Sử dụng mô phỏng Monte Carlo để tìm thông số kỹ thuật tốt hơn cho các nhà cung cấp và thực hiện tiết kiệm chi phí

09/10/2020 66 lượt xem

Việc thử nghiệm các cải tiến tiềm năng có thể trở nên phức tạp khi bạn đang làm việc với nhiều nhà cung cấp trong các bước khác nhau của quy trình, nhưng  việc tiến hành thử nghiệm trong Phần mềm thống kê Minitab để xác định các đầu vào quan trọng và sau đó nhập mô hình của bạn vào Minitab Workspace Mô phỏng Monte Carlo có thể giúp làm sáng tỏ kết quả bạn sẽ thấy Thêm vào đó, nó nhanh hơn và rẻ hơn so với việc chạy nhiều thử nghiệm hơn trên các bộ phận thực.

Chúng ta cùng xem xét trường hợp của  Spaceman ElectronicsĐể tạo ra một bộ phận cho một trong những sản phẩm của họ, một nhà cung cấp làm lõi sản phẩm và một nhà cung cấp khác làm chất phủ lên sản phảm. Sau đó họ lắp ráp thành phẩm

Trong quá khứ, Neil, một kỹ sư sản phẩm tại Spaceman, đã hướng dẫn các nhà quản lý dây chuyền sản xuất thực hiện hệ số phế phẩm là 7% để giải thích cho một số đơn vị không đủ khớp với sản phẩm. Hệ số phế liệu là tỷ lệ phần trăm của lô mà bạn có thể dự đoán sẽ bị phá hủy hoặc bị hủy hoại trong quá trình sản xuất hoặc chế biến (ví dụ: nếu bạn đang sản xuất 100 đơn vị và có 7% phế liệu trong quá khứ và 93% lô còn tốt, bạn sẽ chia 100 x 0,93 và làm tròn lên, xác định rằng bạn cần tạo ra 108 đơn vị).

Nếu nhóm của Neil có thể giảm tỷ lệ phế phẩm đó, vốn khiến họ tiêu tốn 0,70 đô la một chiếc, họ có thể thấy chi phí tiết kiệm lên tới 165.000 đô la mỗi năm. Tuy nhiên, việc cố gắng cải tiến có thể sẽ rất rườm rà và tốn thời gian nếu họ không đưa ra chỉ dẫn cho cả hai nhà cung cấp của mình một cách chính xác nhất có thể. Vì vậy, anh bắt đầu mô phỏng một số kết quả tiềm năng để đưa ra quyết định sáng suốt trước khi nói với các nhà cung cấp những gì cần thay đổi trong quy trình của họ.

 

 


Các hoạt động của  mô phỏng Monte Carlo

Mô phỏng Monte Carlo sử dụng mô hình toán học của hệ thống và mô phỏng cung cấp các giá trị kỳ vọng dựa trên phương trình xác định mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.Neil và nhóm của ông đã lên kế hoạch và tiến hành một loạt thí nghiệm trong Minitab để xác định các yếu tố quan trọng trong quá trình này. Họ tạo một Biểu đồ Pareto cho thấy rằng vị trí truyền và tốc độ phun là những yếu tố họ muốn tập trung vào và phương trình họ sẽ sử dụng trong Minitab Workspace : 

 

 

Nhập mô hình của bạn và chạy nó trong Minitab Workspace

Giờ họ đã có phương trình đó, Neil mở một dự án trong Minitab Workspace và chèn công cụ Monte Carlo Simulation. Anh ta có thể nhập thủ công các đầu vào và đầu ra của mình và nhập một phương trình thông qua các tùy chọn cho công cụ này có sẵn trong cả Minitab Workspace và Companion của Minitab (thêm về điều đó trong ví dụ này ), nhưng họ đã có thông tin đó nên anh ta có thể nhảy trước một chút.

Neil nhấp vào tùy chọn nhập mô hình từ Minitab và chọn tệp Minitab của mình.

 

Phương trình tự động kéo vị trí truyền và tốc độ phun khi X đầu vào. Anh ta biết những yếu tố này có phân phối chuẩn, vì vậy anh ta chọn Bình thường từ trình đơn thả xuống, sau đó nhập phương tiện và độ lệch chuẩn cũng như giới hạn đặc điểm kỹ thuật trên và dưới. Sau đó, anh ấy nhấn vào nút Mô phỏng màu xanh lá cây ở gần trên cùng và Minitab Workspace hoàn thành 50.000 mô phỏng cho quy trình chỉ trong vài giây:
 

Hiểu kết quả và tối ưu hóa tham số
 


Phép đo hiệu suất quá trình (Cpk) cho quá trình này là 0,4816, thấp hơn nhiều so với tiêu chuẩn tối thiểu là 1,33. Bên dưới hình ảnh hóa này, một nút màu xanh lục, "Tối ưu hóa tham số", xuất hiện hướng dẫn Neil đến bước tiếp theo: tối ưu hóa đầu vào của anh ấy. Anh ta đặt mục tiêu  (nhắm mục tiêu cho giá trị trung bình của phản hồi là 0,935, nằm giữa giới hạn thông số kỹ thuật trên và dưới của anh ta) và nhập các giá trị cao và thấp để đầu vào của anh ta khám phá, sau đó Minitab Workspace thực hiện phần còn lại. Anh ấy nhấn vào "Optimize Parameters" và thấy điều này.
 


Sau khi tìm thấy cài đặt đầu vào tối ưu trong phạm vi mà Neil chỉ định, Minitab Workspace trình bày kết quả mô phỏng cho các thay đổi quy trình được đề xuất. Mô phỏng chỉ ra rằng các cài đặt tối ưu hầu như sẽ loại bỏ sản phẩm ngoài thông số kỹ thuật khỏi quy trình, với Cpk là 2,34 - một cải tiến lớn vượt quá tiêu chuẩn 1,33 Cpk. 

Nhận kết quả tuyệt vời

Khi Neil chia sẻ phát hiện của mình, các nhà cung cấp có thể tối ưu hóa việc đo kích thước hình học và dung sai của bộ phận, không chỉ giảm lượng sản phẩm bị loại bỏ mà còn rút ngắn thời gian chu kỳ sản xuất.

Dùng thử miễn phí phần mềm Minitab và Minitab Workspace  trong 30 ngày.

Tải xuống bản dùng thử Minitab Work space miễn phí

T
ải xuống bản dùng thử Minitab miễn phí

Hãy liên hệ với Hotline 024.6682,0511 email:software@jywsoft.com để biết thêm chi tiết về sản phẩm cũng như hỗ trợ kỹ thuật.