실험 설계
방사 측정 응답 데이터
사례 연구
에스 테펜 W. 추프리나, 객관적 실험( stevecz@objexp.com )
Fluke Corporation의 Tony Shockey( tony.shockey@fluke.com )
로이 허프, 스넬 그룹( rhuff@thesnellgroup.com )
요약
그만큼 프로세스의 목소리 다양한 모습으로 우리에게 찾아옵니다.유효한 온도, 압력, 장력, 경도, 표면 마감 및 기타 공정 데이터는 수익을 창출하는 제조 공정에 대해 많은 것을 말해줍니다.
많은 프로세스에서 주요 통찰력은 프로세스의 목소리 온도의 언어로.역사적으로 우리는 열전쌍, 고온계 및 기타 개별 장치를 사용하여 온도를 측정했으며 많은 것을 배웠습니다.그러나 이제 비용 효율적인 열화상 카메라의 출현으로 그리 멀지 않은 과거에는 생각할 수 없었던 편리함과 해상도로 산업 공정의 열역학적 목소리를 들을 수 있는 훨씬 더 나은 방법을 제공합니다.열화상 카메라와 통계 소프트웨어를 사용하면 전자기 스펙트럼의 적외선 대역에서 프로세스가 우리에게 속삭이는 중요한 메시지를 들을 수 있습니다.
이 백서는 열성형 공정에 대한 새로운 통찰력을 얻기 위해 JMP 11®, Fluke Ti32® 열화상 카메라, Fluke의 SmartView® 소프트웨어 및 Objective Experiments 5단계 실험 설계(DOE) 방법을 사용한 플라스틱 가공 회사에 대한 사례 연구입니다. 수십 년 동안 실망스러운 결과를 낳았습니다.열전대와 고온계를 사용하여 프로세스를 개선하려는 과거의 시도는 점진적인 이득을 제공했지만 회사가 설계된 실험의 일부로 유효한 방사 측정 데이터를 수집했을 때만 마침내 획기적인 개선을 달성하고 회사 수익에 큰 영향을 미쳤습니다.
이 백서는 또한 와우 팩터 고해상도 열화상 사진과 JMP의 데이터 시각화 도구 모두에서 볼 수 있는 다양한 일선 작업자, 감독자 및 관리자 그룹을 새로운 지식을 발견하는 요령을 가진 응집력 있는 팀으로 동화시켰습니다.
열화상학, 요약
지구상의 모든 물체는 적외선(IR)을 방출합니다.비접촉식 적외선 카메라를 사용하여 인증된 열화상 카메라는 표면에서 방출되는 IR 방사선을 감지 및 측정하고 표면 온도와 열 구배를 측정할 수 있습니다. 그림 1 열화상 카메라가 인간의 눈으로는 감지할 수 없는 중요한 현상을 어떻게 쉽게 감지하는지 보여줍니다.
수치 1 : 전기 퓨즈의 위험한 상태
적외선 카메라는 감지기, IR 광학 장치, 디스플레이, 컨트롤, 저장 매체 및 전원 공급 장치로 구성된 전기 광학 장치입니다.보다 그림 2 . 이러한 기기에는 제조업체의 이미지 분석 소프트웨어 또는 JMP와 같은 통계 소프트웨어로 분석할 수 있는 열 패턴 및 정량 데이터의 시각적 표시를 사용자에게 제공하는 많은 산업 응용 프로그램이 있습니다.
수치 2 : Fluke Ti32 열화상 카메라
특히 중요한 것은 검출기와 광학 장치입니다.일반적인 검출기는 중파 IR(2.5-6.0µm) 및 장파 IR(8.0-15.0µm)의 두 스펙트럼 대역에서 방사에 민감합니다.초점면 배열 검출기는 다양한 해상도로 제공됩니다.Fluke Ti32의 경우 어레이는 320 x 240픽셀이며 높은 해상도 열화상 카메라용.따라서 단일 이미지는 320x240=76,800개의 개별 열전쌍에서 얻을 수 있는 것과 동일한 정보를 생성합니다. 광학 장치와 결합된 검출기 크기 및 밀도는 시스템의 공간 및 측정 분해능을 설정합니다.
