A problémamegoldás lépései

Hasonló dokumentumok
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18)

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1

KISTERV2_ANOVA_

Kísérlettervezés alapfogalmak

Fiziko-kémiai módszerek a finomkémiai ipar hulladékvizeinek kezelésére

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

Kísérlettervezés alapfogalmak

Minőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Mérési hibák

2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2.

Osztott rendszerû klímaberendezések

Hat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U)

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

Speed Queen termékek:

A DOE (design of experiment) mint a hat szigma folyamat eszköze

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész 2011.

TECHNOLÓGIA SZENNYVÍZISZAPOK TPH TARTALMÁNAK CSÖKKENTÉSÉRE

A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban. A tanulmány célja: Betegjogok és betegbiztonság:

TAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására

Ragasztócsík ellenőrző kamerás rendszer

Projektek minőségbiztosítása: Hogyan előzhetők meg / fedezhetők fel időben a garanciális problémák? Nyiri Szabolcs Szakértői Iroda vezető

Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában

Minitab 16 újdonságai május 18

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

Minőségjavító kísérlettervezés

5. Laboratóriumi gyakorlat

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Minőségirányítási rendszerek 9. előadás

Hanthy László Tel.:

Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Térfogat és súly alapú faátvétel problémái

KEVERÉS ADAGOLÁS SZÁLLÍTÁS SZÁRÍTÁS

Define Measure Analyze Improve Control. F(x), M(ξ),

A LÉGKONDICIONÁLÓ TÁVIRÁNYÍTÓJA HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ

2. Technológiai rendszerek- Sisteme de producţie

Tárcsafék gyártás folyamatjavítás a nem megfelelőségek elkerülésére

YB1FA infra távirányító. Kezelési útmutató

Dr. Topár József 3. Eladás Marketing Külső szolgáltatás Alvállalkozók Fogyasztók. Engineering Termelés Anyagszabályozás Beszerzés Minőség

Laboratóriumok Vizsgálatainak Jártassági Rendszere MSZ EN ISO/IEC 17043:2010 szerint

Szerszámtervezés és validálás Moldex3D és Cavity Eye rendszer támogatással. Pósa Márk Október 08.

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

Minőség-képességi index (Process capability)

Elektronikus fekete doboz vizsgálata

DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KAR GÉPÉSZMÉRNÖKI TANSZÉK SPM BEARINGCHECKER KÉZI CSAPÁGYMÉRŐ HASZNÁLATA /OKTATÁSI SEGÉDLET DIAGNOSZTIKA TANTÁRGYHOZ/

TARTALOM ÓVINTÉZKEDÉSEK...1 TÍPUS ÉS MŰSZAKI ADATOK...1 GOMBOK ÉS FUNKCIÓJUK...2 JELZÉSEK ÉS FUNKCIÓK...5 ÜZEMELTETÉSI UTASÍTÁSOK...

ÉLETTARTAMRA MÉRETEZETT HÍDDARUK VIZSGÁLATA. Magyari László DARULINE Kft.

STAP DN Nyomáskülönbség szabályozó szelep ENGINEERING ADVANTAGE

A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban

GÖRGŐS LÁNCHAJTÁS tervezése

Mérési jegyzőkönyv. 1. mérés: Abszorpciós spektrum meghatározása. Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban

TECH 700 DA. How true pro s measure. Használati útmutató.

Számítógéppel segített modellezés és szimuláció a természettudományokban

Biotechnológiai gyógyszergyártás

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kísérleti üzemek az élelmiszeriparban alkalmazható fejlett gépgyártás-technológiai megoldások kifejlesztéséhez, kipróbálásához és oktatásához

A 73. sorszámú Fröccsöntő megnevezésű részszakképesítés szakmai és vizsgakövetelménye 1. AZ ORSZÁGOS KÉPZÉSI JEGYZÉKBEN SZEREPLŐ ADATOK

V6000A Kombi-F-II, Kombi-F KARIMÁS SZABÁLYZÓ ÉS ELZÁRÓ SZELEP SAFECON MÉRÉSI CSATLAKOZÓKKAL

Fázisátalakulások vizsgálata

1. A fejlesztés célja

Éves energetikai szakreferensi jelentés

állapot felügyelete állapot rendelkezésre

MEMBRÁNKONTAKTOR ALKALMAZÁSA AMMÓNIA IPARI SZENNYVÍZBŐL VALÓ KINYERÉSÉRE

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz!

PhD beszámoló. 2015/16, 2. félév. Novotny Tamás. Óbudai Egyetem, június 13.

HŐBONTÁSON ALAPULÓ GUMI- ÉS MŰANYAG HULLADÉK HASZNOSÍTÁSA, HAZAI FEJLESZTÉSŰ PIROLÍZIS ÜZEM BEMUTATÁSA.

