制程之多重品質(zhì)特性研究-工業(yè)工程與管理系課件

1、製程之多重品質(zhì)特性研究指導(dǎo)教授：童超塵作者：陳榮星主講人：吳唯鼎1.續(xù)論2.文獻回顧3.研究方法4.實證研究5.結(jié)論與建議1.續(xù)論研究動機工廠實務(wù)中，生產(chǎn)管理者所面臨的最重要問題，就是當(dāng)同一產(chǎn)品或製程需同時考量品質(zhì)特性愈多時，產(chǎn)品最佳參數(shù)組合判斷極為不易。田口方法是目前業(yè)界公認(rèn)兼具研發(fā)效率與實驗成本的方法。近年來國內(nèi)、外文獻，對於多重品質(zhì)之探討，大多希望找出有利的方法以取代工程師或作業(yè)者之經(jīng)驗判斷，以做管理者的設(shè)計指標(biāo)。但是部分分析方法不是過於艱深，就是分析方法過於簡化，其合理性與適用性皆為管理者所疑慮。因此，如何建構(gòu)最佳製程參數(shù)組合，提昇改善產(chǎn)品從單一品質(zhì)轉(zhuǎn)換多重品質(zhì)，降低生產(chǎn)成本，提昇產(chǎn)業(yè)

2、競爭力，成為本研究的動機。研究範(fàn)圍與目的本研究所探討的範(fàn)圍係針對製程參數(shù)選定，建構(gòu)從單一品質(zhì)到多重產(chǎn)品品質(zhì)之製程最佳演算法。以試誤法來找尋所謂最佳化的單一品質(zhì)製程參數(shù)，對於多重品質(zhì)受下列主要因素影響，至今仍無適切有效的方法：1.各製程參數(shù)彼此間可能具有交互影響，亦可能產(chǎn)生衝突。2.製程參數(shù)計量單位不同，對每一品質(zhì)特性所造成的品質(zhì)總損失亦不同。3.缺乏定義明確的多重品質(zhì)衡量指標(biāo)。為因應(yīng)上述製程管理者所面對的困境，本研究將整合應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論(Grey System Theory)及田口方法(Taguchi Method )，以線切割放電加工(Wire ElectricalDischarge Ma

3、chining)參數(shù)設(shè)定為實例，建構(gòu)製程參數(shù)由單一品質(zhì)轉(zhuǎn)化多重品質(zhì)之最佳化演算模式，並再分別以模糊集合理論(Fuzzy Sets Theory)與可拓集合理論(Extension Set Theory) 驗證此方法的有效性與實用性。研究架構(gòu)與內(nèi)容本論文研究架構(gòu)，如圖1. 1 所示。2.文獻回顧2.1 田口方法田口玄一於1960 年代，以品質(zhì)損失函數(shù)所發(fā)展的訊號雜音比(Signal-to-Noise Ratio; S/N)，作為衡量品質(zhì)的指標(biāo)。2.2 灰色系統(tǒng)理論鄧聚龍於1982 年提出灰色系統(tǒng)理論，主要論點係研究系統(tǒng)於模型不確定、資訊不完全及數(shù)據(jù)運作不明確之狀況下，透過灰關(guān)聯(lián)生成、權(quán)重灰關(guān)聯(lián)分

4、析，求得灰關(guān)聯(lián)度方法，以有效處理不確定性模型、多變量性資訊和離散數(shù)據(jù)。2.3 模糊集合理論基於模糊的概念所提出之?dāng)?shù)學(xué)演算模式，以有效解決資料非量化、資訊不完整等情況下無法進行分析與評估之問題；以一種將命題對真值集合賦予假(0)與真(1)之隸屬程度，而與傳統(tǒng)與兩值邏輯0 , 1有所不同，模糊集合理論主要的觀點是接受模糊性現(xiàn)象存在的事實，以專家的主觀判斷處理模糊不確定之事物。2.4 可拓集合理論可拓集合理論由蔡文於1983 年提出，該理論源自於模糊集合理論之物元與點之演算模式，建立關(guān)聯(lián)函數(shù)(Incidence Function)用以定量描述任一元素屬於正域、負域或零界於同屬於一個域中之元素，再由關(guān)

