実験計画法
ラジオメトリック応答データ
ケーススタディ
S tephen W. Czupryna、Objective Experiments ( stevecz@objexp.com )
トニー・ショッキー、フルーク・コーポレーション ( tony.shockey@fluke.com )
ロイ・ハフ、スネル・グループ ( rhuff@thesnellgroup.com )
概要
のプロセスの声さまざまな形で私たちにやってくる。有効な温度、圧力、張力、硬度、表面仕上げ、およびその他のプロセス データは、当社の収益を生み出す製造プロセスについて多くを物語っています。
多くのプロセスでは、重要な洞察は、プロセスの声温度の言葉で。歴史的に、私たちは熱電対、パイロメーター、その他のディスクリート デバイスを使用して温度を測定してきましたが、多くのことがわかってきました。しかし、費用対効果の高いサーマル イメージャーの出現により、それほど遠くない過去には考えられなかった便利さと解像度で、産業プロセスの熱力学的な声を聞くための劇的に優れた方法が提供されています。サーマル イメージャーと統計ソフトウェアを手にすることで、私たちのプロセスが電磁スペクトルの赤外線帯域でささやく重要なメッセージを聞くことができるようになります。
この論文は、JMP 11®、Fluke Ti32® サーマル イメージャー、Fluke の SmartView® ソフトウェア、Objective Experiments の 5 ステップの実験計画法 (DOE) を使用して、熱成形プロセスに関する新しい洞察を得たプラスチック加工会社に関するケース スタディです。何十年もの間、残念な結果をもたらしてきました。熱電対とパイロメーターを使用してプロセスを改善する過去の試みは、漸進的な利益をもたらしましたが、会社が最終的に画期的な改善を達成し、会社の収益に劇的な影響を与えたのは、計画された実験の一部として有効な放射測定データを収集したときだけでした.
このペーパーでは、すごい要因高解像度のサーモグラムと JMP のデータ視覚化ツールの両方で見られるように、さまざまな現場の従業員、スーパーバイザー、およびマネージャーのグループが、新しい知識を発見するコツを備えた結束力のあるチームに同化されました。
サーモグラフィの概要
地球上のすべての物体は、赤外線 (IR) 放射を放出します。認定されたサーモグラファーは、非接触赤外線カメラを使用して、表面から放射される赤外線を検出および測定し、表面温度と温度勾配を測定できます。 図1は、赤外線カメラが人間の目では検出できない重要な現象をどのように簡単に検出できるかを示しています。
形1 ：電気ヒューズの危険な状態
赤外線カメラは、検出器、赤外線光学部品、ディスプレイ、コントロール、記憶媒体、および電源で構成される電気光学デバイスです。見る図 2 .これらの機器には多くの産業用アプリケーションがあり、製造元の画像解析ソフトウェアまたは JMP などの統計ソフトウェアで解析できる熱パターンと定量データの視覚的表示をユーザーに提供します。
形2 : Fluke Ti32 サーマル・イメージャー
特に重要なのは検出器と光学系です。一般的な検出器は、中波 IR (2.5 ～ 6.0 µm) と長波長 IR (8.0 ～ 15.0 µm) の 2 つのスペクトル バンドの放射線に敏感です。焦点面アレイ検出器には、さまざまな解像度があります。Fluke Ti32 の場合、配列は 320 x 240 ピクセルであり、高解像度サーマルカメラ用。したがって、1 つの画像は、320x240=76,800 個の個別の熱電対から得られる情報と同じ情報を生成します。 検出器のサイズと密度と光学系の組み合わせにより、システムの空間分解能と測定分解能が決まります。
自身のドラマーへの熱行進曲
