Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật công nghiệp: Nghiên cứu thực nghiệm đề xuất giải pháp giảm tỉ lệ phế phẩm tại nhà máy thép

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

i

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG -HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đỗ Ngọc Hiền (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Ngọc Quỳnh Lam (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS Đỗ Thành Lưu (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Đức Duy (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 08 tháng 01 năm 2023

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1 Chủ tịch hội đồng: TS Nguyễn Vạng Phúc Nguyên

2 Thư ký hội đồng: TS Nguyễn Hữu Thọ 3 Phản biện 1: TS Đỗ Thành Lưu

4 Phản biện 2: TS Nguyễn Đức Duy 5 Ủy viên: PGS.TS Đỗ Ngọc Hiền

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

i

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Công Nghiệp Mã số: 8520117

I TÊN ĐỀ TÀI:

Nghiên cứu thực nghiệm đề xuất giải pháp giảm tỉ lệ phế phẩm tại nhà máy thép Establish an empirical research method to reduce the defects ratio at steel making factory

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết của thiết kế thực nghiệm, hai dạng thiết kế thực nghiệm được áp dụng là Taguchi và Response Surface

- Mô tả bài toán và vận dụng quy trình DMAIC để xác định thiết kế thực nghiệm là giải pháp phù hợp giải quyết bài toán

- Ứng dụng hai dạng thiết kế thực nghiệm bên trên vào giải quyết vấn đề, giảm tỉ lệ phế phẩm tại nhà máy thép

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 05/09/2022

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/12/2022

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS Đỗ Ngọc Hiền, PGS.TS Lê Ngọc Quỳnh Lam

TPHCM, ngày 08 tháng 01 năm 2023

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

PGS.TS Đỗ Ngọc Hiền PGS.TS Lê Ngọc Quỳnh Lam

TRƯỞNG KHOA CƠ KHÍ

ii

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành đề tài “Nghiên cứu thực nghiệm đề xuất giải pháp giảm tỉ lệ phế phẩm tại nhà máy thép”, ngoài sự cố gắng của bản thân thì còn có sự giúp đỡ và động viên rất lớn đến từ phía bộ môn, thầy cô, gia đình, bạn bè

Sau hai năm học cao học chuyên ngành Kỹ Thuật Công Nghiệp tại khoa Cơ Khí thuộc trường đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh, tôi đã tích lũy được những kiến thức quý báu góp phần vào hành trang kiến thức của bản thân Bằng sự biết ơn và kính trọng, tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô thuộc bộ môn Kỹ Thuật Công Nghiệp đã nhiệt tình giảng dạy và hỗ trợ tôi trong quá trình học tập và làm luận văn Đặc biệt, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn và lời cảm ơn sâu sắc tới thầy Đỗ Ngọc Hiền người đã trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài Cảm ơn tất cả anh, chị và các bạn đang học tập và làm việc tại bộ môn đã luôn giúp đỡ, động viên và đồng hành cùng tôi trong suốt quá trình học tập tại Trường Đại học Bách Khoa TPHCM

Tiếp theo, tôi xin chân thành cảm ơn công ty thép V đã tạo điều kiện và hỗ trợ tôi tiếp cận với hoạt động của công ty, giúp tôi trong quá trình thu thập dữ liệu và thực hiện nghiên cứu một cách thuận lợi

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn đến gia đình và bạn bè, những người đã luôn bên cạnh, ủng hộ và là nguồn động lực để tôi hoàn thành luận văn này

Mặc dù đã hết sức cố gắng, tuy nhiên luận văn vẫn không thể tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận được những đóng góp quý giá từ tất cả mọi người để tôi có thể hoàn thiện hơn

Một lần nữa xin trân trọng cảm ơn và kính chúc tất cả mọi người sức khỏe và thành công trong cuộc sống

TPHCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022

Học viên

Lương Thành Trí

iii

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

Đề tài này bắt đầu với việc khuyết tật bề mặt của thép thanh thành phẩm tăng cao tại dây chuyền Cán thép không những làm ảnh hưởng đến OEE (Overall equipment effectiveness- Hiệu quả thiết bị tổng thể là thước đo để đánh giá hiệu quả của hoạt động sản xuất) của dây chuyền mà còn làm giảm uy tín của công ty Lỗi này tăng với tỉ lệ cao bất thường và có liên quan đến những giai đoạn phôi thép bán thành phẩm tại dây chuyền Luyện thép được sản xuất với tỉ lệ phế liệu nội cao hơn so với bình thường, đặc biệt là trong những giai đoạn nguồn cung phế liệu ngoại bị hạn chế khi tình hình thế giới bất ổn do xung đột, lạm phát tăng …

Nghiên cứu đã tiến hành vận dụng quy trình DMAIC để xác định được vấn đề, đo lường phân tích các nguyên nhân gốc rễ và đưa ra phương pháp cải tiến giải quyết vấn đề một cách hiệu quả

Thiết kế thực nghiệm, với thế mạnh trong việc tìm ra các bộ thông số cài đặt ban đầu nhầm đạt được các mục tiêu về giá trị trung bình và tỉ số S/N đối với kết quả, hứa hẹn là một công cụ phù hợp để tìm ra đáp án cho vấn đề

Hai thiết kế thực nghiệm “Taguchi” và “Response Surface” đã được áp dụng để thực hiện thiết kế tối ưu hoá cho công đoạn phối liệu tại dây chuyền Luyện thép Đó là một nỗ lực để thực hiện hàng trăm lượt chạy thử, hàng trăm lần đo kiểm phân tích mẫu và kèm theo là chi phí thực hiện Cuối cùng kết quả đạt được rất tích cực Vấn đề hoàn toàn được khắc phục nhờ vào các bộ thông số cài đặt ban đầu cho công đoạn phối liệu tại dây chuyền Luyện thép Từ đó giải quyết được vấn đề lượng phế phẩm tăng cao của công ty

Nội dung luận văn gồm có 6 chương: Chương 1: Giới thiệu chung

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và phương pháp luận Chương 3: Giới thiệu đối tượng nghiên cứu

Chương 4: Thiết kế thực nghiệm cho độ sạch của tạp chất Chương 5: Cải tiến và kết quả

Chương 6: Kết luận và kiến nghị

iv

ABSTRACT

This thesis begins with the surface defect of the finished product- deformed bar increasing at the Rolling Mill, which not only affects OEE (Overall Equipment Effectiveness is a measure of how well a manufacturing operation is utilized compared to its full potential, during the periods when it is scheduled to run) of the Rolling process but also reduces the company's reputation This defect increases with a unuasual high rate and related to the production periods of semi finished product- billet at the Steelmaking that are produced with a higher percentage of domestic scrap than usual, especially during periods of limited supply of import scrap when the world situation is unstable due to conflicts, inflation increases

This study has applied the DMAIC to define the problem, measure and analyze the root causes, and propose improvement methods to solve the problem effectively

Experimental design, with a strong point for finding sets of initial settings that not only achieve the objectives of mean but also achieve signal to noise ratio of results, promises to be a suitable tool to find out the answer to the problem

Two experimental designs “Taguchi” and “Response Surface” are applied to make the optimized design for the blending stage of input material at the Steelmaking It's an effort to do hundreds of test runs, hundreds of sample analysis tests, and the associated cost of implementation In the end the results are very positive The problem was completely overcome thanks to the initial set of parameters for the blending stage at Steelmaking Thereby solving the problem of the company's increased non- conformity products

The thesis includes 6 chapters: Chapter 1: General introduction

Chapter 2: Literature review and methodology Chapter 3: Introduction of research subjects

Chapter 4: Experimental design for inclusions purity Chapter 5: Improvement and results

