Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương Pháp ANOVA cho Phân Tích Thành Phần Phương Sai và Chẩn Đoán trong Quy Trình Sản Xuất Theo Lô
Tóm tắt
Trong các quy trình sản xuất theo lô, tổng biến động của quy trình thường được phân thành biến động giữa các lô và biến động trong từng lô. Bởi vì các thành phần biến động khác nhau có thể được gây ra bởi các nguồn khác nhau, việc phân tách, kiểm tra và ước lượng mỗi thành phần phương sai là rất cần thiết cho việc cải tiến quy trình. Hầu hết các nghiên cứu về kiểm soát quá trình (SPC) trước đây tập trung vào việc giảm thiểu biến động do các nguyên nhân có thể xác định bằng cách thực hiện biểu đồ kiểm soát để giám sát quy trình. Khác với sự tập trung này, bài báo này hướng tới việc phân tích và giảm thiểu biến động tự nhiên vốn có của quy trình bằng cách áp dụng phương pháp ANOVA. Vấn đề chính khi sử dụng phương pháp ANOVA là làm thế nào để phát triển các mô hình thống kê phù hợp cho tất cả các thành phần biến động quan tâm. Bài báo cung cấp một khung tổng quát cho việc phân tách ba thành phần biến động điển hình trong các quy trình sản xuất theo lô. Để mục đích chẩn đoán nguyên nhân gốc rễ của biến động, các độ tương phản tuyến tính tương ứng được định nghĩa để đại diện cho các mẫu biến động có thể xảy ra và các mô hình hiệu ứng lồng ghép thống kê được phát triển tương ứng. Bài báo chỉ ra rằng việc sử dụng mô hình phân tách đầy đủ có thể thúc đẩy việc xác định số lượng mô hình hiệu ứng lồng ghép và cấu trúc mô hình. Cuối cùng, một ví dụ được đưa ra cho việc giảm thiểu biến động trong quy trình in dòng lưới dẫn điện trong sản xuất pin mặt trời.
Từ khóa
#phương pháp ANOVA #sản xuất theo lô #biến động quy trình #phương sai #chẩn đoán nguyên nhânTài liệu tham khảo
Jin, J. and Shi, J., “Diagnostic Feature Extraction from Stamping Tonnage Signals Based on Design of Experiments,” ASME Transactions, Journal of Manufacturing Science and Engineering, Vol. 122,No. 2, pp. 360–369 (2002).
Montegomery, D. C., Design and Analysis of Experiments, John Wiley, New York (1997).
Nomikos, P. and MacGregor, J., “Multivariate SPC Charts for Monitoring Batch Processes,” Technometrics, Vol. 37, pp. 41–59 (1995).
Palm, A. C., “Some Aspects of Sampling for Control Charts,” ASQC Statistics Division Newsletter, Vol. 12, pp. 20–23 (1992).
Porter, L. J. and Caulcutt, R., “Control Charts Design: A Review of Standard Practice,” Quality and Reliability Engineering International, Vol. 8, pp. 113–122 (1992).
Roes, K. and Does, R., “Shewhart-Type Charts in Nonstandard Situations,” Technometrics, Vol. 37, pp. 15–40 (1995).
Runger, G. and Fowler, J. W., “Run-to-Run Control Charts with Contrast,” Quality and Reliability Engineering International, Vol. 14, pp. 261–272 (1998).
Wetherill, G. B. and Brown, D. W., Statistical Process Control Theory and Practice, Chapman and Hall, London (1991).
Wheeler, D. J. and Chambers, D. S., Understanding Statistical Process Control, SPC Press, Knoxville, TN (1992).
Woodall, W. H. and Thomas, E. V., “Statistical Process Control With Several Components of Common Cause Variability,” IIE Transaction, Vol. 27, pp. 757–764 (1995).
Wurl, R., Albin, S., and Shiffer, I., “Multivariate Monitoring of Batch Process Startup,” Quality and Reliability Engineering International, Vol. 17, pp. 269–278 (2001).
Yashchin, E., “Monitoring Variance Components,” Technometrics, Vol. 36, pp. 379–393 (1994).