表面から出るエネルギーは、放射、反射、および一部の材料では透過した電磁放射で構成されます。サーモグラフィー分析では、放出されたエネルギーのみが有用な表面温度情報を提供し、存在する場合は反射エネルギーと透過エネルギーを補正する必要があります。幸いなことに、認定されたサーモグラファーはこれらの制限を知っており、イメージャーのアルゴリズムを使用して、反射エネルギー、バックグラウンド エネルギー、および特定の材料に固有の IR 透過の望ましくない影響を回避できます。IR カメラにはかなりの学習曲線があり、正確な測定を保証するには約 1 週間の実践的なトレーニングが必要であることに注意することが重要です。
放射率は、熱放射を放つ (放出する) 材料の能力を表す重要な特性です。 放射率は 0 ～ 1 の間で変化し、材料の種類、表面の状態、温度、波長、視野角の関数です。繰り返しますが、認定されたサーモグラファーのスキルは、調査中のオブジェクトを評価し、イメージャーを設定して信頼できる測定を行う上で重要な役割を果たします。
サーモグラフィーは建物の検査だけではありません
赤外線サーモグラフィには、電気、電気機械、機械、建物および屋根の診断、非破壊検査、航空機検査、産業プロセス制御、産業プロセス改善など、さまざまな用途があります。プラスチック業界には、このホワイト ペーパーで説明した熱成形をはじめ、押出成形、回転成形、射出成形など、多くの用途があります。
Fluke Ti32 イメージャー
このプロセス改善プロジェクトに使用された Fluke Ti32 イメージャーには、長波長赤外線スペクトルで動作するマイクロボロメーター検出器アレイがあります。このシステムの瞬時視野 (IFOV) は 1.25mRad で、最小焦点距離は内蔵レンズで約 6 インチです。このモデルの熱感度は 45mK で非常に良好で、取得レートは 60Hz です。
このレポートの画像は、Fluke SmartView® ソフトウェアを使用して処理および分析されました。このソフトウェアには、さまざまな分析ツール、放射率などの変数の調整、データのエクスポートが含まれています。このソフトウェアにより、サーモグラファーは、もちろんフォーカス以外のすべてのカメラ調整をさかのぼって変更できます。
それはすべて熱についてです
えエンジニアリングの知識は、熱成形プロセスのすべての段階で重要な要素として温度制御を指摘しています。プラスチック ブランクと熱成形部品の両方を均等に加熱および冷却した結果、良好な部品が得られることは、十分に確立された事実です。過度の温度勾配は、部品の歪み、厚さ制御の低下、構造的脆弱性、および表面仕上げの低下を引き起こすことが知られています。
チャレンジ
研究中の熱成形オーブンは、図に示すように、シャトル システムと片面加熱アレイを備えた珍しい設計になっています。図 3と図 4 .
シャトル トレイはレール上にあり、マルチゾーンの水平加熱アレイの真下でプラスチック ブランクを移動し、加熱されたブランクをシャトルで取り出し、待機中の金型に手動で真空成形します。加熱は一方向からのみ発生し、トレイからヒーターアレイまでの距離は固定されています.アレイとスーパーインポーズされたブランクが示されています図 4 .
過去の研究から、ブランクの表面温度はその長さと幅によって大きく変化することがわかっていました。あるオペレーターは、加熱されたブランクの最初の探索的熱画像が1970年代のジミ・ヘンドリックスの絞り染めのシャツのように見えた!
この作業には実験的に新しいものは何も含まれていないため、このホワイトペーパーの残りの部分では、実験への段階的なアプローチ、チームのダイナミクス、および意思決定に使用される実験哲学を強調します。
実験チーム
会社の経営陣は、熟練したライン オペレーター (顧客!)、スーパーバイザー、および DOE の経験を持つプロセス エンジニアの 3 人を作業に選びました。必要に応じて、他の人々が仕事に参加しました。 以下、このグループを総称しての実験者.
