Experiments and Capability Analysis in Process Industry

Sammanfattning: Förekomsten av variation i tillverkningsprocesser har varit ett problem redan sedan den industriella revolutionen. Därför har många organisationer försökt hitta en strategi för att hantera och reducera variationen. Statistiska metoder som duglighetsanalys och försöksplanering spelar ofta en viktig roll i dessa sammanhang. Duglighetsanalys bedömer hur processen presterar i relation till dess krav eller specifikationer, där en viktig del är användningen av duglighetsindex. Försöksplanering omfattar kraftfulla metoder, exempelvis faktorförsök, för att hjälpa den som utför experiment att maximera informationsutbytet vid experiment och samtidigt minimera de resurser som krävs för att nå statistiskt säkerställda resultat. Kontinuerliga processer, vilka är frekvent förekommande i processindustrin, ger upphov till speciella problem vid experiment som normalt inte behandlas i litteraturen, exempelvis autokorrelation och dynamik. Det övergripande syftet med forskningen i denna avhandling är att bidra till en ökad kunskap om analysen av försöksplanering och duglighet i process industri, vilket uppnås genom simuleringar och fallstudier av verkliga industriella processer. Denna forskning fokuserar på att föreslå och utveckla analysmetoder anpassade för experiment samt att jämföra olika beslutsmetoder för duglighetsanalys i industriella processer. Resultaten av forskningen presenteras i tre bifogade artiklar. Artikel A visar hur ett två-nivåers faktorförsök kan användas för att identifiera de faktorer som påverkar oscillationsmärkesdjupet som uppstår från stålstränggjutnings¬processen. Fyra faktorer studerades; slaglängden av gjutform, svängnings¬frekvensen, rörelsemönstret av gjutform (sinusfaktor) och gjuthastigheten. ANOVA analys visade sig vara problematiskt eftersom försöksdesignen inte var ortogonala på grund av förlorade försöksomgångar. Trots det har inga tidigare studier hittats som visar hur sinusfaktorn ändras i kombination med svängnings¬frekvensen så att samspelseffekten kan studeras. Artikel B utvecklar en metod för att analysera faktorförsök, påverkat av processavbrott och förlust av experimentomgångar, baserat på tidsserieanalys. Artikel C jämför fyra olika metoder för duglighetsanalys, när data är autokorrelerad, genom simuleringar och fallstudie av en faktisk industriell process. Sammanfattningsvis är det svårt att rekommendera en metod som fungerar bra i alla situationer. Resultaten pekar på att två metoder är bättre än de andra.