MAGYAR REPÜLŐ SZÖVETSÉG BIZTONSÁGI SZERVEZET

A Paksi Atomerőmű üzemidő hosszabbításához. kábelek üzemzavari minősítő vizsgálata

HEGESZTÉSI SZAKISMERET

Projektfeladatok 2014, tavaszi félév

Felhasználói kézikönyv

5. Témakör TARTALOMJEGYZÉK

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Programozható, LCD kijelzős padlófűtés-termosztát

STAP. Nyomáskülönbség szabályozók DN

Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló

MŰANYAG HULLADÉK HASZNOSÍTÓ BERENDEZÉS

TBV. Beszabályozó szelepek Készülék beszabályozó szelep

KEZELÉSI ÚTMUTATÓ R05/BGE távszabályzóhoz

MŰSZAKI LEÍRÁS 1. rész

Instacioner kazán füstgázemisszió mérése

Populációbecslések és monitoring

PROBLÉMAMEGOLDÁSI FOLYAMAT ÉS MÓDSZEREK

innovatív megoldások -tól

y ij = µ + α i + e ij

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

8. FELADAT: AUTOMATIKUS IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK

Járműszerkezeti anyagok és megmunkálások II / I. félév. Kopás, éltartam. Dr. Szmejkál Attila Ozsváth Péter

Folyamatok tervezése és irányítása - BME VEFK M /19/02 Oktatók: Dr. Mizsey Péter, Dr. Havasi Dávid, Stelén Gábor, Dr. Tóth András József

ELEKTROMOS SZABÁLYZÓSZELEP TESZTELŐ KÉSZÜLÉK

Átírás:

A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső szakértő első feladata. DOESix Sigma 120 Folyamatábra, Ishikawa-diagram készítése mérés eszköz anyag ötvözet ember mûszak személy kenõanyag beállító kalibrálás szállító képzés kezelõ szerszám szellõztetés hûtés hõmérséklet ragasztás fûtés környezet nedvesség módszer sorrend gép sebesség DOESix Sigma 121

A mért jellemzőt (y) befolyásoló faktorok kézbentartható faktorok gyártás minôségi jellemzô zaj-faktorok DOESix Sigma 122 kézbentartható faktorok, amelyeket az adott technológiában bizonyos határok között tetszés szerint állíthatunk be. zaj-faktorok, melyek az adott technológiai megvalósításnál nem állíthatók be, és csak többletköltség árán lennének szabályozhatók. A kézbentartható faktorok között lehetnek olyanok is, amelyeket nem kívánunk változtatni. Ahhoz, hogy ne gyakoroljanak hatást a vizsgált objektumra, az állandóságukról kell gondoskodnunk. DOESix Sigma 123

Az előzetes adatok vizsgálata multi-vari-chart módszer regresszióanalízis A kísérleti lehetőségek számbavétele egy-egy kísérlet végrehajtásának feltételeit, anyag-, idő-, készülék- és költség-igényét; laboratóriumi vagy félüzemi kísérlet, vagy csak a termelő berendezésen lehet valósághű kísérletet végezni; az esetlegesen keletkező selejtes termék sorsa, költsége; mennyi anyag-, idő-, pénz áll rendelkezésre az egész projekthez. DOESix Sigma 124 A faktorok körének szűkítése: screening design Modellezés, a lényeges faktorok hatásának részletesebb tanulmányozása Becslés (jóslás), ellenőrző kísérlet DOESix Sigma 125

Ha az ellenőrző kísérlet sikertelen, vissza kell térnünk a korábbi munkafázisokhoz: egy vagy több lényeges hatású faktort nem vettünk figyelembe. a folyamatábránál és az Ishikawa-diagramnál sem szerepeltettük, vagy a faktorok szűkítésekor mint nem vagy kevésbé lényegest, elhagytuk. az ellenőrző kísérletek idejére a korábbiakhoz képest lényeges körülmények megváltoztak (a kapott eredményeket azok érvényességi körén kívül próbáljuk használni). DOESix Sigma 126 Tipikus hibák Azt tanultuk meg, hogyan elemezzünk tökéletesen végrehajtott kísérletekből kapott tökéletes adatokat A terv lényeges vonása a faktorok választott szintje (túl kicsi intervallum, túl nagy intervallum, nem megvalósítható beállítások) Ha egy faktor nem szerepel a tervben, nem tudunk meg róla semmit, viszont szórást okoz A mérőrendszer alkalmasságának vizsgálata meg kell előzze a tervezett kísérleteket Gondoljunk az adatbevitel esetleges hibáira Mindig végezzünk az optimalizálás után ellenőrző-igazoló kísérleteket 127