Chapter 6: Conclusion and recommendations

v

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài “Nghiên cứu thực nghiệm đề xuất giải pháp giảm tỉ lệ phế

phẩm tại nhà máy thép” là công trình nghiên cứu của riêng tôi và không có bất cứ sự

sao chép nào từ người khác Các nội dung và kết quả trong nghiên cứu này là trung thực và chưa công bố dưới bất kì hình thức nào Các cơ sở lý thuyết và dữ liệu phục vụ cho việc phân tích, tính toán, nhận xét và đánh giá do chính tôi thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, được ghi rõ trong phần tài liệu tham khảo

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với thông tin được sử dụng trong đề tài này

TPHCM, ngày 18 tháng 12 năm 2022

Học viên

Lương Thành Trí

DANH SÁCH VIẾT TẮT – THUẬT NGỮ xi

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Nội dung luận văn 2

1.4 Giới hạn và phạm vi 3

1.5 Bố cục của luận văn 3

CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN 4

2.1 Cơ sở lý thuyết 4

2.1.1 Thiết kế thực nghiệm 4

2.1.2 Thiết kế thực nghiệm sàng lọc theo phương pháp Taguchi 7

2.1.3 Thiết kế thực nghiệm tối ưu hóa theo phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM) 13

2.2 Các nghiên cứu liên quan 19

2.3 Phương pháp luận 21

CHƯƠNG 3 : GIỚI THIỆU ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 23

3.1 Đối tượng nghiên cứu 23

3.1.1 Giới thiệu sản phẩm và quy trình 23

3.1.2 Mô tả hiện trạng 27

3.2 Giải quyết vấn đề bằng DMAIC 30

3.2.1 Giai đoạn Define 30

3.2.2 Giai đoạn Measure 32

3.2.3 Giai đoạn Analyze 33

3.2.4 Giai đoạn Improve 36

vii

CHƯƠNG 4 : THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM CHO ĐỘ SẠCH CỦA TẠP CHẤT37

4.1 Giới thiệu phương pháp phân tích độ sạch của tạp chất 37

4.2 Lựa chọn các biến đầu vào cho thiết kế thực nghiệm độ sạch tạp chất 39

4.3 Thiết kế thực nghiệm Taguchi 49

4.3.1 Thiết kế biến, ngưỡng giới hạn và kết quả 49

4.3.2 Phân tích thực nghiệm Taguchi 55

CHƯƠNG 5 : CẢI TIẾN VÀ KẾT QUẢ 59

5.1 Thiết kế thực nghiệm Response Surface 59

5.1.1 Thiết kế biến, ngưỡng giới hạn và kết quả 59

5.1.2 Phân tích thiết kế thực nghiệm Response Surface 63

5.1.3 Thực hiện cải tiến với công thức nội suy 66

5.2 Kết quả cải tiến 67

CHƯƠNG 6 : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 72

6.1 Kết luận 72

6.2 Kiến nghị 73

TÀI LIỆU THAM KHẢO 74

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 75

viii

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Thực nghiệm độ cao không tải của bộ giảm chấn ôtô 10

Bảng 3.1 Bảng thông tin các công đoạn trong quy trình sản xuất thép thanh 25

Bảng 4.1 Mức độ chấp nhận các loại tạp chất theo ASTM E45 standard 37

Bảng 4.2 Kết quả phân tích độ sạch của tạp chất được hiển thị trên kính hiển vi 39

Bảng 4.3 Bảng thông tin phối liệu các mẻ thép sản xuất trong 3 ngày đầu 03-2022 40

Bảng 4.4 Bảng thông tin các nguyên liệu đầu vào của công đoạn phối liệu 43

Bảng 4.5 Bảng kết quả phân tích mối tương quan Regression bằng Minitab 45

Bảng 4.6 Giá trị giới hạn trên và dưới cho các biến đầu vào 49

Bảng 4.7 Bảng L12 các lần chạy thí nghiệm của phương pháp Taguchi cho 11 biến 50

Bảng 4.8 Kết quả phân tích 20 mẻ thép mỗi lượt chạy của thử nghiệm 1 (Y-test1) 51

Bảng 4.9 Kết quả phân tích 20 mẻ thép mỗi lượt chạy của thử nghiệm 2 (Y-test2) 52

Bảng 4.10 Kết quả phân tích 20 mẻ thép mỗi lượt chạy của thử nghiệm 3 (Y-test3) 53

Bảng 4.11 Bảng thực nghiệm Taguchi 54

Bảng 4.12 Bảng tỉ số Signal/ Noise của các biến đối với độ sạch tạp chất 55

Bảng 4.13 Bảng mô tả ảnh hưởng của biến lên giá trị trung bình của độ sạch tạp chất55 Bảng 5.1 Các ngưỡng của biến trong thực nghiệm Response Surface 59

Bảng 5.2 Bảng thực nghiệm Response Surface 61

Bảng 5.3 Giá trị đo độ sạch tạp chất của 15 mẫu/ mỗi lượt chạy 62

Bảng 5.4 Bảng hệ số nội suy cho công thức phụ thuộc biến – kết quả 63

Bảng 5.5 Bảng dự đoán độ sạch tạp chất dựa vào cài đặt của X3, X4, X6 và X10 66

ix

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Sơ đồ một quá trình, hệ thống hay đối tượng nghiên cứu 4

Hình 2.2 Các giai đoạn thiết kế thực nghiệm 7

Hình 2.3 Vai trò của tương tác giữa biến kiểm soát và biến nhiễu 11

Hình 2.4 Ảnh hưởng của biến lên chiều cao không tải của lò xo 12

Hình 2.5 Ảnh hưởng của biến lên logaric tự nhiên của phương sai 12

Hình 2.6 Bố trí thí nghiệm sử dụng mô hình FTD với 2 yếu tố (a) và 3 yếu tố (b) 15

Hình 2.7 So sánh số thí nghiệm của mô hình FTD 3 yếu tố (b) và BBD 3 yếu tố (c) 16

Hình 2.8 Bố trí thí nghiệm sử dụng mô hình CCD với 2 yếu tố (a) và 3 yếu tố (b) 17

Hình 2.9 Mô hình DD hai yếu tố và một số khả năng dịch chuyển vùng thử nghiệm của mô hình 18

Hình 2.10 Cấu trúc thực hiện của phương pháp luận 22

Hình 3.1 Phế liệu và sản phẩm từ hai dây chuyền Luyện và Cán thép 23

Hình 3.2 Chuỗi quy trình sản xuất thép thanh 24

Hình 3.3 Sản phẩm thép thanh bị nứt và ba via trên bề mặt 27

Hình 3.4 OEE của dây chuyền Cán thép thanh từ 01-2021 ~ 08-2022 28

Hình 3.5 Trình tự thực hiện DMAIC để giải quyết vấn đề 30

Hình 3.6 Biểu đồ tỉ lệ phế phẩm trên sản lượng của dây chuyền Cán thép năm 2021 31 Hình 3.7 Tỉ lệ các loại phế phẩm năm 2021 31

Hình 3.8 Mặt cắt ngang của mẫu khuyết tật bavia quan sát bằng kính hiển vi 32

Hình 3.9 Biểu đồ Pareto các nguyên nhân gây ra sản phẩm bavia 32

Hình 3.10 Biểu đồ Ishikawa các nguyên nhân của vấn đề tạp chất trong thép 33

Hình 3.11 Chất lượng phế liệu của shredded scrap (SH) và domestic scrap 34

Hình 3.12 Biểu đồ Histogram giai đoạn phế liệu nội được sử dụng từ 20% đến 30% 35 Hình 3.13 Biểu đồ Histogram giai đoạn phế liệu nội được sử dụng trên 30% 35

x

Hình 4.1 Thông tin các loại tạp chất theo ASTM E45 standard 37

Hình 4.2 Phân tích độ sạch tạp chất của mẫu dưới kính hiển vi, độ phóng đại x400 38