히트는 자신의 드러머에게 행진
표면을 떠나는 에너지는 방출, 반사 및 일부 재료의 경우 전송된 전자기 복사로 구성될 수 있습니다.열화상 분석의 경우 방출된 에너지만이 유용한 표면 온도 정보를 제공하며 반사 및 전송 에너지(존재하는 경우)에 대한 보상이 이루어져야 합니다.다행스럽게도 공인 열화상 기술자는 이러한 한계를 알고 이미저의 알고리즘을 사용하여 반사 에너지, 배경 에너지 및 특정 물질에 내재된 IR 전송의 원치 않는 영향을 피할 수 있습니다.IR 카메라에는 상당한 학습 곡선이 있으며 정확한 측정을 보장하려면 약 1주일 간의 실습 교육이 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
방사율은 열복사를 발산(방출)하는 재료의 능력을 설명하는 핵심 속성입니다. 방사율은 0과 1 사이에서 변하며 재료 유형, 표면 상태, 온도, 파장 및 화각의 함수입니다.다시 말하지만 인증된 열화상 카메라의 기술은 연구 대상 물체를 평가하고 신뢰할 수 있는 측정을 수행하도록 이미저를 설정하는 데 중요한 역할을 합니다.
열화상 검사, 더 이상 건물 검사만을 위한 것이 아닙니다.
전기, 전자 기계, 기계, 건물 및 지붕 진단, 비파괴 검사, 항공기 검사, 산업 공정 제어 및 산업 공정 개선을 포함하여 적외선 열화상에 대한 다양한 응용 분야가 있습니다.플라스틱 산업에는 압출, 회전 성형 및 사출 성형뿐만 아니라 이 백서에서 논의한 열성형을 포함한 많은 응용 분야가 존재합니다.
Fluke Ti32 이미저
이 공정 개선 프로젝트에 사용된 Fluke Ti32 이미저에는 장파 적외선 스펙트럼에서 작동하는 마이크로볼로미터 검출기 어레이가 있습니다.이 시스템의 IFOV(Instantaneous Field Of Viev)는 1.25mRad이고 최소 초점 거리는 내장 렌즈 사용 시 약 6인치입니다.이 모델의 열감도는 45mK로 매우 좋으며 획득률은 60Hz입니다.
이 보고서의 이미지는 Fluke SmartView® 소프트웨어를 사용하여 처리 및 분석되었습니다.이 소프트웨어에는 다양한 분석 도구, 방사율과 같은 변수 조정 및 데이터 내보내기가 포함되어 있습니다.이 소프트웨어를 사용하면 열화상 카메라는 물론 초점을 제외한 모든 카메라 조정을 소급하여 변경할 수 있습니다.
열에 관한 모든 것
이자형 엔지니어링 지식은 열성형 공정의 모든 단계에서 온도 제어를 중요한 요소로 지적합니다.좋은 부품은 플라스틱 블랭크와 열성형 부품 모두의 균일한 가열 및 냉각의 결과라는 것은 잘 알려진 사실입니다.과도한 열 구배는 부품 변형, 불량한 두께 제어, 구조적 취약성 및 불량한 표면 마감을 유발하는 것으로 알려져 있습니다.
도전
연구 중인 열성형 오븐은 다음과 같이 셔틀 시스템과 단면 가열 어레이가 있는 특이한 디자인을 가지고 있습니다. 그림 3 그리고 그림 4 .
셔틀 트레이는 플라스틱 블랭크를 다중 구역 수평 가열 어레이 바로 아래로 이동시킨 다음 가열된 블랭크를 픽업하여 기다리고 있는 금형으로 손으로 진공 성형하는 레일에 있습니다.가열은 한 방향에서만 발생하고 트레이에서 히터 어레이까지의 거리가 고정되어 있습니다. .배열과 겹쳐진 공백은 다음과 같이 표시됩니다. 그림 4 .
블랭크의 표면 온도는 길이와 너비에 따라 크게 변한다는 것이 과거 연구에서 알려졌습니다.한 작업자는 가열 블랭크의 첫 번째 탐색 열화상이 1970년대 지미 헨드릭스 홀치기염색 셔츠 같았다. !
작업에는 실험적으로 새로운 것이 포함되어 있지 않으므로 이 백서의 나머지 부분에서는 실험에 대한 단계별 접근 방식, 팀 역학 및 의사 결정에 사용되는 실험 철학을 강조합니다.