DOEの理念
その技術的な傾斜にもかかわらず、DOE の成功は、実験者とその管理者の哲学的基盤にかかっています。
DOEは反復的です
熱成形プロセス研究の企業指定にもかかわらず、ディスクリートとして承認されたプロジェクト目標の終了日とさまざまなマイルストーンを使用して、実験者はさまざまな線に沿って密かに考えました.彼らは、仕事を多数の、できれば短い学習サイクルの始まりと見なしていました1,2,3,4これにより、プロセスの深い理解が得られます。彼らは簡単な修正の後ではありませんでした。
DOEは観客スポーツではありません
以前の DOE の経験がある人は、実験を実行してデータを自分で収集する方が、ラボの技術者や他の同僚に作業を任せるよりも、通常は望ましいことを知っていました。したがって、すべての実験者は、望んでいるかどうかにかかわらず、手を汚すことを計画しました。
仮定に注意してください
誰もが当然のこととは思わないことに同意しました。彼らはプロセスを注意深く観察し、メモを取り、オペレーターと話し、最終的にプロセスを自分たちで実行しました。実験者は、毎週の保守点検、コントローラーのセルフテストなどを行いました。作業を開始する前に、いくつかの問題が発見され、対処されました。 私n最後に、得られた知識と実験者の手のグリットの量との間には強い正の相関があるように見えました。
ステップ 1 – 目標を設定する
多くの産業実験は、目標が注意深く定義されていないために失敗します。というタイトルの有用なドキュメント正しい質問をするためのチェックリスト5この潜在的な問題に対する無駄のないシンプルなソリューションと、グループ ディスカッションのための優れたフォーラムを提供しました。やがて、グループは異常なコンセンサスに達しました。既存の知識ベースはまばらすぎて、典型的な管理方法で目標を述べることができませんでした。 r 6か月でスクラップを25%削減また稼働時間を 2 か月ごとに 5% 増加.代わりに、目標は非伝統的に定義されました。目標条件3に示すように図 5 .
プロセスの理解を深める
オペレーターの最大限の関与
および実験の反復計画
形5 ：対象条件
すべての組織レベルで改善されたプロセスの理解は、有用な予測モデルと新しい知識に容赦なくつながると信じられていました。次に、各ヒーター ゾーンの理想的なデューティ サイクルと、さまざまなプラスチックの種類、サイズ、厚さの生産方法を決定するための設備を整えます。
ステップ 2 – 戦略を選択する
実験者は、実験に対する 3 つの基本的なアプローチのいずれかを決定する必要がありました。 5 :
- ふるい分け
- 相互作用モデル (質素)
- 応答曲面モデル（徹底）
予測不可能な熱成形機の性能という痛ましい歴史を念頭に置いて、会社の経営陣は実験のための十分なリソースを承認し、グループは応答曲面アプローチにすぐに同意しました。
ステップ 3 – 計画を立てる
戦略を手に、計画を作成するためのすべてが整いました。
実験因子と範囲の選択
計画には 6 つのプロセス要因 (各ヒーター ゾーンのデューティ サイクル (%)) がありました。範囲は 20 ～ 60% から 30 ～ 70% までさまざまでした。
一定に保つための既知の要因について考える
研究対象外の要因は、実験中一定に保たれました。
- 機械操作員 （実験者)
- プラスチックブランクの生産ロット
- 加熱されたブランクの排出から熱画像の取得までの時間
- 等。
危険、潜む変数！
プロジェクト チームはほとんどの時間を作業領域で費やし、潜在的な潜在的な変数の長いリストを特定して対処する絶好の機会を提供しました。
計画には、定常状態の熱条件を確保するための 1 時間の熱成形機のウォームアップ時間、潜んでいる変数の記録、休憩なしで連続して実験を行うことが含まれていました。あるサーモグラファーのトリックが特に役に立ちました7 .実験者は、熱成形機に隣接する非金属の物体に Scotch® Super 33+ ブラック ビニール電気テープを配置しました。見る図 6 .
形6 : サーモグラファーの親友
このテープの予測可能な放射率は 0.95 で、周囲温度の優れた測定ポイントを提供します。Krylon フラット ブラック スプレー塗料の放射率も 0.95 です。同じ目的で使用できます7 .
回答を選択
最初の計画には 1 つの応答があり、実験者は新しい知識を蓄積するにつれて、さらに追加することにオープンでした。これは、すべてを事前に計画し、恣意的な期限を設定するという歴史的なアプローチからのもう 1 つの逸脱でした。彼らの代替アプローチ -新しい知識の増加が示すように、新しい応答を追加します- 費用はほとんどかからず、多くのことを明らかにしました。
関心のある最初の応答は、プラスチック ブランクの温度勾配でした。ここで、放射測定データの利点が大きな利益をもたらします。 画像を放射測定データ ファイル (.is2) として保存すると、Fluke の SmartView ソフトウェアは、実際のデータ配列 (76,800 データ ポイント) またはそのサブセットを .csv ファイルにエクスポートできます。その後、実験者は必要に応じて応答変数を自由に定義できます。たとえば、次の図に示すように、指定された線に沿った明確な温度勾配の尺度である可能性があります。図 7と図 8 .