Hình 4.3 Biểu đồ Pareto ảnh hưởng của các biến đầu vào đến độ sạch tạp chất dựa trên t-value 46

Hình 4.4 Đồ thị so sánh xác suất phân bố các số dư so với phân phối chuẩn 46

Hình 4.5 Đồ thị biểu diễn quan hệ giữa các số dư và giá trị tương ứng của mô hình hồi quy 47

Hình 4.6 Đồ thị biểu diễn quan hệ giữa các số dư so và thứ tự các điểm dữ liệu 47

Hình 4.7 Đồ thị Histogram hiển thị tần suất xuất hiện các số dư 48

Hình 4.8 Ảnh hưởng của biến lên giá trị trung bình của độ sạch tạp chất 55

Hình 4.9 Tỉ số Signal/ Noise của các biến lên kết quả đầu ra 56

Hình 5.1 Biểu đồ Pareto mức độ ảnh hưởng của các biến lên kết quả 65

Hình 5.2 Phân bố thể hiện độ lệch so với hồi quy tuyến tính của kết quả 65

Hình 5.3 Đồ thị Histogram độ sạch tạp chất của 300 mẻ thép sau khi áp dụng công thức nội suy 68

Hình 5.4 OEE của dây chuyền Cán thép từ 09-2022 đến 11-2022 69

Hình 5.5 Quy trình áp dụng thiết kế thực nghiệm tạm thời đối với từng lô phế liệu 71

xi

DANH SÁCH VIẾT TẮT – THUẬT NGỮ

DoE Design of experiment Thiết kế thực nghiệm

RSM Response Surface Methodology Phương pháp đáp ứng bề mặt FTD Full Three – level Design Mô hình thiết kế FTD

BBD Box – Behnken Design Mô hình thiết kế BBD

CCD Central Composite Design Mô hình thiết kế CCD

DD Doehlert Design Mô hình thiết kế DD

EAF Electric Arc Furnace Lò điện hồ quang LF Ladle Furnace Lò thùng tinh luyện CCM Continuous Casting Machine Máy đúc liên tục SH Shredded scrap Phế liệu băm RM Rolling Mill scrap Phế liệu từ Cán CI Cast Iron Gang

Cpk Process Capability Index Chỉ số năng lực quá trình OEE Overall Equipment Effectiveness Hiệu quả thiết bị tổng thể S/N Signal to Noise ratio Tỉ số tín hiệu/ nhiễu

1

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 Đặt vấn đề

Thiết kế thực nghiệm (Design of experiment, hay DoE) là một ngành khoa học lâu đời Từ những năm 1920, Ronald Fisher đã đề xuất các phương pháp thiết kế thực nghiệm nhằm nghiên cứu sự ảnh hưởng đồng thời của các nhân tố khác nhau Lý thuyết về thiết kế thực nghiệm từ đó đã được phát triển hết sức mạnh mẽ và trở thành một ngành khoa học độc lập Ứng dụng của DoE trong việc thiết kế đã được sử dụng từ lâu như trong việc tìm ra hệ số trong các công thức: hệ số ma sát, mô men quán tính , tuy nhiên sự bùng nổ của phương pháp này trong giải quyết vấn đề chỉ thực sự bắt đầu từ những năm 1980, khi Lean - 6 Sigma bắt đầu lan rộng trong công nghiệp sản xuất

Đối với những vấn đề phức tạp, thiết kế thực nghiệm hoàn chỉnh cần hai bước: _ Screening DoE: để sàn lọc các biến, tìm ra biến có ảnh hường nhiều lên kết quả _ Full DoE (thực nghiệm tối ưu hóa): để tìm ra công thức phụ thuộc biến đầu vào và kết quả đầu ra

Sở dĩ phải làm hai bước phân tích như vậy vì một vấn đề có thể có rất nhiều biến nghi ngờ, nếu thực hiện một full DoE ngay từ đầu sẽ dẫn đến rất nhiều phép thử và từ đó dẫn đến lãng phí nguồn lực và thời gian

Có bốn dạng thiết kế thực nghiệm cơ bản là: Thực nghiệm một yếu tố; Thực nghiệm đa yếu tố; Thực nghiệm bề mặt chỉ tiêu (Response Surface Methodology) và Thực nghiệm Taguchi

Luận văn này sẽ nghiên cứu và áp dụng hai dạng thiết kế thực nghiệm là Taguchi (Screening DoE) và Response Surface (full DoE) vào giải quyết vấn đề

Phương pháp Taguchi là cách tiếp cận nhắm vào việc nhận diện các tác động lên đối tượng (có thể là sản phẩm, quy trình hoặc máy móc) để đạt được hai mục tiêu: _ Đảm bảo Mean (average) của kết quả nằm trong vùng giới hạn cho phép _ Đảm bảo tỉ số S/N (Signal/ Noise) càng lớn thì đặc tính nhận được càng tốt

2

Khi một nghiên cứu Taguchi được thực hiện trên quy trình, nó thường được gọi là nghiên cứu về độ ổn định Cách tiếp cận của Taguchi là để tìm ra ảnh hưởng của biến kiểm soát lên các biến nhiễu, từ đó khống chế các biến nhiễu

Trong khi đó thiết kế thực nghiệm RSM là một công cụ phổ biến bậc nhất trong tối ưu hóa vì nó cho phép đánh giá tác động của nhiều yếu tố và sự tương tác của chúng trên một hoặc nhiều đặc tính kết quả muốn nghiên cứu Nó bao gồm nhiều công thức và mô hình toán được đề xuất bởi Box và Wilson vào những năm đầu thập niên 1950 RSM giúp tìm ra vùng thông số mà tại đó, giá trị của đặc tính cần kiểm soát đạt được giá trị tối ưu thỏa mãn những điều kiện biên của nó [3]

Tại nhà máy sản xuất thép V, có hai dây chuyền sản xuất chính là Luyện thép và Cán thép, trong đó dây chuyền Luyện thép được vận hành với công nghệ lò điện hồ quang (Electric Arc Furnace) đây là công nghệ sử dụng nguyên liệu đầu vào hầu như 100% từ phế liệu Ưu điểm của công nghệ này là tiết kiệm điện năng, không phụ thuộc vào mỏ quặng, năng suất cao, giúp tái chế sắt thép phế liệu, môi trường sản xuất sạch Tuy nhiên việc sử dụng chủ yếu dựa vào phế liệu là nguyên nhân làm chất lượng sản phẩm không ổn định dẫn đến không những gây tổn thất về chi phí và nguồn lực mà còn ảnh hưởng đến uy tín, thương hiệu của công ty, đặc biệt là trong giai đoạn thị trường trong nước đang khó khăn do chịu ảnh hưởng của tình hình thế giới như xung đột, lạm phát tăng Vấn đề bị nghi ngờ nhiều nhất là yếu tố tạp chất phi kim có quá nhiều trong thép gây ảnh hưởng đến chất lượng Quy trình DMAIC được vận dụng để tiếp cận vấn đề, đo lường phân tích các nguyên nhân gốc rễ từ đó đưa ra giải pháp cải tiến Phương pháp thiết kế thực nghiệm đã được áp dụng để giải quyết bài toán này một cách hiệu quả và tiết kiệm Vì vậy đề tài “Nghiên cứu thực nghiệm đề xuất giải pháp giảm tỉ lệ phế phẩm tại nhà máy thép” được thực hiện

