiểm tra nhằm tối ưu chi phí sản xuất. 1 Từ khóa: Design of Experiments - Thiết kế thí nghiệm; Full Factorial Design - Thiết kế nhân tố toàn phần ; Fractional Factorial Design - Thiết kế nhân tố từng phần; Multi Response optimization in DOE - Tối ưu đa đáp ứng trong thiết kế thí nghiệm; donlp2 algorithm - Thuật toán donlp2 ; Regression Model - Mô hình hồi quy; Process Capability Index - Chỉ số năng lực quy trình; Sigma level - Mức chất lượng Chương 1 TỔNG QUAN Trong chương này, tôi chủ yếu nêu lên động cơ thực hiện đề tài; giới thiệu bài toán ứng dụng. Kế đến tôi khái quát các vấn đề cần giải quyết và cách giải quyết ; sơ lược về tình hình nghiên cứu của lĩnh vực thiết kế thí nghiệm thống kê. Qua đó, giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về lĩnh vực được đề cập trong luận văn. 1.1 1.1.1 LÝ DO THỰC HIỆN ĐỀ TÀI Thực tiễn trong sản xuất công nghiệp: Thực tiễn sản xuất phát sinh nhiều vấn đề mà tài liệu kỹ thuật không đề cập đến. Những khác biệt này thường do điều kiện máy móc, môi trường, con người... Đề tài này xuất phát từ một trong những vấn đề trên: Độ phân giải của máy ảnh phụ thuộc vào các điều kiện thiết định trong quá trình điều chỉnh. Có 4 nhân tố ảnh hưởng đến quá trình này1 : (A) Độ nghiêng của ống kính theo phương đứng; (B) Độ nghiêng của ống kính theo phương ngang; (C)Độ sáng trên bề mặt đối tượng chụp ảnh; (D)Khoảng cách giữa ống kính và đối tượng chụp. Theo tài liệu quy cách kỹ thuật thì: Với một máy ảnh Master (máy ảnh đã được kiểm tra trong phòng thí nghiệm của công ty mẹ dùng làm máy mẫu cho các quá trình điều chỉnh) thì 4 nhân tố phải được định ở các mức: (A) là 0o ; (B) là 0o ; (C) là 10EV ; (D) là 95cm khi đó kết quả điều chỉnh sẽ nằm trong quy cách. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập sau 10 lần điều chỉnh cùng một máy Master với mức thiết định như trên là không như mong muốn - xem dữ liệu như hình 1.1: Rõ ràng, có một số giá trị độ phân giải nằm dưới quy cách. Do đó, tôi muốn 1 Xem thêm phần 1.3.1 để hiểu rõ về các thông số của bài toán này 2 Hình 1.1: Dữ liệu với các thiết định theo tài liệu tìm các điều kiện thiết định khác của các nhân tố A, B, C, D để quy trình đạt mức chất lượng như mong muốn2 . 1.1.2 Yêu cầu của hệ thống chất lượng[2] Bên cạnh thực tiễn sản xuất thì yêu cầu hệ thống quản lý chất lượng (tiêu chuẩn ISO 9001:2008 - mục 4 đến mục 8) cũng yêu cầu cần phải dựa vào quy trình để kiểm soát cải tiến chất lượng. Khi cách tiếp cận theo quy trình được thực thi, hệ thống sẽ đem đến nhiều đặc trưng quan trọng: • Hiểu và đáp ứng được các yêu cầu, • Nhu cầu xem xét quá trình về mặt gia tăng, • Có được kết quả về việc thực hiện hiệu lực của quá trình, và • Cải tiến liên tục quá trình trên cơ sở đo lường khách quan. Mô hình hệ thống quản lý chất lượng dựa trên quá trình trong hình 1.2 ở trang 3 sẽ minh họa cho hệ thống này. Ghi chú: Hệ phương pháp luận này còn được biết đến như là chu trình "Plan - Do - Check - Act" (PDCA) có thể áp dụng với mọi quy trình. PDCA có thể