形7 : 対象線のある熱画像 (L 0 )
形8 : L に沿った表面温度のプロット0
または、応答は長方形領域内の温度勾配である可能性があります。見る図 9 .
形9 : 関心領域のある熱画像 (A 0 ) と表面温度
線応答または面積応答のいずれかが、実験応答として個別の熱ゲージからの読み取り値を使用するよりもはるかに優れています。実験者が選んだエリアAの丸太0温度勾配応答変数として。その後、さらに 2 つの応答が追加されました。測定されたプロセス サイクル時間 (CT) と計算された消費電力です。これらの対応は、プラントのスループットとエネルギー コストの形で重要な財務上の意味を持ちます。図 10最終計画をまとめました。
形10 ：要因と対応
モデルの定義とレプリケート実行の計画
当初、6因子実験は実行回数が手に負えないほどになると考えられていましたが、加熱サイクルが短く、材料コストが低いため、プロジェクト チームは、図に示すように、完全な 2 次モデル、最小プラス 4 回の実行、および 8 回の反復実行を決定しました。図 11 .巧妙な計画により、実験者は 1 日で 40 回の試行すべてを実行できたため、ブロックは必要ありませんでした。
形11 : I-最適計画法
デザインチェック
相関関係のカラー マップは、計画が適切であり、実験を続行できることを示しました。見る図 12 .
形12 ：デザインチェック
チームダイナミクスに関する哲学的メモ
上記のような熱画像、分かりやすいDOE設計画面、JMPモデルをあてはめる以下に示す出力は、実験者や他の工場職員から多くの注目を集めました。作業中、物、機械、人の熱画像が撮影され、その意味が熱心に議論されました。一方、JMP Prediction Profiler と Interaction Plots は、多くの議論と活発な議論を引き起こしました。意見が述べられた。経験が共有されました。
これらの驚くべきチームのダイナミクスの結果として、人々はプロセス改善の取り組みに自由に参加することを選択し、リーンの格言を証明しました。シンプルで視覚的に保ちます。
ステップ 4 – 計画の実行
いつものように、予想される手続き上のねじれを解決するために、いくつかの練習が行われました。というタイトルのドキュメントに調整が加えられました正しい質問をするためのチェックリストまた、すべての測定について明確な運用上の定義が書かれています。T編では、実験者は 40 セットの応答データを収集するためにさらに手を汚しました。その過程で多くのことを学びました。
前提条件 #1 - 定数 s を確認する
収集および計算された応答データをモデルに当てはめた後、予測による残差プロット、Box-Cox プロット、および残差の正規性チェックの 3 つの視覚的方法を使用して、定数 s について結果をチェックしました。3 人中 2 人がテストに合格しました (図 13例)、チームは次の前提条件に進みました。
形13 : 定数 s をチェックします
前提条件 #2 - 測定の健全性チェック
8 回の反復実行により、プロセスと測定システムの再現性を確認することができました。J MP の表形式の EMP 出力6 (図 14 ) は、測定された変動の 90% が実験の実行自体に由来することを明らかにしました。 JMPの変動性チャート (図 15 ) は、裏付けとなる洞察をグラフ形式で提供しました。
形14 : EMP サニティチェック
形15 : 変動性チャート
これらの結果は理解しやすく、実験者は続行することに同意しました。
結果の確認
JMP の Fit Model の出力は本質的に非常にグラフィカルであり、さまざまな組織レベルの人々に実験結果を説明する作業を容易にします。に示すように、出力は表形式からグラフィカルなもの、高度にインタラクティブなものまでさまざまです。図 16に図 19 .