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu thực nghiệm nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến độ sạch của tạp chất từ đó xây dựng giải pháp giảm tỉ lệ phế phẩm

1.3 Nội dung luận văn

Nội dung luận văn bao gồm các bước chính sau:

3

1 Nghiên cứu cơ sở lý thuyết của thiết kế thực nghiệm, hai dạng thiết kế thực nghiệm được áp dụng là Taguchi và Response Surface

2 Mô tả quá trình vận dụng DMAIC để đưa ra giải pháp là thiết kế thực nghiệm 3 Phân tích và lựa chọn các yếu tố có ảnh hưởng đến độ sạch của tạp chất trong thép tại dây chuyền Luyện thép

4 Ứng dụng 2 dạng thiết kế thực nghiệm bên trên vào giải quyết vấn đề, giảm tỉ lệ

phế phẩm

1.4 Giới hạn và phạm vi

Do có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ sạch của tạp chất phi kim tại dây chuyền Luyện thép vì vậy cần phải phân tích dữ liệu trước khi thực hiện thiết kế thực nghiệm nhằm lựa chọn các yếu tố có ảnh hưởng và loại bỏ các yếu tố gây nhiễu Hạn chế về số lượng của bộ dữ liệu sẽ ảnh hưởng ít nhiều lên kết quả phân tích

Ngoài ra do sự tốn kém trong các thử nghiệm thực tế tại nhà máy thép V, nên dạng thực nghiệm phải được lựa chọn sao cho tốn ít chi phí thực hiện mà vẫn đạt được độ chính xác cần thiết Vì vậy, kết quả có thể chứa một vài giá trị bất thường, điều này cũng thường xảy ra trong thống kê phân tích

1.5 Bố cục của luận văn

Bố cục luận văn bao gồm các chương: Chương 1: Giới thiệu chung

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và phương pháp luận Chương 3: Giới thiệu đối tượng nghiên cứu

Chương 4: Thiết kế thực nghiệm cho độ sạch của tạp chất Chương 5: Cải tiến và kết quả

Chương 6: Kết luận và kiến nghị

4

CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN 2.1 Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu thực nghiệm đóng vai trò quan trọng trong khoa học kỹ thuật Các quá trình công nghệ và kỹ thuật thường rất phức tạp, bao gồm một tập hợp lớn các yếu tố ảnh hưởng và nhiều chỉ tiêu đánh giá khác nhau

Trong đa số các hệ thống hay quá trình kỹ thuật, các mối quan hệ vào - ra thường không thể mô tả được một cách đầy đủ bằng các hàm lý thuyết Người ta thường mô hình hóa các quá trình, đối tượng cần nghiên cứu như một hộp đen (Black - box) như Hình 2.1

Hình 2.1 Sơ đồ một quá trình, hệ thống hay đối tượng nghiên cứu

5

Trên Hình 2.1, các tín hiệu đầu vào được sơ đồ hóa thành 3 nhóm: đối tượng đầu vào, các tham số (yếu tố, nhân tố) có thể điều khiển được và các yếu tố không điều khiển được Chúng ta không biết và không cần quan tâm những gì xảy ra bên trong hộp đen, nghĩa là cách thức các thông số nói trên tác động với nhau như thế nào Cái chúng ta quan tâm là làm sao để xác lập được quan hệ vào - ra, để từ đó có thể điều khiển được quá trình hay nhận được thông số đầu ra của đối tượng theo ý muốn Vấn đề này có thể được giải quyết bằng thực nghiệm [1]

Thiết kế thực nghiệm được sử dụng như một công cụ hữu ích nhằm khảo sát bất kỳ một ứng xử (Response) của một hệ thống, một quá trình hay một đối tượng nào Mô hình quan hệ vào - ra đặc biệt hữu dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn để lựa chọn các tập thông số tối ưu của quá trình hay của sản phẩm cần thiết kế; giảm thiểu các ảnh hưởng của các thông số không có lợi; xác định và giảm thiểu các đặc tính nhạy với tác động môi trường để bền vững hóa quá trình hay sản phẩm v.v… Một kế hoạch thực nghiệm được thiết kế tốt sẽ cho phép nhà nghiên cứu tiến hành số lượng thí nghiệm ít nhất, tốn kém ít chi phí, mất thời gian, công sức ít nhất nhưng lại thu được nhiều thông tin nhất về quá trình, đối tượng nghiên cứu

Ba nguyên tắc căn bản nhất của thiết kế thực nghiệm bao gồm: nguyên tắc ngẫu nhiên, nguyên tắc lặp và nguyên tắc khối Các nguyên tắc này được ứng dụng để làm giảm hoặc thậm chí là khử bỏ các sai số của thực nghiệm Một vấn đề quan trọng cần lưu ý rằng sai số thực nghiệm có thể dẫn đến các quyết định sai hoặc trong một số trường hợp, gây sai lệch trong việc xác định ảnh hưởng của các thông số quan trọng [1] _ Nguyên tắc ngẫu nhiên (Principle of Randomization) được áp dụng nhằm hạn chế ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu Theo nguyên tắc này, thứ tự thay đổi giá trị các thông số thực nghiệm, cách bố trí thực nghiệm, thứ tự tiến hành từng thực nghiệm phải được tiến hành theo một thứ tự ngẫu nhiên Bằng cách sử dụng nguyên tắc ngẫu nhiên, chúng ta đã “bình quân hóa” và do đó, làm giảm ảnh hưởng xấu của các sai số đo, các yếu tố nhiễu

_ Nguyên tắc lặp lại (Principle of Replication), mỗi thực nghiệm cần được thực hiện ít nhất nhiều hơn một lần Cũng cần lưu ý phân biệt hành động lặp lại (Replication) với việc đo lại (Repeat measurement) một vài thông số nào đó nhiều lần Đo lại nhiều

6

lần nhằm giảm sai số đo chứ không làm giảm ảnh hưởng các sai số nhiễu đến kết quả thực nghiệm

_ Nguyên tắc tạo khối (Principle of Blocking) thường được sử dụng khi số lượng thực nghiệm nhiều Khi đó, ta cần chia thành nhiều khối thực nghiệm Khối là một tập hợp các thí nghiệm có chung một hay một vài đặc tính nào đó Trong mỗi khối, các thực nghiệm được thiết kế tuân thủ theo nguyên tắc lặp và nguyên tắc ngẫu nhiên Nói cách khác, thứ tự các thực nghiệm trong một khối được xáo trộn ngẫu nhiên; đồng thời, các thực nghiệm trong khối được lặp lại và xử lý thống kê như trong một kế hoạch riêng

Trong thực tế kỹ thuật, thường tiến hành ba loại thực nghiệm sau: Thực nghiệm sàng lọc, thực nghiệm so sánh và thực nghiệm cải thiện quá trình [1]

_ Thực nghiệm sàng lọc (Screening Experiment) là thực nghiệm được tiến hành nhằm các mục đích sau:

- Xác định đâu là các yếu tố ảnh hưởng chính đến đối tượng hay quá trình cần khảo sát;

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố;

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng tương tác giữa các yếu tố

_ Thực nghiệm so sánh (Comparative Expriment) thường được thực hiện để so sánh và đánh giá sai khác giữa hai nhóm đối tượng mẫu hay hai quá trình nhằm trả lời câu hỏi: Có hay không sự sai khác giữa các nhóm đối tượng hay quá trình? Câu hỏi này thường đặt ra khi kiểm chứng một sản phẩm hay một quá trình mới