5、聯(lián)函數(shù)值的大小，區(qū)分物元的層次。3.研究方法本研究運用田口方法之L18 型直交表建構(gòu)十八組不同之參數(shù)組合實驗，透過變異數(shù)分析之F 檢定，先求得個別之最佳單一目標(biāo)品質(zhì)，再運用灰色系統(tǒng)理論之灰關(guān)聯(lián)生成之?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，透過賦予權(quán)重之灰關(guān)聯(lián)分析，求得灰關(guān)聯(lián)度之最佳化多重品質(zhì)參數(shù)組合。此外，更積極的分別以模糊集合理論與可拓集合理論，驗證其最佳化多重品質(zhì)參數(shù)組合之正確性。 3.1 單一品質(zhì)特性演算模式步驟一：以田口L18 型直交表設(shè)計實驗，紀(jì)錄實驗數(shù)據(jù)。本研究採用8 欄18 列之L18 直交表，具有17 個自由度應(yīng)用於一個二水準(zhǔn)製程參數(shù)和七個三水準(zhǔn)製程參數(shù)（本研究中取二欄為失誤水準(zhǔn)），而配製成十八組製程參數(shù)各

6、異之實驗，如表3-1 所示。步驟二：計算實驗數(shù)據(jù)訊號雜訊比訊號雜訊比與損失函數(shù)（Loss Function）關(guān)係密切，S/N 比可以衡量產(chǎn)品品質(zhì)的穩(wěn)定性。S/N 比越高表示品質(zhì)越穩(wěn)定，亦表示損失越小。S/N 比依目標(biāo)特性可分為三種標(biāo)準(zhǔn)型態(tài)，分別定義如下：望大特性（The Higher the Better，HB）：目標(biāo)值為無限大，希望目標(biāo)值越大越佳。望小特性（The Lower the Better，LB）：目標(biāo)極端值為零，希望目標(biāo)值越小越好。望目特性（The Nominal the Better，NB ）：此特性具有一特定目標(biāo)值，其最佳值與目標(biāo)值愈趨近愈宜。步驟三：實施變異數(shù)分析(ANOVA

7、)步驟四：以反應(yīng)圖顯示最佳單一目標(biāo)加工參數(shù)組合。步驟五：驗證實驗。預(yù)估最佳條件值與確認(rèn)實驗的結(jié)果相印證。3.2 多重品質(zhì)特性演算模式步驟一：灰關(guān)聯(lián)生成序列群組間作灰關(guān)聯(lián)分析，所有序列間之因子藉由灰關(guān)聯(lián)生成法將原始序列因子空間轉(zhuǎn)換為測度空間，形成比較序列。 灰關(guān)聯(lián)生成有數(shù)種方法，本研究採線性數(shù)據(jù)法有下列三種型式：望大型式：上限效果測度，希望目標(biāo)愈大愈好。望小型式：下限效果測度，希望目標(biāo)愈小愈好。望目型式：佳中效果測度，希望為某一特定目標(biāo)值且目標(biāo)值介於最大值與最小值之間，設(shè)目標(biāo)值為X(0)。步驟二：賦予權(quán)重之灰關(guān)聯(lián)分析每一品質(zhì)特性的權(quán)重影響整個製程最佳化參數(shù)設(shè)定，本研究採較客觀之熵權(quán)重(Entro

8、py Weighting)，求多重品質(zhì)特性之權(quán)重分配，求出序列中各屬性因子的總和。求出熵的總值求出相對權(quán)重利用正規(guī)化法求出各個屬性的權(quán)重步驟三：灰關(guān)聯(lián)度灰關(guān)聯(lián)度的定義為在灰關(guān)聯(lián)空間中，兩個序列間的關(guān)聯(lián)程度，計算灰關(guān)聯(lián)度。3.3.1 模糊集合理論模糊集合理論已廣泛應(yīng)用於工業(yè)界，其演算方法簡述如下:步驟一：決定評估屬性集合步驟二：決定評估語意集合步驟三：決定屬性權(quán)重集合步驟四：計算模糊相關(guān)矩陣步驟五：計算模糊評估集合步驟六：模糊評估集合正規(guī)化步驟七：決定語意分?jǐn)?shù)集合步驟八：評量模糊評估分?jǐn)?shù)3.3.2 可拓集合理論可拓集合理論之優(yōu)度評價法，可以評價物元之優(yōu)劣，其具體步驟如下：步驟一：確定衡量條件集合

9、步驟二：決定區(qū)間距離步驟三：計算區(qū)間位置值步驟四：計算歸屬函數(shù)步驟五：確定權(quán)重係數(shù)步驟六：計算優(yōu)度4. 實證研究本研究以FANUCW1 噴水式線切割放電加工機（Wire Electrical Discharge Machining，WEDM）之製程，說明及驗證本研究參數(shù)設(shè)計與演算法之實用性與有效性。4.1 線切割放電加工原理線切割放電加工示意圖，如圖4. 1 所示。主要用於模具的加工製造，其加工原理係利用電阻與電容器形成充、放電之迴路，以極細的銅線為電極，在絕緣性液體中與被加工物逐漸接近至某一間隙時，絕緣因而被破壞發(fā)生放電現(xiàn)象，此時電壓降為零，又恢復(fù)為絕緣狀態(tài)，同時繼續(xù)充電，再行放電，如此反覆