T予測プロットによる実績 (を参照)図 16 ) は、モデル自体の品質の評価です。プロットされた点は、優れた予測能力を示しています。
形16 : 予測プロットによる実績
ソートされたパラメータ推定 (図 17 ) 簡潔な表/グラフ形式で、モデル内の各項の相対的な重要性を教えてください。最も重要な要因は、ゾーンの主な効果でした。2 番目と 3 番目に重要な項は、ゾーン 1-3 の相互作用とゾーン 1-5 の相互作用です。相互作用プロファイル (図 18 ) 追加の洞察を提供します。
形17 : ソートされたパラメータ推定値
形18 : 相互作用プロファイル
Z1-Z3 および Z1-Z5 の強力な相互作用の発見 (すなわち、角と角が並置されているもの) は、プロセスの理解における飛躍的な進歩でした。
熟考してスイートスポットを選ぶ
実験者と会社の幹部は、JMP Prediction Profiler が技術と財務のトレードオフを明確に視覚的に評価できることを発見し、実際のプロセス観察からのデータに基づいてビジネス上の意思決定を行うための簡単で強力な方法を提供しました。見る図 19 .
形19 : 予測プロファイラー
いくつかのの加熱ゾーンは温度勾配に劇的な影響を与えませんでした。そのため、デューティ サイクルを範囲の下限に設定して、電力コストを節約し、発熱体の寿命を延ばし、メンテナンス コストを節約し、コストのかかる生産中断を減らします。
あなたが計画した実験には何の問題もありません…
自然が真空を嫌うように (とにかく、少なくともここ地球上では)、一部の製造業者は同様に、実験範囲の極端に近い領域と応答曲線の急な領域を嫌っています。その結果、チームは実験について熟考しました。アウターリミットテストされた範囲外のデューティサイクルで何が起こるかについて何も知らなかったので注意してください。たとえば、ゾーン 1 が 65% のデューティ サイクルにドリフトするとどうなるでしょうか?誰も知りませんでした。
逆に、ゾーン 3 のように応答曲線の傾きが急な場合は、極端な嫌悪コストがかかる可能性があります。因子の小さな変化が、応答の大幅な変化を引き起こす可能性があります。の最小値に注意してください。 A の log s 0 70% のゾーン 3 のデューティ サイクルで発生します。ただし、その設定値はテスト範囲の極値ですとゾーン 3 カーブの急な部分で、プロセス エンジニアにとって最悪の悪夢です。図 20は、このプロセスの危険ゾーンを強調しています。
形20 ：ペスキーゾーン3
実験者は、ゾーン 3 のデューティ サイクルを 41% に減らし、結果のペナルティを受け入れることにしました。 A の log s 0 .根拠:発熱体の経年変化、周囲の気流、ドリフト、エラーなどの変動要因に対してロバストなプロセス設定を選択してください。 F図21 6 つのゾーンすべてで選択したスイート スポットの背後にある理論的根拠を視覚化します。極限から離れた高原の中心に。
形21 ：メーカーズヘブン
モデルのテストと許容範囲の評価
次に、実験者はスイート スポットを繰り返しテストし、蓄積されたデータを使用して許容範囲を計算しました。この場合、将来の製品の 99% に対して 95% の信頼度がありました。許容範囲は、顧客の期待に対して満足のいくものであることが証明されました。
ステップ 5 – 成功の確認
実験中に得られた強力な新しい知識により、実験者は自信を持って会社の経営陣に恒久的な変更を推奨しました。アクションが実行されました。追加試験が承認されました。ただし、いくつかの重要な問題が残っていました。
反射
実験者は自分の過ちから学びました。無駄のない練習、半生9 、ある学習サイクルの終わりと別のサイクルの始まりのような重要なマイルストーンに達した後、仕事の方法を振り返ることを示唆しています.チームは、何を間違えたのか、何を改善できたのかについて、非公式かつ率直な話し合いを行いました。この演習は、後続の研究や将来の実験に役立つことが証明されました。
他の人を助ける
実験者は、別の有用な無駄のない練習にも時間を割きました。横店10 、組織全体でベスト プラクティスを横方向に共有することを提案します。この実践の利点には、DOE 法を他の人に紹介し、彼らが独自の実験を行うのを助けることが含まれます。
認めます
さらに、チームは彼らの成功を認めるために一時停止し、すべての参加者が彼らの貢献を目に見える形で認識していることを確認しました.大量のピザパイが運ばれてきました。
モニター
