Dennis Mok, ingénieur fournisseur, Matériaux appliqués
L'évaluation de l'adéquation des équipements des fournisseurs et la modélisation des processus des fournisseurs sont des fonctions clés de l'ingénierie des fournisseurs. Cette présentation montre comment normaliser l'appariement des équipements des fournisseurs et présente la modélisation des processus des fournisseurs.
Dans l'exemple donné, un fournisseur souhaitait valider qu'une nouvelle sableuse à billes correspondait à la sableuse existante en fonction de la rugosité résultante lors de l'utilisation du même matériau en aluminium, de l'opérateur et des mêmes paramètres de processus. Tout d'abord, les données des fournisseurs ont été vérifiées comme étant normales à l'aide d'un graphique de quantiles normaux et d'un test d'adéquation de la normalité. Pour valider les exigences d'appariement, deux plates-formes JMP (Matched Pairs et One-Way ANOVA) ont été utilisées et comparées pour évaluer les différences de rugosité entre les outils. Après avoir rejeté l'hypothèse nulle, le test d'équivalence et le diagramme en forêt du JMP 17 ont été produits pour prendre une décision pratique sur la différence.Pour étudier plus en détail les sources des différences moyennes, des comparaisons multiples ont été utilisées pour clarifier les différences entre les pièces et les emplacements de test.
Le fournisseur souhaitait également étudier la relation entre le prédicteur (pression de grenaillage) et la réponse (rugosité des matériaux céramiques) afin de trouver le modèle le mieux adapté et le réglage de pression optimal. La plate-forme bivariée Fit Y by X a été menée et a comparé les algorithmes d'ajustement (moindres carrés, Cauchy, polynôme) pour remédier au manque d'ajustement et aux modèles résiduels non aléatoires. L'ajustement quadratique a été sélectionné en fonction du R-carré ajusté, absence d'ajustement p -value et max R-carré pour identifier l'amélioration potentielle dans la plage de pression contrainte. L'option Profiler de la plate-forme Fit Y by X dans JMP 17 a été utilisée pour maximiser l'opportunité de trouver le réglage de pression optimal.