실험팀
회사 경영진은 작업을 위해 숙련된 라인 운영자(고객!), 감독자 및 DOE 경험이 있는 공정 엔지니어 등 3명을 선택했습니다.필요에 따라 다른 사람들도 작업에 투입되었습니다. 이하 이 그룹을 총칭하여 다음과 같이 칭한다. 그만큼 실험자 .
DOE 철학
기술적인 측면에도 불구하고 DOE의 성공은 실험자와 관리자의 철학적 토대에 달려 있습니다.
DOE는 반복적입니다.
열성형 공정 연구를 별도의 기업으로 지정했음에도 불구하고 승인된 프로젝트 목표 종료 날짜와 다양한 이정표로 실험자들은 은밀하게 다른 노선을 따라 생각했습니다.그들은 작업을 수많은, 가급적 짧은 학습 주기의 시작으로 보았습니다. 1,2,3,4 프로세스에 대한 심층적인 이해를 얻을 수 있습니다.그들은 빠른 수정을 추구하지 않았습니다.
DOE는 관중 스포츠가 아닙니다.
이전 DOE 경험이 있는 사람들은 일반적으로 연구실 기술자나 다른 동료에게 작업을 넘기는 것보다 실험을 실행하고 데이터를 직접 수집하는 것이 더 낫다는 것을 알고 있었습니다.따라서 모든 실험자들은 원하든 원하지 않든 손을 더럽힐 계획을 세웠습니다.
가정을 조심하십시오
모든 사람은 아무것도 당연하게 여기지 않기로 동의했습니다.그들은 프로세스를 주의 깊게 관찰하고, 메모를 작성하고, 운영자와 대화하고 결국 프로세스를 직접 실행했습니다.실험자들은 주간 유지보수 점검, 컨트롤러 자체 테스트 등을 수행했습니다.작업을 시작하기 전에 몇 가지 문제가 발견되고 해결되었습니다. 나 N 결국, 얻은 지식과 실험자의 손에 있는 투지의 양 사이에는 강력한 양의 상관관계가 있는 것으로 보입니다.
1단계 – 목표 설정
목표가 신중하게 정의되지 않았기 때문에 많은 산업 실험이 실패합니다.라는 제목의 유용한 문서 올바른 질문을 하기 위한 체크리스트 5 이 잠재적인 문제에 대한 간결하고 간단한 솔루션과 그룹 토론을 위한 훌륭한 포럼을 제공했습니다.시간이 흐르면서 그룹은 특이한 합의에 도달했습니다. 기존 지식 기반이 너무 희박하여 아르 자형 6개월 만에 스크랩 25% 감소 또는 2개월마다 가동 시간 5% 증가 .대신, 목표는 전통적이지 않은 방식으로 정의되었습니다. 대상 조건 삼 에 표시된 것처럼 그림 5 .
프로세스 이해도 향상
최대 운영자 참여
실험의 반복 설계
수치 5 : 대상 조건
모든 조직 수준에서 개선된 프로세스 이해가 유용한 예측 모델과 새로운 지식으로 필연적으로 이어질 것이라고 믿었습니다.그런 다음 각 히터 구역의 이상적인 듀티 사이클과 다양한 플라스틱 유형, 크기 및 두께에 대한 생산 관행을 결정할 수 있습니다.
2단계 – 전략 선택
실험자들은 실험에 대한 3가지 기본 접근 방식 중에서 결정해야 했습니다. 5 :
- 상영
- 상호 작용 모델(검소함)
- 반응 표면 모델(철저)
예측할 수 없는 열성형기 성능의 고통스러운 역사를 염두에 두고 회사 경영진은 실험을 위한 충분한 리소스를 승인했고 그룹은 반응 표면 접근 방식에 신속하게 동의했습니다.
3단계 – 계획 수립
손에 전략이 있고 계획을 세울 모든 것이 준비되어 있습니다.
실험 요인 및 범위 선택
이 계획에는 6가지 프로세스 요소가 있습니다. 즉, 각 히터 구역의 듀티 사이클(%)입니다.범위는 20-60%에서 30-70%까지 다양합니다.