10、不斷進行對工件表面造成材料移除之現(xiàn)象，而獲得精密加工。4.2 實驗設(shè)計 品質(zhì)特性分別以材料移除率（Material Removal Rate, MRR), 槽寬（Groove Width, GW) 和表面粗糙度（Surface Roughness, SR)等作為衡量指標(biāo)；再參考FANUC 公司代理商工程師、現(xiàn)場作業(yè)人員專業(yè)意見及相關(guān)文獻，選定六個控制參數(shù)：送線速度（Wire Feed Rate，Wv）、脈衝時間（Pulse-On Time, t on）、脈衝休止時間（Pulse-Off Time, t off）、伺服電壓（Servo Voltage, Sv）、線張力（Wire Tension,

11、 Tw）與無負荷電壓（No Load Voltage, Hv），各加工參數(shù)除送線速度分為二水準(zhǔn)（分別標(biāo)號1 及2）外，其餘以區(qū)分三個不同的水準(zhǔn)（分別標(biāo)號為1、2 與3），而噴水流率（Flow）、水阻抗（Resistively of Water）、進給率（Feed Rate Override）等三因素設(shè)為固定值，如表 4. 2 所示。4.3 單一品質(zhì)製程參數(shù)最佳組合條件依據(jù)田口實驗設(shè)計擬訂定，演算步驟如下：步驟一：以田口L18 混合型直交表建構(gòu)實驗組合本實驗所選取的品質(zhì)目標(biāo)分別為：材料移除率（MRR），望大品質(zhì)特性加工溝槽寬（GW），望小品質(zhì)特性表面粗糙度（SR），望小品質(zhì)特性步驟二：紀(jì)錄實驗數(shù)

12、據(jù)平均值，計算線切割放電加工單一品質(zhì)控制參數(shù)和信號雜訊比，表 4. 3 所示。步驟二：紀(jì)錄實驗數(shù)據(jù)平均值，計算線切割放電加工單一品質(zhì)控制參數(shù)和信號雜訊比，表 4. 3 所示。步驟三：以反應(yīng)圖顯示，最佳單一品質(zhì)加工參數(shù)組合，如圖4. 3所示。4.4 多重品質(zhì)製程參數(shù)最佳組合本實驗初步藉由田口式實驗計畫法，求得材料移除率(MRR)、槽寬(GW)、表面粗糙度(SR)等單一品質(zhì)最佳化條件，如表 4. 5 所示。今接續(xù)前述單一品質(zhì)數(shù)據(jù)，探討線切割放電加工之多重品質(zhì)特性，亦即設(shè)法獲致一兼具材料移除率為望大目標(biāo)、槽寬與表面粗糙度為望小目標(biāo)之多重品質(zhì)，其方法主要藉由結(jié)合熵權(quán)重法得到分配之屬性權(quán)重，再以灰關(guān)聯(lián)作

13、多重目標(biāo)決策的評估方法，進而得到多重品質(zhì)之最佳參數(shù)組合。4.4.1 灰關(guān)聯(lián)生成步驟一：將實驗所得原始數(shù)據(jù)之切削速度最大值、槽寬最小值及表面粗糙度最小值視為理想序列x0，即x0 = (59.497,0.289,1.15)；將實驗後所得之材料移除率、槽寬與表面粗糙度等數(shù)據(jù)當(dāng)作比較序列xi。步驟二：將各品質(zhì)特性量測值進行灰關(guān)聯(lián)生成(數(shù)據(jù)處理)，結(jié)果如表4.6第2.3.4行所列。4.4.2 灰關(guān)聯(lián)分析步驟一：利用熵權(quán)重法公式，求得各品質(zhì)特性之權(quán)重? ，如表 4.7 所示。步驟二：將灰關(guān)聯(lián)生成之?dāng)?shù)據(jù)，配比各個屬性權(quán)重，結(jié)果如表 4.6 第5、6、7 行所示。4.4.3 灰關(guān)聯(lián)度步驟一：將灰關(guān)聯(lián)分析值，代

14、入公式運算，並求得灰關(guān)聯(lián)度Gj ，結(jié)果如表 4. 6 第8 行所示。步驟二：經(jīng)排序找出灰關(guān)聯(lián)度最大值為0.8142，其對應(yīng)在直交表內(nèi)之參數(shù)組合，即為表內(nèi)之最佳製程參數(shù)條件為X12 序列，如圖4. 6所示。A1B1C1D2E3F1：Vw 6 tap、t on 4 tap 、t off 10 tap、Sv 15 tap、Tw 1300 g、Hv 7 tap。步驟三：比較製程參數(shù)初始設(shè)定條件與最佳組合條件，其改善率分別為：材料移除率161%、槽寬3%、表面粗糙度4%；而信號雜訊比增益值分別為：材料移除率8.4、槽寬0.27、表面粗糙度0.37，如表 4. 8 所示。4.5 多重品質(zhì)製程參數(shù)最佳組合驗

