레벨: 중급
직무: 분석가/과학자/엔지니어
Bernard Ennis, 수석 연구원, Tata Steel
David Neal Hanlon, 과학 연구원, Tata Steel
Patricia Gobernado Hernandez, 연구 과학자, Tata Steel
최고의 전자 포스터 수상자
신제품 개발을 위한 개발 주기의 최적화는 철강 산업 R&D의 과제입니다. 강철은 상호 의존적인 공정 단계의 긴 체인을 사용하여 생산됩니다. 결과적으로 공정 특성 관계를 완전히 탐구하려면 많은 양의 실험이 필요합니다. 이는 기본 물리적 야금에 대한 이해가 불완전하고 선험적으로 요인 배제 불가. 이러한 맥락에서 개발 시간 척도를 단축하고 실험 용량의 출력을 최대화하며 재료 소비를 최소화하기 위해 통계적 실험 설계를 사용하는 것이 필수적입니다. 이 논문에서는 어닐링 공정에 대한 복잡한 철강 제품의 반응에 대한 평가가 제시됩니다. 기존의 완전 요인(FF), 2개 수준의 6요인 설계 및 새로운 확정 선별 설계(DSD)를 비교합니다. 중요한 변수를 선별하는 각 디자인의 기능을 기반으로 결과를 평가하고 논의합니다. 두 디자인 모두 가장 관련성이 높은 요인을 식별할 수 있지만 DSD는 실험을 크게 줄입니다. DSD의 경우 실험 부담이 FF 설계보다 4배 작습니다.