Instabil folyamat A hibák szerkezetének nem megfelelő kezelése 128 Evolutionary operation (EVOP) EVOP üzemi méretű gyártás a gyár személyzete eladható terméket kell gyártani nincs külön költség hosszú idő alatt hagyományos DOE laboratórium vagy félüzem különleges személyzet selejt megengedett költséges rövid idő alatt kis tervek (2-3 faktor) sok ismétlés nagy tervek kevés/nincs ismétlés 129

28. példa Box-Hunter-Hunter: Statistics for Experimenters, J. Wiley, 1978, p. 362 Petrolkémiai üzem optimalizálása faktorok: desztilláló oszlop refluxaránya recirkuláltatott áram aránya függő változó (célfüggvény): tonnánkénti gyártási költség A tranziens lefutása 6 óra, stabil gyártás (mérés) 18 óra 130 az I. fázis vége y: tonnánkénti költség döntés: csökkentendő a refluxarány 6.9 6.3 növelendő a recirkulációs arány 7.75 8.25 131

a II. fázis vége y: tonnánkénti költség döntés: a refluxarány megfelelő tovább növelendő a recirkulációs arány 8.25 8.5 132 a III. fázis vége y: tonnánkénti költség döntés: a refluxarány megfelelő a recirkulációs arány megfelelő vége a kísérletnek 133

29. példa Box-Hunter-Hunter: Statistics for Experimenters, J. Wiley, 1978, p. 365 Polimerizáció optimalizálása faktorok: a reagens hozzáadási ideje hőmérséklet a keverő fordulatszáma függő változó (célfüggvény): eredetileg a termék optikai sűrűségének csökkentése (40 alá) később az üzem kapacitásának növelése elfogadható optikai sűrűségű termék gyártása mellett szakaszos gyártás 134 az I. fázis vége (12 ciklus, 60 sarzs) y: optikai sűrűség következtetés: nincs hatás döntés: szélesebb tartomány is megengedhető ±5 rpm ±10 rpm ±10 min ±25 min 135

a II. fázis vége (18 ciklus, 90 sarzs) y: optikai sűrűség következtetés: a keverő-fordulatszám hatása szignifikáns a reagens hozzáadási idejének nincs hatása döntés: a reagens hozzáadási ideje csökkentendő, ezzel nő a kapacitás 136 az V. fázis vége adagolási idő 3:00 2:30 1/180 min 1/150 min (25%-kal nőtt a kapacitás) 137

14.24 14.20 14.16 14.12 Run: 1 Run: 2 Run: 3 Run: 4 Run: 5 Run: 6 14.36 14.32 14.28 14.24 14.20 14.16 14.12 Run: 7 Run: 8 Run: 9 Run: 10 Run: 11 Run: 12 Dim_1.87mm 14.36 14.32 14.28 14.24 14.20 14.16 14.12 Run: 13 Run: 14 Run: 15 Run: 16 Run: 17 Run: 18 14.36 14.32 14.28 14.24 14.20 14.16 14.12 Run: 19 14.36 14.32 14.28 14.24 14.20 14.16 14.12 Run: 25 Run: 20 Run: 26 Run: 21 Run: 27 Run: 22 Cavity Run: 23 Run: 24 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes 138 SPC Javaslat: vegyük ki a 4. és 5. löket adatait ebből a méretből egyéb opciók? Kísérlettervezés 139

105 104 103 102 101 100 99 98 97 y1 105 sarzs: 101 sarzs: 102 sarzs: 103 104 103 102 101 100 99 98 97 sarzs: 104 sarzs: 105 EKV sarzs: 106 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes 140 SPC 116 114 112 110 108 106 104 102 100 98 96 94 92 y2 116 114 112 110 108 106 104 102 100 98 96 94 92 sarzs: 101 sarzs: 104 sarzs: 102 sarzs: 105 EKV sarzs: 103 sarzs: 106 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes 141 SPC

2 2 2 2 2 Mit kap a vevő? σ = σ + σ + σ + σ Effect sarzs EKV(sarzs) minta(sarzs*ekv) Error Components of Variance Over-parameterized model Type III decomposition Include condition: EKV<>'H' y1-0.001259 0.009396 0.001911 0.000943 sarzs EKV minta 2 σ = 0 + 0.0094 + 0.0019 + 0.0009 = 0.0122 σ = 0.0122 = 0.1105 ± 3σ = ± 3 0.1105 = ± 0.331 e Effect sarzs EKV(sarzs) minta(sarzs*ekv) Error Components of Variance Over-parameterized model Type III decomposition Include condition: EKV<>'H' y2-0.001842 0.021693 0.009200 0.000249 ± 3σ = ± 3 0.1765 = ± 0.529 2 σ = 0 + 0.0217 + 0.0092 + 0.000249 = 0.0311 σ = 0.0311 = 0.1765 Saját példák4_jav 142