15、證本節(jié)分別以模糊集合理論與可拓集合理論，運用相同之熵權(quán)重係數(shù)，驗證多重品質(zhì)製程參數(shù)最佳組合，並比較兩理論演算法之有效性。4.5.1 模糊集合理論依據(jù)模糊集合理論演算法，其驗證步驟如下：步驟一：決定評估屬性集合步驟二：決定屬性語意集合步驟三：應(yīng)用熵權(quán)重係數(shù)為隸屬度權(quán)重集合步驟四：計算模糊相關(guān)矩陣步驟五：計算模糊評估集合步驟六：模糊評估集合正規(guī)化步驟七：決定語意分?jǐn)?shù)集合步驟八：評量模糊評估分?jǐn)?shù)比較每一模糊評估分?jǐn)?shù)，即可找到最佳條件，如表 4. 9 第12列所示。4.5.2 可拓集合理論步驟一：確定衡量條件集合步驟二：運用前述模糊集合理論之隸屬度函數(shù)圖決定距離和位置值材料移除率(MRR)：望大型式槽

16、寬(GW )：望小特性表面粗糙度(SR)：望小特性步驟三：計算歸屬函數(shù)步驟四：賦予權(quán)重係數(shù)0.266,0.370,0.364步驟五：計算優(yōu)度將各品質(zhì)特性優(yōu)度進行比較，得到最優(yōu)參數(shù)組合，如表 4. 10 第12 列所示。4.6 多重品質(zhì)特性評析本研究以灰色系統(tǒng)理論、模糊集合理論及可拓集合理論，評量多重品質(zhì)特性如下:多重品質(zhì)最佳化製程參數(shù)組合，藉田口方法所獲得之單一品質(zhì)製程參數(shù)，由灰色系統(tǒng)理論轉(zhuǎn)化求得；再分別以模糊集合理論與可拓集合理論驗證，三者演算結(jié)果均具有其一致性，如表 4. 11 所示。預(yù)測灰色系統(tǒng)理論、模糊集合理論與可拓集合理論評估排序，三者均具相同趨勢，如圖4. 10 所示。比較灰色系統(tǒng)

17、理論、模糊集合理論與可拓集合理論，三者多重品質(zhì)之信號雜訊比，如表 4. 12 所示。顯示可拓集合理論較前述二理論具較顯著之效果。4.7 經(jīng)驗公式為確認(rèn)本研究多重品質(zhì)最佳製程參數(shù)設(shè)定的有效性，以商用統(tǒng)計分析軟體 “STATISTICA”，進行非線性估計之指數(shù)成長迴歸分析，利用該迴歸式：y= c+expb0+b1x1+b2x2+ ， 得到材料移除率(MRR)、槽寬(GW)、表面粗糙度(SR)之相關(guān)係數(shù)R 均達0.90 以上，也就是說，決定係數(shù)R2能掌握八成五以上，可供學(xué)術(shù)或業(yè)界參考使用，其經(jīng)驗公式表示如下： 材料移除率：MRR=1.9419 + exp - 1.1576 - 0.3934 Vw +

18、 1.7228 t on - 1.8370 t off -0.5565 Vs + 0.3790 Tw - 0.1031 Hv相關(guān)係數(shù)R：0.9832決定係數(shù)R2：0.9667槽寬： GW = 0.1496 + exp -2.0882 + 0.0463 Vw + 0.0501 t on + 0.0031 t off+ 0.0164 Vs - 0.3483 Tw + 0.0255 Hv相關(guān)係數(shù)R：0.9240決定係數(shù)R2：0.8538表面粗糙度：SR = 1.0423 + exp - 2.4683 + 0.0162 Vw + 0.8982 t on - 0.3712 t off -0.4717 Vs - 0.6298 Tw + 0.0795 Hv相關(guān)係數(shù)R：0.9922決定係數(shù)R2：0.98455 結(jié)論與建議本研究以Fe-Al 合金材料，運用線切割放電加工實證研究多重品質(zhì)製程參數(shù)最佳組合，可歸納以下幾點結(jié)論：運用田口方法不需如同傳統(tǒng)實驗方法的大量實驗數(shù)據(jù)，而能獲得單一品質(zhì)製程參數(shù)組合：藉田口方法求得之個別單一品質(zhì)製程參數(shù)組合為基礎(chǔ)，運用熵權(quán)重係數(shù)之灰色系統(tǒng)理論，轉(zhuǎn)化求得多重品質(zhì)參數(shù)最佳化組合：Vw 6tap，t on 4 tap ，t off 10 tap，Sv 15 tap，Tw 1300 g，Hv 7 ta