được miêu tả ngắn như sau: • Plan: Thiết lập các mục tiêu, quy trình cần thiết để có thể đạt được yêu cầu khách hàng và chính sách của tổ chức. 2 Xem them phần giải thích mục tiêu ứng dụng ở phần 1.3.2 3 Hình 1.2: Mô hình hệ thống quản lý chất lượng dựa trên quá trình • Do: Thực hiện, triển khai các quá trình. • Check: Theo dõi , đo lường các quá trình và sản phẩm theo các chính sách, mục tiêu và các yêu đối với sản phẩm; báo cáo kết quả. • Act: Có các hành động cải tiến liên tục việc thực thi quá trình 1.2 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI Trong bài toán ứng dụng cụ thể, tôi muốn tìm mô hình toán cho các đáp ứng của quy trình. Biến đổi vấn đề đa đáp ứng thành một dạng vấn đề khác đơn giản hơn dựa vào thông số mức chất lượng - sigma level. Để cuối cùng chỉ ra cần thiết định các nhân tố ở ngưỡng nào, để hiệu năng quy trình là tốt nhất. Bên cạnh đó đề tài khái quát thành hệ phương pháp thực hiện những công việc sau: 1. Cách sử dụng thống kê toán học cho kỹ thuật chất lượng và sản xuất công nghiệp. 2. Có công cụ máy tính để phân tích dữ liệu khi triển khai cải tiến chất lượng, quy trình. 3. Giải quyết được bài toán đa đáp ứng trong thực tế. 4 1.3 1.3.1 GIỚI THIỆU ỨNG DỤNG Mô tả bài toán Sơ lược: Trong kỹ thuật chất lượng việc phân định chính xác sản phẩm là rất cần thiết, việc phân định sai có thể dẫn đến 2 nguy cơ: 1. Các sản phẩm tốt, phân định thành phế phẩm: chi phí về sản xuất, sửa chữa, nguyên vật liệu...gia tăng. 2. Ngược lại, phế phẩm phân định là sản phẩm tốt: chi phí hậu mãi, trả lời, đền bù khiếu nại ... phát sinh. Cả 2 nguy cơ trên đều là không mong muốn của bất kỳ nhà máy nào. Và chúng thường nằm ở vùng chồng lấn giữa sản phẩm tốt và phế phẩm, mức khó phân định. Vì vậy, việc thiết lập các điều kiện cân bằng để việc phân định sản phẩm chính xác là cực kỳ quan trọng trong quản lý chất lượng. Mô tả ứng dụng: Ứng dụng này được thực thi trong một công ty nơi sản xuất máy ảnh kỹ thuật số (Digital Still Camera - DSC). Và công đoạn quan tâm để cải tiến là công đoạn điều chỉnh kiểm tra độ phân giải - Resolution của máy ảnh. Hệ thống thực tế của quy trình như hình 1.3. Giá trị độ độ phân giải là giá trị cực đại mà máy tính đọc được khi nó còn có khả năng phân biệt từng đường kẻ với các đường còn lại trên một đối tượng chụp ảnh, gọi là resolution chart. Mỗi vị trí trên đối tượng chụp ảnh như hình 1.4. Và như vậy có 13 vị trí cần được máy tính đọc giá trị cùng một thời điểm như hình 1.11. Theo tiêu chuẩn thì các giá trị độ phân giải này phải nằm trong gới hạn quy cách. Thêm vào đó, thời gian điều chỉnh cũng cần giảm để tiết kiệm chi phí sản xuất. Bốn nhân tố điều khiển được trong quá trình điều chỉnh độ phân giải được chọn là: 1. Độ nghiêng ống kính theo phương đứng(A, đơn vị o ). Dùng thước đo góc để đo giá trị độ nghiêng như hình 1.5 2. Độ nghiêng ống kính theo phương ngang(B, đơn vịo ). Có thể xác định cùng phương pháp với nhân tố A. 5 Hình 1.3: Hệ thống điều chỉnh kiểm tra trong thực thế 3. Độ sáng trên bề mặt đối tượng chụp ảnh(C, đơn vị EV 3 ). Chúng ta có thể dùng illuminometter để đo giá trị độ sáng này như hình 1.5 4. Khoảng cách giữa ống kính và đối tượng chụp ảnh(D, đơn vị cm) =⇒ A,B,C,D: sẽ dùng thiết kế đầy đủ - 2 mức. Hai nhân tố không điều khiển được (chúng ta coi như nhiễu của hệ thống) là: 5. Độ rung của nền nhà ảnh hưởng đến đối tượng chụp ảnh, máy ảnh (E, đơn vị dB ). 