Niveau: intermédiaire
Fonction: Analyste / Scientifique / Ingénieur
Industrie: fabrication
Bernard Ennis, chercheur principal, Tata Steel
David Neal Hanlon, chercheur scientifique, Tata Steel
Patricia Gobernado Hernandez, chercheuse scientifique, Tata Steel
L’optimisation du cycle de développement pour le développement de nouveaux produits est un défi pour la R & D dans l’industrie de l’acier. L'acier est produit en utilisant une longue chaîne d'étapes de processus interdépendantes. Par conséquent, il faut un grand nombre d’expériences pour explorer pleinement les relations de propriétés de processus. C’est plus important pour les nouveaux produits très différenciés pour lesquels la compréhension de la métallurgie physique sous-jacente est incomplète et donc complexe. a priori exclusion de facteurs non possible. Dans ce contexte, il est essentiel d’utiliser une conception statistique des expériences pour réduire les délais de développement, maximiser les capacités de production et minimiser la consommation de matériaux. Dans cet article, une évaluation de la réponse d'un produit en acier complexe au processus de recuit est présentée. Une comparaison est faite entre un plan factoriel complet classique (FF), un plan à six facteurs à deux niveaux et un nouveau plan de criblage définitif (DSD). Les résultats sont évalués et discutés en fonction de la capacité de chaque conception à sélectionner des variables significatives. Alors que les deux conceptions sont capables d'identifier les facteurs les plus pertinents, DSD entraîne une réduction significative des expériences. Pour le DSD, la charge expérimentale est quatre fois inférieure à celle du modèle FF.
