레벨: 중급
직무 기능: 분석가 / 과학자 / 엔지니어
Bernard Ennis, Tata Steel의 수석 연구원
데이비드 닐 핸론, Tata Steel 과학 펠로우
Patricia Gobernado Hernandez, 연구 과학자, Tata Steel
최우수 E-포스터 수상자
새로운 제품 개발을 위한 개발 주기를 최적화하는 것은 철강 산업의 R&D에 대한 과제입니다. 철강은 긴 사슬의 상호 의존적 공정 단계를 사용하여 생산됩니다. 결과적으로 공정 속성 관계를 완전히 탐색하려면 많은 양의 실험이 필요합니다. 이는 기본 물리적 야금에 대한 이해가 불완전하여 사전에 요인을 배제할 수 없는 새롭고 고도로 차별화된 제품의 경우 더욱 중요합니다. 이러한 맥락에서 통계적 실험 설계를 사용하여 개발 기간을 단축하고 실험 용량의 출력을 극대화하며 재료 소비를 최소화하는 것이 필수적입니다. 이 논문에서는 복잡한 철강 제품의 어닐링 공정에 대한 반응을 평가합니다. 고전적인 완전 요인(FF), 2단계 6요인 설계와 새로운 확정적 스크리닝 설계(DSD)를 비교합니다. 각 설계의 중요한 변수를 스크리닝하는 기능에 따라 결과를 평가하고 논의합니다. 두 설계 모두 가장 관련성 있는 요인을 식별할 수 있지만 DSD는 실험을 상당히 줄입니다. DSD의 경우 실험 부담이 FF 설계보다 4배 작습니다.
