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DOE實驗設計之學習心得與實際應用

  • 撰文者:
    • 潘李旭 潘李旭
  • 2024/11/15 瀏覽數:2257
  • DOE
  • 實驗設計
  • 射出成型機

壹、DOE實驗設計學習心得

  在參加實驗設計(DOE)課程後,我對於實驗設計的概念有了更深入的了解。課程以QBQ問題作為起點,引導我們思考問題的本質,並深入探討如何透過實驗設計解決問題。以下是我對於課程各部分的心得,後續也有以上課所學應用在輔導廠商之案例介紹:

  • QBQ問題背後的問題:

在這部分,我學會了如何將問題進一步分解,深入挖掘問題的根源。這有助於確定實驗設計的目標,並找出實現目標所需的關鍵因素。這種問題解決的方法不僅適用於實驗設計,在生活中也能發揮作用,讓我更有能力解決各種挑戰。

  • 要因選擇:

學習如何選擇要因是這門課程中至關重要的一部分。通過了解要因的種類和影響,我們能夠更好地設計實驗,確保實驗結果的準確性和可靠性。這讓我意識到,在進行實驗前,仔細選擇要因是確保實驗成功的關鍵。

  • 實驗設計概論:

在這一部分,我們深入研究了不同類型的實驗設計,包括完全隨機設計、區組設計和因子設計等。通過學習這些概念,我們能夠選擇最適合我們研究目的的設計方法,並了解如何有效地執行實驗。

  • 實驗設計分析:

學習如何分析實驗結果是實驗設計的關鍵一步。通過統計方法和數據分析技術,我們能夠從實驗中獲取有價值的信息,並對結果進行解釋和驗證。這讓我更加相信實驗設計的有效性,並對其應用在不同領域的廣泛性有了更深刻的理解。

  • 案例操作與練習:

通過實際操作手作直升機案例的練習,我們有機會將理論知識應用到實際情況中。這不僅加深了對實驗設計的實際操作,讓我們更熟悉如何進行實驗與分析。

  我將課程所學應用於廠商輔導中,以下是完整的實驗計畫與實驗結果。

貳、DOE實驗設計實際應用(以射出成型機為例)

  實驗設計是尋找最佳參數設定的統計工具,是利用整個統計領域的知識來理解流程中普遍存在的複雜關係。它不僅能識別單個因素(參數)影響,而且能識別多個因子(參數)的交互影響。實驗設計DOE通過安排最經濟的試驗次數來進行試驗,以確認各種因素X對輸出Y的影響程度,並且找出能達成品質最佳因子(參數)組合。

  • STEP 1: 了解及陳述問題

在2023.12月有發生52-02P外觀(縮水)不良問題,原設備台中精機調整機台後無法改善,在新機台(發那科)參數調整後,有改善不良狀況,但希望以實驗設計手法找出設備較穩定之最佳參數,下圖為52-02P產品之縮水不良照片。

實驗範圍訂定

  • 實驗日期:2024/02/20(二)
  • 模具型號:HA-52-02P
  • 模具組裝人員:柏領
  • 機台設備:發那科(B0043)
  • 設備操作人員:長泰
  • 品檢人員:蘇紘緯
  • 材料批號:  長春 / PBT-4115-202F + 鼎眾 / 140196
  • 其他參數:溫度(固定)
  • STEP 2: 確認輸出參數及目標

縮水痕不良比例(以點規卡進行量測)

  • STEP 3: 確認輸入因子及水準

因子參數為 A.射出速度、B.位置切換、C.保壓壓力、D.保壓時間

因子高、低水準設定

  • STEP 4: 選擇實驗設計方案

4因子2水準,中心點3次,共計19次

  • STEP 5: 進行實驗及蒐集資料

  實驗結果分析:

  • 柏拉圖:結果以A、B為顯著因子,BC與AC也為顯著交互作用

(P < 0.05) 為顯著因子,(P > 0.05)不顯著。模型解釋能力 R2 = 92.02 % (通常需要>85%表示很好)

  • 殘差分析圖:顯示實驗符合常態性、隨機性、獨立性

  • 主效應圖:表示射出速度、位置切換、保壓壓力為顯著因子,保壓時間為非顯著因子

  • 交互作用效應圖:顯示射出速度*保壓壓力、位置切換*保壓壓力為顯著交互作業

  • 最佳參數設定:射出速度(18)、位置切換(3.5)、保壓壓力(1100)、保壓時間(1.5)

  後續有以此參數進行小批量產100個產品,品檢結果不良比例為0,達成改善目標。

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