追加エリアAの丸太0プロセスドリフトの存在を検出するために、定期的にデータが収集されました。オーブンの性能が大幅に低下した場合、問題はすぐにわかり、調査して対処することができます。
成功への鍵
得られた結果の質は、最前線の従業員の優れた貢献、JMP の自慢のデータ視覚化機能の使用、「熱を見る」能力、および意思決定へのコンセンサス アプローチに大きく影響されました。また、実験計画法とサーモグラフィーが高度に補完的な技術であることも明らかでした。チームが試行錯誤、一度に 1 要素ずつの実験、または個別の熱ゲージの使用に制限されていた場合、熱成形機はほぼ間違いなく、これまでと同じように足を引きずり続けていたでしょう。
その他のアプリケーション
サーモグラフィー応答変数を使用した実験は、メーカーがプロセスの原因と熱効果の知識を必要とする場合に使用できます。以下は、サーモグラフィー応答変数が有用であると証明される多くの異なるアプリケーションです。さらに多くのものが存在するはずです。
- 食品製造
- 押し出す
- アニーリングと熱処理
- 冶金
- 射出成形
- 空調設計
- 複合材
- 引抜成形
- ヒーター、冷却システム、ドライヤーの設計
参考文献
[1]ロジャー・ホールとロン・スニー、統計的思考、 2 ndエディション、John Wiley & Sons、The Wiley and SAS ビジネス シリーズ、2012 年
[2]イアン コックス、マリー A. ゴダール、フィリップ J. ラムジー、ミア L. スティーブンス、レオ T. ライト、ビジュアル シックス シグマ、SAS Institute、Inc.、 John Wiley & Sons 発行、SAS ビジネス シリーズ (2010)
[3]マイク・ロザー豊田型、 Ch。 5、マグロウヒル、2010
[4]新郷研究所、慎吾モデル、ユタ州立大学、2014
[5]ウィリアム・D・カッペレJMP を使用した客観的な実験の実行、第 5 版、2011 年 8 月、Objective Experiments。チェックリストは次の場所で入手できます。 www.objexp.com .
[6]ドナルド・J・ウィーラーEMP III、測定プロセスの評価、SPCプレス、2010
[7]スネルグループは、レベル 1 サーモグラフィ コース マニュアル、バレ、VT、2014
[8]ジュランの品質ハンドブック、第 6 章、Juran と DeFeo、McGraw-Hill、2010 年
[9]現場アカデミーブログ、悔い改めよ、半生よ！ 2007 年 5 月 2 日
[10]現場アカデミーDVD、 JIT テクノロジー、パート 6
謝辞
Objective Experiments の Bill Kappele は、このホワイト ペーパーに関する重要なレビューと解説を提供しました。
著者略歴
スティーブン・W・チュプリナはプロセスエンジニアリングコンサルタントおよびインストラクターワシントン州ベリンガムの客観的実験で。彼は経済学の学士号、レーザー電気光学の AS を取得しており、Pyzdek Institute 認定のリーン シックス シグマ ブラック ベルトです。彼はまた、電気的および機械的 IR テストの両方で認められた能力を持つ、Snell Group からのレベル I サーモグラフィ証明書を持っています。
トニー・ショッキーはアメリカの Fluke サーモグラフィー サービス マネージャー.彼は産業界出身で、Bellingham Technical College で計装、自動化、プロセス制御のバックグラウンドを持ち、赤外線レベル II – ASNT 準拠のトレーニングも受けています。彼は Fluke の主題専門家として 7 年間、これらのテーマについて世界中でプレゼンテーションを行い、チャネル パートナーや主要なエンド ユーザーに対して広範なトレーニングを実施し、Fluke Corporation の技術サポートのバックラインを務めています。
ロイ・ハフは副社長スネルグループの。彼は、幅広い赤外線および電気モーターのテスト科目について教え、相談しています。Roy は、ミズーリ大学コロンビア校で BSEE を取得し、ASNT でレベル III 熱/赤外線証明書を取得しています。彼は SMRP によって Certified Reliability Maintenance Professional として認定されており、レベル III IRT NAS410 認定を保持しています。彼は、P/PM National Symposium、Thermosense、Thermal Solutions、EPRI、SMRP、およびその他の会議で発表しました。