6. Độ cong, vênh của đối tượng chụp ảnh (F, đơn vị o ). Từ biểu thức 4.6, chúng ta có thể chuyển đổi qua lại giữa biến thực và biến mã hóa như bảng 1.1 cho ứng dụng này: EV: Exposure Value (or Light Value) - EV = log2 (F 2 /T ) , where F: Lens iris speech (s); T: exposured time (s) 3 6 Hình 1.4: Các line dùng cho máy tính đọc độ phân giải Bảng 1.1: Biến tự nhiên và biến đã mã hóa Vert tilt - A(o ) Hori tilt - B(o ) Brightness - C(Ev/cm2 ) Distance - D(cm) Natural Coded Natural Coded Natural Coded Natural Coded -5 −1 -5 −1 8 −1 90 −1 5 +1 5 +1 12 +1 100 +1 Bây giờ chúng ta có thể triển khai thí nghiệm và thu thập dữ liệu như hình 1.6; 1.7; 1.8; 1.9; 1.10 . Trong trường hợp này, tôi chỉ minh họa việc thu thập dữ liệu cho 2 đáp ứng Y1 và Y2 . Các đáp ứng khác cũng sẽ được thu thập theo cùng phương pháp và cùng lúc. Để xây dựng mô hình hồi quy cho các đáp ứng, tôi sử dụng kỹ thuật phân tích phương sai ANOVA cho thiết kế thí nghiệm thống kê. Phương pháp này giúp xác định các loại ảnh hưởng (chính hay tương tác hoặc cả hai loại) nào là có ý nghĩa thống kê (statistically significant) ? Vì vậy, mỗi đáp ứng được tôi nhân bản 4 lần trong quá trình làm thí nghiệm. Nhân bản 1st và 2nd dùng để tìm độ lệch chuẩn 1st ; nhân bản 3rd và 4th dùng để tìm độ lệch chuẩn 2nd . Sơ đồ và hệ thống điều chỉnh độ phân giải được chỉ ra như hình 1.12. Và các đáp ứng của quy trình là giá trị độ phân giải tại 13 vị trí mà máy tính đọc được. Các vị trí cần kiểm tra trên đối tượng chụp được chỉ ra như hình 1.11. 7 Hình 1.5: Thiết bị đo khi thiết lập thông số quy trình Hình 1.6: Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải 1.3.2 Mục tiêu tổng quan của bài toán Nếu chúng ta đặt: (1)T ime = f (A, B, C, D) là thời gian điều chỉnh; (2)Yi = yi (A, B, C, D), i = 1, 13 là mô hình hồi quy giá trị trung bình của vị trí kiểm tra thứ i; và (3)σi = σi (A, B, C, D), i = 1, 13 là mô hình hồi quy giá trị độ lệch chuẩn của vị trí kiểm tra thứ i Khi đó, mục tiêu tổng thể của bài toán là: Max Yi , Min σi , và MinTime với i = 1, 13 và các biến được giới hạn −1 ≤ A, B, C, D ≤ +1 8 Hình 1.7: Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... Hình 1.8: Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... 