_ Thực nghiệm tối ưu hóa nhằm tìm kiếm tập xác lập các yếu tố đầu vào sao cho đạt được giá trị tối ưu của đầu ra Thực nghiệm tối ưu hóa thường sử dụng dạng thiết kế thí nghiệm “bề mặt chỉ tiêu” (Response Surface Methodology) Trong trường hợp hàm mục tiêu không có cực trị trong phạm vi khảo sát, thực nghiệm cho phép ta tạo các xác lập để đạt được giá trị xác định của hàm mục tiêu

7

Tiến trình thiết kế thực nghiệm thường bao gồm 7 giai đoạn như Hình 2.2

Hình 2.2 Các giai đoạn thiết kế thực nghiệm

2.1.2 Thiết kế thực nghiệm sàng lọc theo phương pháp Taguchi 2.1.2.1 Thiết kế thực nghiệm sàng lọc

Trong hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm về các đối tượng hay quá trình kỹ thuật, số lượng các yếu tố có thể ảnh hưởng đến mục tiêu nghiên cứu thường rất lớn Nói theo ngôn ngữ nghiên cứu thực nghiệm, số biến thực nghiệm có thể gây ảnh hưởng đến hàm mục tiêu là không ít Kế hoạch thí nghiệm sàng lọc (Screening Experiment Design) được thiết kế nhằm giảm bớt số biến cần tiến hành thực nghiệm bằng cách chỉ ra các biến có ảnh hưởng mạnh nhất đến hàm mục tiêu Căn cứ vào khả năng tiến hành thực nghiệm, nhà nghiên cứu có thể chọn chỉ một số ít biến và tiến hành tiếp các thực nghiệm cải thiện hay tối ưu hóa hàm đầu ra

Các mục đích cần đạt được của thực nghiệm sàng lọc là: _ Tiến hành số thực nghiệm ít nhất trên số biến nhiều nhất

_ Đánh giá được mức độ ảnh hưởng của các biến đến hàm đầu ra _ Đánh giá được mức độ ảnh hưởng tương tác giữa các biến

_ Xác định được quan hệ vào - ra đơn giản (bậc nhất) dùng làm cơ sở cho quá trình cải thiện hoặc tối ưu hóa sau này

Tùy theo số lượng các biến cần khảo sát và đòi hỏi về chi phí, thời gian có thể chọn kiểu thiết kế thực nghiệm dạng 2k hoặc 2k-p cho các thực nghiệm sàng lọc Các kỹ thuật phân tích thống kê sẽ cho phép đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến được xét đến hàm đầu ra cũng như ảnh hưởng tương tác giữa chúng Kỹ thuật hồi quy đa biến được sử dụng để xác định quan hệ giữa các biến với hàm mục tiêu Nhiều tác giả khuyên rằng, khi số biến thực nghiệm không quá 5, có thể sử dụng thiết kế 2k Khi số biến thực nghiệm lớn hơn 5, nên dùng thiết kế 2k-p [1]

Phát biểu vấn đề

Xác định các yếu tố

Tiến hành thực nghiệmLựa

chọn hàm mục tiêu

Thiết kế thực nghiệm

Phân tích

kết quả

Kết luận

8

2.1.2.2 Phương pháp Taguchi - Thiết kế thực nghiệm dạng trực giao

Phương pháp Taguchi ban đầu tiếp cận theo hướng sử dụng một quy hoạch thực nghiệm cho các biến có thể kiểm soát và một quy hoạch thực nghiệm khác cho các biến nhiễu Sau đó, hai dạng quy hoạch thực nghiệm này được ghép lại làm một Nghĩa là, trong mỗi thực nghiệm theo dạng Taguchi, có sự thay đổi của cả biến kiểm soát được và biến nhiễu Nên nó được gọi là quy hoạch thực nghiệm dạng trực giao Các đặc điểm phương pháp Taguchi:

1 Phương pháp Taguchi bổ sung cho hai phương pháp quy hoạch thực nghiệm toàn phần và riêng phần

2 Phương pháp Taguchi dựa trên ma trận thực nghiệm trực giao xây dựng trước và phương pháp để phân tích đánh giá kết quả

- Nếu giá trị đáp ứng yi cần đạt “Lớn hơn tốt hơn” thì áp dụng công thức 2.1:

9

(2.3) trong đó theo công thức 2.4:

Để dễ dàng hiểu được các khái niệm của phương pháp này, chúng ta sẽ minh họa thông qua thực nghiệm về đặc tính của bộ giảm chấn ô tô được thể hiện trong Bảng 2.1 Trong thí nghiệm, có năm yếu tố được nghiên cứu để xác định ảnh hưởng của chúng đối với chiều cao tự do của một bộ giảm chấn Đó là: nhiệt độ nung A, thời gian gia nhiệt B, thời gian vận chuyển C, thời gian làm nguội D và nhiệt độ bể dầu E Trong đó, nhiệt độ bể dầu E là một biến không được kiểm soát (biến nhiễu)

Biến kiểm soát được: Số lượng thực nghiệm cho các yếu tố có thể kiểm soát được là 2^(4-1) = 8 trường hợp Biến nhiễu: Số lượng thực nghiệm cho các yếu tố nhiễu E là 2^1 = 2 trường hợp Để kết hợp 2 loại quy trình này làm 1, người ta cho 8 kiểu kết hợp của các biến kiểm soát đi với mỗi trường hợp của biến nhiễu Như vậy chúng ta có tổng cộng là 16 thực nghiệm Mỗi thực nghiệm này lại được thực hiện 3 lần, nên cuối cùng chúng ta có 48 kết quả độ cao không tải của các bộ giảm chấn

10

Bảng 2.1 Thực nghiệm độ cao không tải của bộ giảm chấn ôtô

- - - - 7.78 7.78 7.81 7.50 7.25 7.12 7.54 0.090 + - - + 8.15 8.18 7.88 7.88 7.88 7.44 7.90 0.071 - + - + 7.50 7.56 7.50 7.50 7.56 7.50 7.52 0.001 + + - - 7.59 7.56 7.75 7.63 7.75 7.56 7.64 0.008 - - + + 7.54 8.00 7.88 7.32 7.44 7.44 7.60 0.074 + - + - 7.69 8.09 8.06 7.56 7.69 7.62 7.79 0.053 - + + - 7.56 7.52 7.44 7.18 7.18 7.25 7.36 0.030 + + + + 7.56 7.81 7.69 7.81 7.50 7.59 7.66 0.017 Sự kết hợp này rất quan trọng vì nó cung cấp thông tin sự tương tác giữa các yếu tố kiểm soát được và yếu tố nhiễu Hiểu rõ sự tương tác này là yếu tố quyết định trong việc giải quyết các bài toán về thiết kế độ ổn định của hệ thống [3]

Xem xét đồ thị tương tác hai yếu tố như trong Hình 2.3, trong đó x là thông số có thể kiểm soát và z là biến nhiễu Trong Hình 2.3a, không có tương tác giữa x và z; do đó, tại bất kỳ giá trị cài đặt nào của thông số x, độ biến thiên của z vẫn luôn độc lập với x

Tuy nhiên, trong Hình 2.3b, có một sự tương tác mạnh mẽ giữa x và z Lưu ý rằng khi x được đặt ở mức thấp, vùng biến thiên của kết quả rất hẹp, so với khi x ở mức cao thì kết quả có độ biến thiên rất lớn Do đó, trừ khi chúng ta có thể kiểm soát sự tương tác giữa thông số kiểm soát được (x) và biến nhiễu (z), nếu không hệ thống sẽ không có được sự ổn định Từ đó suy ra rằng, hiểu được sự tương tác giữa biến có thể kiểm soát và biến nhiễu đóng vai trò quyết định trong việc thiết kế độ ổn định của hệ thống