일정하게 유지하기 위해 알려진 요인에 대해 생각하십시오.
연구되지 않은 요소는 실험 중에 일정하게 유지되었습니다.
- 기계 운영자 ( 실험자 )
- 플라스틱 블랭크 생산 로트
- 가열 블랭크 배출과 열화상 캡처 사이의 시간
- 등.
위험, 숨어있는 변수!
프로젝트 팀은 작업 영역에서 대부분의 시간을 보내며 숨어 있는 수많은 변수를 식별하고 해결할 수 있는 절호의 기회를 제공했습니다.
이 계획에는 정상 상태의 열 조건을 보장하기 위한 1시간의 열성형기 예열 시간, 잠복 변수 기록 및 중단 없이 연속 실험 실행이 포함되었습니다.한 가지 열화상 기술이 특히 유용했습니다. 7 .실험자들은 열성형기에 인접한 비금속 물체에 Scotch® Super 33+ 검은색 비닐 전기 테이프를 붙였습니다.보다 그림 6 .
수치 6 : 온도계의 가장 친한 친구
이 테이프는 0.95의 예측 가능한 방사율을 가지며 주변 온도에 대한 탁월한 측정 지점을 제공했습니다.Krylon 플랫 블랙 스프레이 페인트의 방사율도 0.95입니다. 동일한 용도로 사용할 수 있습니다. 7 .
응답 선택
초기 계획에는 하나의 응답이 있었고 실험자들은 새로운 지식을 축적함에 따라 더 많은 것을 추가할 수 있었습니다.이것은 모든 것을 미리 계획하고 임의의 기한을 명시하는 역사적 접근 방식에서 또 다른 출발이었습니다.그들의 대안적인 접근 방식 - 새로운 지식이 증가함에 따라 새로운 응답을 추가하십시오. - 비용이 적게 들고 많이 드러났습니다.
관심 있는 원래 응답은 플라스틱 블랭크의 열 구배였습니다.여기에서 방사 측정 데이터의 이점이 막대한 배당금을 지급합니다. 이미지가 방사 측정 데이터 파일(.is2)로 저장되면 Fluke의 SmartView 소프트웨어는 실제 데이터 배열(76,800개 데이터 포인트) 또는 그 하위 집합을 .csv 파일로 내보낼 수 있습니다.그런 다음 실험자는 필요에 따라 응답 변수를 자유롭게 정의할 수 있습니다.예를 들어, 다음과 같이 표시된 선을 따라 뚜렷한 열 구배를 측정할 수 있습니다. 그림 7 그리고 그림 8 .
수치 7 : 관심선이 포함된 열화상 이미지(L 0 )
수치 8 : L에 따른 표면 온도의 도표 0
또는 응답은 직사각형 영역 내의 열 구배일 수 있습니다.보다 그림 9 .
수치 9 : 관심 영역이 포함된 열화상(A 0 ) 및 표면 온도
라인 또는 영역 응답은 개별 열 게이지의 판독값을 실험 응답으로 사용하는 것보다 훨씬 우수합니다.실험자들이 선택한 영역 A의 로그 s 0 열 구배 응답 변수로 사용합니다.측정된 공정 주기 시간(분)(CT)과 계산된 전력 소모량의 두 가지 응답이 나중에 추가되었습니다.이러한 반응은 플랜트 처리량 및 에너지 비용의 형태로 중요한 재정적 영향을 미칩니다.그림 10 최종 계획을 요약합니다.
수치 10 : 요인 및 반응
모델 정의 및 복제 실행 계획
처음에는 6인자 실험이 관리할 수 없는 실행 횟수를 초래할 것이라고 생각했지만 가열 주기가 짧고 재료 비용이 저렴하여 프로젝트 팀은 다음과 같이 최소 4회 런과 8회 반복 런을 더한 완전한 2차 모델을 결정했습니다. 그림 11 . 영리한 계획으로 실험자들은 하루에 40번의 시험을 모두 실행할 수 있으므로 차단이 필요하지 않습니다.
수치 11 : I-옵티멀 디자인
디자인 체크
Correlations의 Color Map은 디자인이 좋고 실험을 진행할 수 있음을 보여주었습니다.보다 그림 12 .
