Methoden zur Reduzierung von Prozessvariationen basierend auf deterministischen und probabilistischen Modellen_Henry QiaoSprecher: Henry Qiao , Leiter der Six Sigma-Förderung und Master Black Belt von Ningde New Energy Technology Co., Ltd. (ATL)
Thema: Methoden zur Reduzierung von Prozessvariationen auf Basis deterministischer und probabilistischer Modelle
Zusammenfassung:
Bei der Prozessoptimierung ist es nicht nur erforderlich, die optimale Einstellung des Mittelwerts zu erreichen. In vielen Fällen ist die Reduzierung der Prozessvariation, beispielsweise durch die Verringerung der Prozessstandardabweichung oder des Variationskoeffizienten, noch entscheidender. Prozessabweichungen wirken sich nicht nur direkt auf die Prozessfähigkeit aus, sondern sind auch ein wichtiger Eingabeparameter im Produktentwicklungsprozess und von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Produkte. Viele Ingenieure und Techniker wissen jedoch nicht, wie man statistische Modelle zur Prozessvariation und deren Optimierungsmethoden erstellt. In diesem Artikel werden zwei Methoden zur Reduzierung von Prozessvariationen vorgestellt, die technischen Ingenieuren bei der Modellierung und Optimierung von Prozessvariationen helfen sollen: 1) Erstellen Sie ein deterministisches Modell der Prozessvariation auf Grundlage der Methode des experimentellen Entwurfs innerer und äußerer Oberflächen. 2) Erstellen Sie ein probabilistisches Modell der Prozessvariation auf Grundlage von Fehlerfortpflanzungs- und Monte-Carlo-Simulationsmethoden.
DAMHIRSCHKUHProzessvariationVollfaktorielles DesignVersuchsaufbauMonte-Carlo-SimulationProzessvariation