11

Hình 2.3 Vai trò của tương tác giữa biến kiểm soát và biến nhiễu (a) không có tương tác x-z (b) x-z tương tác mạnh

2.1.2.3 Phân tích thiết kế thực nghiệm dạng trực giao

Taguchi đề xuất chúng ta sẽ tổng hợp dữ liệu từ quy hoạch thực nghiệm trực giao bằng hai phép toán thống kê:

_ Trong mỗi thực nghiệm, tính giá trị trung bình của các thông số có thể điều khiển được, kết hợp với tất cả các mức của các biến nhiễu

_ Một phân tích thống kê cố gắng kết hợp thông tin về giá trị trung bình và phương sai của kết quả, được gọi là tỉ lệ tín hiệu – nhiễu (Signal/ noise hay S/N ratio)

Để minh họa cho cách tiếp cận này, chúng ta quay lại bài toán của bộ giảm chấn ôtô trong Bảng 2.1, dựa vào 2 cột cuối của bảng là “giá trị trung bình ȳ” và “phương sai s2” Hình 2.4 là đồ thị xác suất bán phần mô tả ảnh hưởng của các yếu tố lên kết quả cần khảo sát (trong trường hợp này là độ cao không tải của lò xo) Các yếu tố A, B và D có ảnh hưởng quan trọng lên kết quả y trong khi mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này khi chúng tương tác với nhau thì không đáng kể Vì vậy, có thể kết luận rằng ảnh hưởng của ba yếu tố này là thật Khi đó, mô hình bài toán mô tả mối quan hệ giữa kết quả (độ cao không tải) với các biến đầu vào A, B, D là:

𝑦i = 7.63 + 0.12 x1 – 0.081 x2 + 0.044 x4

Trong đó, x1, x2, x4 đại diện cho các yếu tố A, B, D Vì phương sai của các mẫu này chưa đủ để tạo thành một phân phối chuẩn (hiện tại chỉ được gọi là phân phối Chi-bình phương), cách tốt nhất để phân tích ảnh hưởng của phương sai là vẽ phân phối

13

Vậy hệ số phía trước các biến được tính như thế nào Ví dụ cho các thông số x và y = f(x), khi thay đổi x từ ngưỡng x1 → x2, tương ứng ta có kết quả thay đổi tương ứng từ y1 → y2 Khi đó, hệ số của x được tính bởi: A = (y2 – y1)/ (x2 – x1)

Như vậy với các kết quả của giá trị trung bình và phương sai của kết quả tương ứng với các thay đổi của các biến, chúng ta cần giải một hệ phương trình nhiều biến để tìm các hệ số của từng thành phần trong công thức

Các biến có thể tương tác lên nhau và điều này có thể ảnh hưởng rất nhiều lên kết quả, đôi khi ảnh hưởng nhiều hơn cả bản thân các biến đơn lẽ

Trong đánh giá ảnh hưởng của các biến lên kết quả, chúng ta thường vẽ đồ thị Pareto mô tả các ảnh hưởng của cả các biến đơn lẽ và cả các tương tác của biến [3]

2.1.3 Thiết kế thực nghiệm tối ưu hóa theo phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM)

2.1.3.1 Thiết kế thực nghiệm tối ưu hóa

Một trong những mục đích chính yếu của thiết kế thực nghiệm trong kỹ thuật là tìm giá trị cực trị hay tìm vùng tối ưu cho một quá trình hay các điều kiện tối ưu để vận hành một hệ thống Lớp các bài toán nghiên cứu thực nghiệm về vấn đề tối ưu thường được biết đến với tên gọi “phương pháp bề mặt chỉ tiêu” (Response Surface Methods – RSM)

Phương pháp bề mặt chỉ tiêu rất hữu ích trong việc phát triển, nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa quá trình sản xuất Nó cũng có các ứng dụng quan trọng trong việc thiết kế và phát triển các sản phẩm mới, cũng như cải thiện các sản phẩm hiện có

Nội dung chính của RSM là sử dụng một chuỗi các thực nghiệm được thiết kế với các mục đích như sau:

Tiến trình tối ưu hoá bằng RSM thường gồm 3 giai đoạn sau:

Giai đoạn 1: Thí nghiệm khởi đầu Sau khi tiến hành các thí nghiệm sàng lọc (Screening Design) nhằm lựa chọn các biến thí nghiệm được tiếp tục khảo sát, ta phân tích mô hình rút gọn (đã loại bỏ các yếu tố không có ảnh hưởng đáng kể), nhằm xây dựng mô hình hồi quy bậc nhất mô tả hàm mục tiêu Việc đánh giá mức độ không phù hợp của mô hình bậc nhất cho phép ta kiểm tra được xem vùng đã khảo sát có ở vùng lân cận cực trị hay không Nếu mô hình bậc nhất không phù hợp, có nghĩa là hàm mục tiêu đã ở vùng lân cận cực trị, chuyển sang giai đoạn 3; trái lại, chuyển sang giai đoạn 2

Giai đoạn 2: Leo dốc tìm vùng cực trị Nếu vùng thí nghiệm còn ở xa vùng cực trị, tiến hành các thí nghiệm nhằm tìm nhanh đến vùng chứa cực trị Phương pháp thực hiện có tên là Leo dốc/ xuống dốc (Steepest Ascent/Descent Method) tìm vùng cực trị Nhiệm vụ cơ bản là xác định giá trị gia số cho từng biến thí nghiệm Sau đó tiến hành các thí nghiệm với các giá trị mới của các biến cho đến khi hàm mục tiêu đảo

2.1.3.3 Mô hình Full Three – level Design (FTD)

Mô hình FTD là thiết kế ma trận thực nghiệm RSM có ứng dụng rất hạn chế khi số yếu tố cao hơn 2 sẽ dẫn đến số lượng thí nghiệm cần thiết cho thiết kế này (được tính bằng công thức N = 3k, trong đó N là số thí nghiệm và k là số yếu tố) là rất lớn, do đó hiệu quả của thiết kế trong mô hình hóa các hàm bậc hai rất kém Do mô hình FTD cho hơn hai yếu tố đòi hỏi nhiều thí nghiệm hơn so với thông thường nên trong thực tế người nghiên cứu sẽ chọn mô hình khác có số thí nghiệm nhỏ hơn, chẳng hạn như Box – Behnken Design, Central Composite Design hoặc Doehlert Design Tuy nhiên, đối với hai biến, hiệu quả của mô hình FTD có thể so sánh với mô hình Central Composite Design [4]

Hình 2.6 Bố trí thí nghiệm sử dụng mô hình FTD với 2 yếu tố (a) và 3 yếu tố (b)

2.1.3.4 Mô hình Box – Behnken Design (BBD)

Box và Behnken đã đề xuất cách chọn các điểm từ sự sắp xếp ma trận của mô hình FTD, cho phép ước lượng hiệu quả các hệ số của mô hình toán học Những thiết kế

16

này, theo cách sắp xếp này cho kết quả tốt hơn về tính kinh tế so với thiết kế của mô hình FTD tương ứng do số thí nghiệm sẽ ít hơn rất nhiều, chủ yếu sử dụng cho số lượng các biến lớn hơn hai Trong mô hình Box – Behnken, các thí nghiệm được bố trí trên một hình cầu và cách đều điểm trung tâm, với số thí nghiệm tính theo công thức N = 2k (k – 1) + cp, trong đó k là số lượng các yếu tố và (cp) là số điểm trung tâm; tất cả các mức của các yếu tố được điều chỉnh chỉ ở ba cấp độ (-1, 0, +1) với khoảng cách đều nhau giữa các mức này [4]