수치 12 : 디자인 체크
팀 역학에 대한 철학적 메모
위와 같은 열화상 이미지, 이해하기 쉬운 DOE 설계 화면 및 JMP 적합 모델 아래에 표시된 출력은 실험자와 다른 공장 직원의 많은 관심을 끌었습니다.작업하는 동안 물체, 기계 및 사람의 열화상을 촬영하고 그 의미에 대해 열광적으로 논의했습니다.한편, JMP 예측 프로파일러와 상호 작용 도표는 많은 토론과 활발한 토론을 촉발했습니다.의견이 진술되었습니다.경험이 공유되었습니다.
이러한 놀라운 팀 역학의 결과로 사람들은 프로세스 개선 노력에 자유롭게 참여하기로 선택하여 린 속담을 증명했습니다. 간단하고 시각적으로 유지하십시오.
4단계 – 계획 실행
평소와 같이 예상되는 절차상의 문제를 해결하기 위해 몇 번의 연습이 있었습니다.라는 제목의 문서가 수정되었습니다. 올바른 질문을 하기 위한 체크리스트 모든 측정에 대해 명확한 운영 정의가 작성되었습니다.티 그 결과 실험자들은 40세트의 응답 데이터를 수집하는 데 더욱 손을 댔습니다.그 과정에서 많은 것을 배웠습니다.
전제조건 #1 - 상수 s 확인
수집 및 계산된 응답 데이터를 모델에 피팅한 후 3가지 시각적 방법(잔차별 예측 플롯, Box-Cox 플롯 및 잔차의 정규성 검사)을 사용하여 상수 s에 대한 결과를 확인했습니다.3명 중 2명이 테스트를 통과했습니다(참조 그림 13 예시) 팀은 다음 전제 조건으로 진행했습니다.
수치 13 : 상수 s 확인
전제 조건 #2 - 측정 온전성 검사
8회 반복 실행으로 프로세스 및 측정 시스템의 반복성을 확인할 수 있었습니다.제이 MP의 표 형식 EMP 출력 6 ( 그림 14 ) 측정된 변동의 90%가 실험 실행 자체에서 나온 것으로 나타났습니다. JMP의 변동성 차트( 그림 15 ) 그래픽 형식으로 확증적인 통찰력을 제공했습니다.
수치 14 : EMP 온전성 검사
수치 15 : 변동성 차트
이 결과는 이해하기 쉬웠고 실험자들은 진행하기로 동의했습니다.
결과 검토
JMP의 모형 적합 출력은 본질적으로 매우 그래픽적이어서 다양한 조직 수준의 사람들에게 실험 결과를 쉽게 설명할 수 있습니다.출력 범위는 표 형식에서 그래픽, 고도의 대화식에 이르기까지 다양합니다. 그림 16 에게 그림 19 .
티 그는 예측 플롯에 의한 실제(참조 그림 16 )는 모델 자체의 품질에 대한 평가입니다.표시된 점은 좋은 예측 능력을 나타냅니다.
수치 16 : 예측 플롯에 의한 실제
정렬된 매개변수 추정치( 그림 17 ) 모델에서 각 항의 상대적 중요성을 간결한 표/그래픽 형식으로 알려주십시오.가장 중요한 요인은 Zone의 주효과였다.두 번째 및 세 번째로 중요한 용어는 영역 1-3 상호 작용 및 영역 1-5 상호 작용입니다.상호 작용 프로필( 그림 18 ) 추가 통찰력을 제공합니다.
수치 17 : 정렬된 모수 추정치
수치 18 : 상호 작용 프로필
강력한 Z1-Z3 및 Z1-Z5 상호 작용의 발견( 즉, 코너에서 코너로 병치가 있는 것들 ) 프로세스 이해의 비약적 도약이었습니다.
숙고하고 스위트 스팟 선택
실험자와 회사 경영진은 JMP Prediction Profiler가 기술-재정 트레이드오프를 명확하게 시각적으로 평가할 수 있어 실제 프로세스 관찰 데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 쉽고 강력한 방법을 제공한다는 사실을 알게 되었습니다.보다 그림 19 .