1.4 PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN Như đã đề cập ở phần 1.2 chúng ta cần thực hiện hai mục tiêu chính yếu sau: (1) Mô hình toán cho quy trình; (2) Giải quyết vấn đề đa đáp ứng. Bên cạnh đó, công cụ phần mềm hỗ trợ cũng không kém phần quan trọng nên ở đây tôi tạm dùng mục tiêu(3) để đề cập đến nó: (1)Mô hình toán của quy trình: Sử dụng lý thuyết thí nghiệm thống kê [8, 26] với các kiểu thiết kế: (1) thiết kế toàn phần 2 mức; (2)thiết kế một phần 2 mức; (3)thiết kế toàn phần 3 mức; (4)thiết kế một phần 3 mức; (5) thiết kế phức hợp trung tâm...Tuy nhiên do số nhân tố chỉ là 4 và điệu kiện thực nghiệm cho phép nên tôi sử dụng kiểu thiết kế toàn phần 2 mức - 4 lần nhân bản để xây dựng các hàm đáp ứng. (2)Vấn đề tối ưu đáp ứng là rất quan trọng trong lĩnh vực cải tiến quy 9 Hình 1.9: Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... Hình 1.10: Bố trí thí nghiệm kiểm tra độ phân giải... trình. Hầu hết các tối ưu được đề cập đều liên quan đến đáp ứng hay đặc tính chất lượng đơn. Tuy vậy, thực tế các sản phẩm hay đặc tính chất lượng có tính đa chiều (đa đáp ứng)[7]. Vì vậy việc xem xét nhiều đáp ứng cùng lúc trong một thí nghiệm thống kê là cần thiết. Bên cạnh đó việc xây dựng hàm đáp ứng cho các đặc tính chất lượng, sản phẩm thì không dễ dàng trong thực tế: (i) từ cách làm thế nào để xây dựng và thu được dữ liệu cách chính xác? (ii) đến việc xử lý các dữ liệu như thế nào cho hiệu quả? Xét về tổng quát, có 2 phương pháp tối ưu đáp ứng: tối ưu hàm đáp ứng kép (dual response surface) và tối ưu đa đáp ứng (multiple response optimizations). Tối ưu hàm đáp ứng kép là cách tiếp cận cho phép tối ưu các đáp ứng sơ cấp dưới sự ràng buộc của các đáp ứng thứ cấp. Castillo and Montgomery[5], Copeland and Nelson [9], Fan[11], Kim and Lin [15], Lin and Tu [17], Vining and Bohn [24], Vining and Myers [25] và một số tác giả khác thì phát triển theo trường 10 Hình 1.11: Các vị trí máy tính kiểm tra trên chart phái tối ưu hàm đáp ứng kép: 1 đặc tính sản phẩm hay quy trình: • mô hình cho giá trị trung bình • mô hình cho giá trị độ lệch chuẩn =⇒ Tối ưu Cách tiếp cận đa đáp ứng được các tác giả Castillo, Montgomery and McCarville[6], Derringer and Suich[10], Leon[16] thực hiện. Tuy nhiên cách tiếp cận này lại bỏ qua sự lưu tâm đến độ lệch chuẩn của ngõ ra trong quá trình tối ưu. Hệ thống bên dưới mô tả cách tiếp cận vấn đề với p đáp ứng. p đặc tính sản phẩm hay quy trình: • mô hình cho giá trị trung bình cho đặc tính chất lượng thứ 1 • mô hình cho giá trị trung bình cho đặc tính chất lượng thứ 2 • ... • mô hình cho giá trị trung bình cho đặc tính chất lượng thứ p =⇒ Tối ưu Ở đây tôi sử dụng kết hợp cả 2 phương án tiếp cận trên cho bài toán ứng dụng, gọi là cách tiếp cận hỗn hợp cho 14 đáp ứng. Trong đó 13 đáp ứng xem xét quan tâm đến cả giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. 11 Hình 1.12: Sơ đồ và hệ thống điều chỉnh độ phân giải (3)Công cụ phần mềm hỗ trợ trong quá trình phân tích dữ liệu, đánh giá và tối hàm mục tiêu là phần mềm4 mã nguồn mở R[1]. 