Hình 2.7 So sánh số thí nghiệm của mô hình FTD 3 yếu tố (b) và BBD 3 yếu tố (c)

2.1.3.5 Mô hình Central Composite Design (CCD)

Mô hình CCD đã được giới thiệu bởi Box và Wilson, mô hình này đã thiết kế bổ sung các điểm ngôi sao xung quanh điểm trung tâm, với số thí nghiệm được tính theo công thức N = k2 + 2k + cp, trong đó k là số yếu tố và (cp) là số bản sao của điểm trung tâm; tất cả các yếu tố được khảo sát ở năm cấp độ (-α, -1, 0, 1, α), trong đó giá trị α phụ thuộc vào số lượng các yếu tố và có thể được tính bằng công thức α = 2(k – p)/4

Đối với hai, ba và bốn yếu tố, chúng tương ứng là 1,41; 1,68 và 2,00 Như vậy mô hình CCD có thể đưa ra giá trị tối ưu nhất bởi vì mô hình sẽ khảo sát sự tương tác giữa các yếu tố ở khoảng rộng hơn và đầy đủ hơn so với các mô hình còn lại dẫn đến kết quả có độ tin cậy cao hơn [4]

17

Hình 2.8 Bố trí thí nghiệm sử dụng mô hình CCD với 2 yếu tố (a) và 3 yếu tố (b)

2.1.3.6 Mô hình Doehlert Design (DD)

Mô hình được phát triển bởi Doehlert, là một sự thay đổi dựa trên các ma trận thực nghiệm bậc hai khác để phù hợp với thực tế, mang tính hiệu quả kinh tế cao hơn Thiết kế này mô tả một miền vòng tròn cho hai yếu tố, hình cầu cho ba yếu tố và hình siêu cầu cho hơn ba yếu tố, trong đó nhấn mạnh tính đồng nhất của các yếu tố được nghiên cứu trong miền thử nghiệm Mặc dù các ma trận của nó không thể định tuyến được cho các thiết kế trước đó nhưng nó mang lại một số lợi thế, chẳng hạn như đòi hỏi ít điểm thử nghiệm cho mô hình nhưng vẫn cho hiệu quả cao Các đặc điểm khác được trình bày dưới đây: Số thí nghiệm được tính theo công thức N = k2 + k + cp, trong đó k là số yếu tố và (cp) là số bản sao của điểm trung tâm; mỗi yếu tố được nghiên cứu ở một số cấp độ khác nhau, đây là một đặc điểm quan trọng đặc biệt của mô hình khi một số yếu tố bị hạn chế như ràng buộc chi phí hoặc công cụ nghiên cứu; khoảng cách giửa các cấp độ của yếu tố phải thể hiện sự phân bố đồng nhất; sự dịch chuyển của ma trận thực nghiệm sang một vùng thử nghiệm khác có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các điểm liền kề trước đó [4]

18

Hình 2.9 Mô hình DD hai yếu tố và một số khả năng dịch chuyển vùng thử nghiệm của mô hình

2.1.3.7 Thực hiện thiết kế thực nghiệm trên phần mềm

Phần mềm giờ đây đã hỗ trợ rất nhiều việc thiết kế và tính toán các mô hình thiết kế thực nghiệm Phổ biến bậc nhất trong số đó là phần mềm Minitab

Khi lập một mô hình thiết kế thực nghiệm trên Minitab, chúng ta vẫn cần hiểu các khái niệm cơ bản của dạng thực nghiệm đó như:

_ Biến (factor): là các yếu tố đầu vào (kiểm soát được hoặc không) có ảnh hưởng lên kết quả khảo sát Biến thường được ký hiệu là xi

_ Kết quả khảo sát (Response); là đầu ra cần khảo sát Kết quả sẽ bị ảnh hưởng bởi các biến đầu vào Nhưng ảnh hưởng như thế nào thì chưa rõ, thực hiện thiết kế thực nghiệm giúp xác định mức độ ảnh hưởng này Kết quả thường được ký hiệu là yi _ Ngưỡng của biến (level): trong thiết kế thực nghiệm, mỗi biến sẽ được kiểm tra ở 2 hoặc 3 ngưỡng Thường, đó là các giới hạn “dưới, giữa, trên” của mỗi biến Khảo sát ở các mức có khoảng cách cài đặt xa nhau giúp dễ dàng đánh giá ảnh hưởng của biến đó lên kết quả Về mặt ký hiệu, phần mềm thường mặc định:

-1: là ngưỡng thấp 0: là ngưỡng trung bình +1: là ngưỡng trên

2.2 Các nghiên cứu liên quan

1 Hoàng Tiến Dũng1, Phạm Thị Thiều Thoa2, Nguyễn Tuấn Linh3, Quan Ngọc Cừ4 - 2020 đã ứng dụng phương pháp Taguchi để đánh giá đồng thời thông số chế độ cắt và thông số hình học của dụng cụ cắt đến biên độ lực cắt trong quá trình phay vật liệu nhôm Al6061 bằng dao phay ngón liền khối Nghiên cứu này ứng dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm Taguchi và phần mềm phân tích thống kê Intercooled Stata 8.2TM để xây dựng mô hình toán hồi quy giữa chế độ cắt và góc xoắn dao phay ngón liền khối với các thành phần biên độ lực cắt khi phay biên dạng Qua đó, phân tích và dự đoán ảnh hưởng của chế độ cắt và góc xoắn của dao phay ngón đến lực cắt trong quá trình gia công và ứng dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) để phân tích mức độ ảnh hưởng của thông số chế độ cắt và góc xoắn dao phay ngón đến biên độ lực cắt khi phay biên dạng Kết quả này có thể ứng dụng trong thiết kế chế tạo dụng cụ cắt và công nghiệp chế tạo [5]

Nghiên cứu giúp tham khảo được cách ứng dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm Taguchi như việc xác định số lần chạy thử nghiệm, phương pháp lấy mẫu, cách xây dựng bảng ma trận trực giao theo bậc tự do bằng phần mềm thống kê, đồng thời tham khảo cách ứng dụng phương pháp phân tích phương sai để phân tích và đánh giá kết quả

20

2 Phạm Văn Tiến1, Đinh Văn Chiến2, Nguyễn Khắc Lĩnh3 - 2018 đã nghiên cứu ứng dụng phương pháp thiết kế thực nghiệm Taguchi để đánh giá độ bền răng cắt máy khấu than dùng trong khai thác than hầm lò vùng Quảng Ninh Răng cắt của máy khấu than là chi tiết quan trọng và thường xuyên hỏng hóc trong quá trình làm việc của máy Nghiên cứu áp dụng phương pháp Taguchi để xác định số lần thí nghiệm theo hướng giảm thiểu và mức độ ảnh hưởng của từng thông số kết cấu, thông số công nghệ trong quá trình làm việc của răng đến độ bền Ảnh hưởng của mỗi thông số được đánh giá trên tỉ số tín hiệu/ nhiễu (S/N): Độ bền trên răng được phân tích theo tiêu chí nhỏ hơn thì tốt hơn Tạo cơ sở khoa học để xác định được chế độ cắt và các thông số hợp lý của răng cắt với những chế độ công nghệ khác nhau [6]

Nghiên cứu giúp tham khảo được cách ứng dụng phương pháp Taguchi trong việc phân tích và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào dựa trên tỉ số tín hiệu/ nhiễu (Signal/ Noise) theo tiêu chí là nhỏ hơn thì tốt hơn