수치 19 : 예측 프로파일러
일부 가열 영역은 열 구배에 극적인 영향을 미치지 않으므로 듀티 사이클은 전력 비용을 절약하고 가열 요소의 수명을 연장하고 유지 보수 비용을 절감하고 비용이 많이 드는 생산 중단을 줄입니다.
당신이 설계한 실험에는 아무런 문제가 없습니다…
자연이 진공을 싫어하듯이(어쨌든 적어도 여기 지구에서는) 일부 제조업 종사자들도 마찬가지로 실험 범위의 극단에 가까운 영역과 반응 곡선의 가파른 영역을 싫어합니다.그 결과 팀은 실험에 대해 숙고했습니다. 외부 한계 테스트 범위를 벗어난 듀티 사이클에서 어떤 일이 발생하는지 알지 못하므로 주의해야 합니다.예를 들어, Zone 1이 65%의 듀티 사이클로 이동하면 어떻게 될까요?아무도 몰랐습니다.
반대로 Zone 3의 경우와 같이 응답 곡선이 급격하게 기울어지면 극단을 혐오하다 비용이 많이 들 수 있습니다.요인의 작은 변화가 반응의 상당한 변화를 유발할 수 있습니다.최소값은 A의 로그 0 70%의 영역 3에 대한 듀티 사이클에서 발생합니다.그러나 그 설정점은 테스트 범위의 극단에 있습니다. 그리고 프로세스 엔지니어의 최악의 악몽인 Zone 3 곡선의 가파른 부분에서.그림 20 이 프로세스 위험 영역을 강조 표시합니다.
수치 20 : 성가신 구역 3
실험자들은 영역 3 듀티 사이클을 41%로 줄이고 결과 페널티를 다음과 같이 수락하기로 결정했습니다. A의 로그 0 .근거: 발열체의 노후화, 주변 기류, 드리프트, 오차 등과 같은 변동 요인에 강한 공정 설정을 선택합니다. F 그림 21 6개 영역 모두에 대해 선택한 최적 지점 뒤에 있는 이론적 근거를 다시 시각화합니다. 극단에서 멀리 떨어진 고원의 중심에.
수치 21 : 제조사의 천국
모델 테스트 및 공차 구간 평가
다음으로, 실험자들은 스위트 스폿을 반복적으로 테스트하고 축적된 데이터를 사용하여 공차 구간을 계산했습니다. 이 경우 미래 제품의 99%에 대한 95% 신뢰도를 사용했습니다.공차 구간은 고객의 기대치에 대해 만족스러운 것으로 입증되었습니다.
5단계 – 성공 인정
실험 중에 얻은 강력한 새로운 지식으로 실험자들은 회사 경영진에 영구적인 변화를 자신 있게 제안했습니다.조치가 취해졌습니다.추가 연구가 승인되었습니다.그러나 몇 가지 중요한 문제가 남아있었습니다.
비추다
실험자들은 그들의 실수로부터 배웠다.린 연습, 한세이 9 , 학습의 한 주기가 끝나고 또 다른 주기의 시작과 같은 중요한 이정표에 도달한 후 작업 방법에 대한 성찰을 제안합니다.팀은 그들이 잘못한 것과 더 잘할 수 있었던 것에 대해 비공식적이고 정직한 토론을 가졌습니다.이 연습은 후속 연구 및 향후 실험에 유용한 것으로 입증되었습니다.
다른 이들을 돕다
실험자들은 또한 시간을 들여 또 다른 유용한 린 실습에 참여했습니다. 요코텐 10 , 조직 전체에서 모범 사례의 측면 공유를 제안합니다.이 관행의 이점에는 DOE 방법을 다른 사람들에게 소개하고 그들이 자신의 실험을 수행하도록 돕는 것이 포함됩니다.
인정하다
또한 팀은 그들의 성공을 인정하기 위해 잠시 멈추고 모든 참가자가 그들의 기여를 눈에 띄게 인정받았는지 확인했습니다.엄청난 양의 피자 파이가 들어왔습니다.
감시 장치
추가의 영역 A의 로그 s 0 프로세스 드리프트의 존재를 감지하기 위해 데이터를 정기적으로 수집했습니다.오븐 성능이 크게 저하되면 문제를 신속하게 파악한 다음 조사하고 해결할 수 있습니다.