1.5 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH VỰC THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM THỐNG KÊ Tất cả những vấn đề liên quan đến tối ưu quy trình trong công nghiệp đều liên quan đến thiết kế thí nghiệm thống kê. Thiết kế thí nghiệm thống kê dùng để mô hình hóa hệ thống, từ đây tùy từng mục đích, ứng dụng, tác giả... mà mô hình được biến đổi để tối ưu. Chính vì vậy ở phần này tôi chủ yếu khái quát về tình hình liên quan đến lĩnh vực thiết kế thí nghiệm nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan hơn về lĩnh vực tôi đang nghiên cứu. 1.5.1 Lịch sử phát triển Lịch sử phát triển[8] của lĩnh vực Thiết kế thí nghiệm thống kê (Statistical Design of Experiments- ghi tắt là DOE) được chia làm 4 thời kỳ chính: 1. Giai đoạn sơ khai (1918 – 1940s): Nhà khoa học người Anh - Ronald A.Fisher( 1890 - 1962) và các đồng nghiệp đã đề xuất DOE, khởi đầu 4 R là ngôn ngữ tính toán ( đặc biệt là tính toán thống kê) phổ biến biến và mạnh. Tuy nó là phần mềm miễn phí nhưng nó có thể làm được tất cả những phân tích thống kê mà các phần mềm thương mại như STATISTICA, SPSS, SAS, STAT, MINITAB, BMD-P...thực thi. R được phát triển dưới dạng ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng nên gửi thông số cho các hàm và truy xuất kết quả dưới dạng đối tượng cách dễ dàng 12 như là công cụ nghiên cứu chỉ trong Nông nghiệp. Ứng dụng đầu tiên là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quá trình phát triển của lúa mạch tại nhà máy bia Dublin Brewery. Chủ yếu dùng kỹ thuật Phân tích phương sai (ANOVA) 2. Giai đoạn đầu trong công nghiệp (1951 – sau thập niên 1970 ): George E.P.Box (1919 - ) và Wilson - nhà khoa học Mỹ đã ứng dụng DOE vào công nghiệp hóa học và các quy trình công nghiệp khác. Dùng kỹ thuật đáp ứng bề mặt (Response Surfaces) 3. Giai đoạn 2 trong công nghiệp (sau thập niên 1970 – 1990): Nhà khoa học người Nhật Genichi Taguchi (1924- ) với kỹ thuật thiết kế bền vững (Robust Design) đã mang đến nhiều cải tiến trong lĩnh vực chất lượng.Những nhà máy công nghiệp lớn ở Nhật, Châu Âu và Mỹ đã áp dụng DOE từ thập niên 1970. 4. Giai đoạn hiện đại (khoảng 1990 - nay): DOE tiếp tục phát triển và lan rộng sang các nước Châu Á( trừ Nhật) như Hàn Quốc, Đài Loan... tạo ra cuộc cách mạng lớn trong lĩnh vực chất lượng trong các lĩnh vực sản xuất sản phẩm công nghệ như: LCD, mobil, camera... 1.5.2 Tình hình thế giới Hiện nay, trên thế giới có nhiều công trình nghiên cứu, ứng dụng thiết kế thí nghiệm. Trong kỹ thuật chất lượng - công nghiệp: xem xét vấn đề tối ưu quy trình với ngõ ra đáp ứng bằng cách biến đổi các đặc tính chất lượng thành chỉ số năng lực quy trình theo yêu cầu khách hàng[14]; tiếp cận với bài toán có đáp ứng kép, nêu cách thiết kế các thông số bền vững cho một quá trình [19]. Trong nông nghiệp: nghiên cứu về thiết kế thí nghiệm trong lĩnh vực nông nghiệp: chọn giống, đất, phân bón[12]. . . Lĩnh vực y khoa: tối ưu thiết kế thí nghiệm trong việc hiệu chỉnh cảm biến trong các thiết bị y khoa[3]. Lĩnh vực Quân sự: nghiên cứu về việc triển khai các thiết bị vận chuyển quân sự tại Thổ Nhĩ Kỳ dùng DOE[13]. Hàng không vũ trụ: cải thiện giá thành, thời gian kiểm tra các hệ thống trong nghiên cứu hàng không vũ trụ[20]. Tài chính ngân hàng: thiết kế thí nghiệm để tìm ảnh hưởng các nhân tố trong kinh doanh ảnh hưởng đến lợi nhuận.
- Xem thêm -