성공의 열쇠
달성한 결과의 품질은 일선 작업자의 뛰어난 기여, JMP의 자랑스러운 데이터 시각화 기능 사용, "열을 보는" 능력 및 의사 결정에 대한 합의된 접근 방식에 의해 크게 영향을 받았습니다.또한 DOE(Design of Experiments)와 서모그래피(thermography)가 고도로 보완적인 기술이라는 것도 분명했습니다.팀이 시행 착오, 한 번에 하나의 요인 실험 또는 개별 열 게이지 사용으로 제한되었다면 열 성형기는 항상 그랬던 것처럼 계속 절뚝거렸을 것입니다.
기타 애플리케이션
제조업체가 프로세스 원인 및 열 영향에 대한 지식을 필요로 하는 곳이면 어디에서나 열화상 응답 변수를 사용한 실험을 사용할 수 있습니다.다음은 열화상 응답 변수가 유용하다고 증명되는 다양한 응용 분야입니다.더 많은 것이 존재합니다.
- 식품 제조
- 압출
- 어닐링 및 열처리
- 야금
- 사출 성형
- HVAC 설계
- 합성물
- 인발 성형
- 히터, 냉각 시스템 및 건조기 설계
참조
[1] 로저 홀과 론 스니, 통계적 사고 , 2 차 에디션, John Wiley & Sons, The Wiley 및 SAS 비즈니스 시리즈, 2012
[2] Ian Cox, Marie A. Gaudard, Philip J. Ramsey, Mia L. Stephens 및 Leo T. Wright, 비주얼 식스 시그마 , SAS 연구소, Inc., John Wiley & Sons 발행, SAS 비즈니스 시리즈(2010)
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[4] 신고 연구소, 신고 모델 , 유타주립대학교, 2014
[5] 윌리엄 D. 카펠, JMP를 사용하여 객관적인 실험 수행 , 5판, 2011년 8월, Objective Experiments.체크리스트는 www.objexp.com .
[6] 도널드 J. 휠러, EMP III, 측정 프로세스 평가 , SPC Press, 2010
[7] 스넬 그룹, 레벨 1 서모그래피 과정 매뉴얼 , 바레, VT, 2014
[8] Juran의 품질 핸드북 , 6장, Juran 및 DeFeo, McGraw-Hill, 2010년
[9] Gemba 아카데미 블로그, 회개하라, 나는 한세이를 의미한다!, 2007년 5월 2일
[10] Gemba 아카데미 DVD, JIT 기술, 6부
감사의 말
Objective Experiments의 Bill Kappele은 이 백서에 대한 주요 검토 및 논평을 제공했습니다.
저자 약력
스티븐 W. 추프리나는 프로세스 엔지니어링 컨설턴트 및 강사 워싱턴주 벨링햄에서 Objective Experiments와 함께.그는 경제학 학사 학위, 레이저 전기 광학 AS 학위를 보유하고 있으며 Pyzdek Institute 인증 Lean Six Sigma Black Belt입니다.또한 Snell Group의 전기 및 기계 IR 테스트 모두에서 인정받은 능력을 갖춘 레벨 I 열화상 검사 인증서를 가지고 있습니다.
토니 쇼키는 미국의 Fluke 열화상 서비스 관리자 .그는 업계 출신이며 Bellingham Technical College의 계측, 자동화 및 프로세스 제어와 Infrared Level II – ASNT 준수 교육에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다.7년 동안 Fluke의 주제 전문가로서 그는 이러한 주제에 대해 전 세계적으로 발표하고 채널 파트너 및 주요 최종 사용자에게 광범위한 교육을 수행했으며 계속해서 Fluke Corporation의 백라인 기술 지원을 담당하고 있습니다.
로이 허프는 부통령 스넬 그룹의그는 광범위한 적외선 및 전기 모터 테스트 주제를 가르치고 상담합니다.Roy는 University of Missouri-Columbia에서 BSEE를, ASNT에서 레벨 III 열/적외선 자격증을 취득했습니다.그는 공인 신뢰성 유지보수 전문가로 SMRP의 인증을 받았으며 레벨 III IRT NAS410 인증을 보유하고 있습니다.그는 P/PM National Symposium, Thermosense, Thermal Solutions, EPRI, SMRP 및 기타 컨퍼런스에서 발표했습니다.