3 Nguyễn Thị Cẩm Trinh1, Phan Nguyễn Quỳnh Anh1, Lê Thị Hồng Nhan1, Trần Thiện Hiền2, Lê Tấn Huy3, Nguyễn Phú Thương Nhân2, Bạch Long Giang2- 2018 chỉ ra rằng phương pháp đáp ứng bề mặt (Response Surface Methodology - RSM) được sử dụng hiệu quả để tối ưu hóa các điều kiện của quá trình phản ứng xà phòng hóa (nồng độ dung dịch kiềm (%), nhiệt độ (oC) và thời gian phản ứng (giờ)) Độ tạo bọt và thời gian bền nhũ từ sản phẩm của phản ứng xà phòng hóa là 2 yếu tố đáp ứng để đánh giá quá trình tối ưu bằng RSM Sau khi tối ưu, ta thấy nồng độ dung dịch kiềm chiếm 11% Phản ứng thực hiện trong 3 giờ tại nhiệt độ 85oC cho độ tạo bọt cao nhất là 0,8 và thời gian bền nhũ cao nhất là 24,92 phút Thông số này đã được so sánh với thực nghiệm và kết quả cho thấy không có sự sai số lớn (6,86%; 2,08%), điều đó chứng tỏ mô hình RSM có độ lặp lại tốt, có khả năng tối ưu chính xác và có tầm quan trọng trong việc tối ưu hóa các thông số khảo sát [7]

Nghiên cứu giúp tham khảo được cách ứng dụng phương pháp đáp ứng bề mặt RSM bằng cách lựa chọn mô hình thí nghiệm, số lần chạy thử nghiệm, phương pháp lấy mẫu từ đó xây dựng được công thức nội suy nhằm tối ưu hoá cho kết quả đầu ra dựa vào bộ thông số cài đặt cho các biến đầu vào

21

2.3 Phương pháp luận

Phương pháp luận có cấu trúc như sau:

1 Mô tả đối tượng nghiên cứu: tìm hiểu quy trình, sản phẩm sản xuất cũng như tình trạng thực tế hiện nay mà công ty đang gặp phải

2 Xác định vấn đề: Tiến hành thu thập dữ liệu, tỉ lệ phế phẩm, các lãng phí, các tổn thất cũng như các ảnh hưởng đến quá trình sản xuất để xác định vấn đề

3 Đo lường và phân tích vấn đề: Hoạch định phương pháp lấy mẫu, sử dụng các công cụ thống kê như Pareto, Histogram để đo lường đánh giá và biểu đồ Ishikawa để phân tích các nguyên nhân gốc rễ

4 Đưa ra giải pháp: phân tích, lựa chọn và đánh giá tính khả thi các giải pháp Nếu các giải pháp không có tính khả thi tiến hành lại đo lường và phân tích vấn đề 5 Thực hiện giải pháp: bao gồm ba bước

_ Thực hiện đánh giá mối tương quan dựa vào dữ liệu quá khứ giữa các biến đầu vào của công đoạn phối liệu đến kết quả đầu ra là độ sạch tạp chất từ đó lựa chọn các biến có ảnh hưởng và loại bỏ các biến nhiễu

_ Thực hiện Screening DoE bằng phương pháp Taguchi, đánh giá và lựa chọn các biến có ảnh hưởng nhất đến đầu ra dựa vào giá trị trung bình Mean và tỉ số S/N _ Thực hiện thiết kế tối ưu hoá bằng phương pháp RSM, đánh giá và đưa ra phương trình hồi qui thực nghiệm cho công đoạn phối liệu

6 Cải tiến và đánh giá: Sản xuất thực tế với thiết kế thực nghiệm từ RSM và đánh giá kết quả đạt được, nếu kết quả đánh giá chưa hiệu quả thì tiến hành điều chỉnh và thực hiện lại các bước thực hiện giải pháp

22

Hình 2.10 Cấu trúc thực hiện của phương pháp luận

Xác định vấn đề

Mô tả đối tượng

Đo lường và phân

tích

Đưa ra giải pháp

Cải tiến và đánh

giá

Thực hiện

giải pháp

3.1.1 Giới thiệu sản phẩm và quy trình

Sản phẩm chính của công ty V là thép thanh cán nóng dùng làm cốt trong kết cấu bê tông Để tạo nên thép thanh thành phẩm thì đầu tiên từ nguyên liệu đầu vào là phế liệu qua dây chuyền Luyện thép sẽ cho đầu ra là phôi thép Sau đó phôi thép sẽ là nguyên liệu đầu vào cho dây chuyền Cán thép và đầu ra sẽ là thành phẩm như Hình 3.1

Hình 3.1 Phế liệu và sản phẩm từ hai dây chuyền Luyện và Cán thép

Như vậy, quy trình sản xuất của công ty bao gồm hai dây chuyền sản xuất là Luyện thép và Cán thép như Hình 3.2, chức năng của mỗi công đoạn trong hai dây chuyền sản xuất này được trình bày như ở Bảng 3.1

Luyện thép

Cán thép

26

Dây chuyền Luyện thép: nguyên liệu đầu vào chủ yếu là phế liệu, phế liệu được đưa vào lò điện hồ quang (EAF) để nấu chảy ra ở 16000C Thép nóng chảy sau đó được đưa qua lò tinh luyện (Ladle Furnace) để thêm các phụ gia và các nguyên tố hợp kim nhằm điều chỉnh thành phần hóa của mẻ thép cho phù hợp với yêu cầu sản xuất, đây cũng là công đoạn khử các tạp chất phi kim phát sinh từ phế liệu ở công đoạn nấu chảy bằng cách tạo xỉ Thép nóng chảy sau đó được đưa qua thùng trung gian (Tundish) và đúc thành phôi thép bằng máy đúc liên tục (Continuous Casting Machine) Sản phẩm của dây chuyền này là phôi thép (Billet)

Dây chuyền Cán thép: Trong trường hợp phôi nguội cần gia nhiệt thì phôi thép được đưa vào lò nung ở 9600C, trong trường hợp phôi nóng thì được đưa trực tiếp từ dây chuyền Luyện thép qua, sau đó phôi thép sẽ đi vào các cụm giá cán như cụm giá cán Thô (Roughing Train), cụm giá cán Trung (Intermediate Train) và cụm giá cán Tinh (Finishing Train) nhằm tạo hệ số biến dạng cán cho phôi thép nhỏ dần và tạo hình thành sản phẩm thép thanh, đây là thành phẩm của công ty V

Sản phẩm thép thanh cần phải đạt được cơ tính, độ bền phù hợp để không xảy ra tình trạng đổ vỡ, gẫy sập công trình trong quá trình thi công và đảm bảo chất lượng trong thời gian dài sử dụng Chất lượng bề mặt của sản phẩm ảnh hưởng rất lớn vì những khuyết tật trên bề mặt sản phẩm có khả năng làm giảm cơ tính và nguy cơ gây ra gẫy vỡ khi chịu một lực tập trung tại vị trí đó Vì vậy sản phẩm thép thanh có những khuyết tật trên bề mặt cần phải loại bỏ thành phế phẩm

Chất lượng của sản phẩm chịu ảnh hưởng rất nhiều từ nguyên liệu đầu vào là phế liệu, do việc kiểm soát nguồn gốc cũng như chất lượng của phế liệu là hạn chế dẫn đến hàng năm tỉ lệ phế phẩm rất cao và đó cũng là đặc điểm của công nghệ lò điện hồ quang EAF, ngoài ra thì khả năng sản phẩm lỗi đến tay khách hàng cũng cao hơn dẫn đến giảm uy tín của công ty

Phế liệu được thu mua từ hai nguồn chính: trong nước và nước ngoài, thường chất lượng phế liệu ngoại sẽ tốt hơn, ít tạp chất hơn so với phế liệu nội do đó công ty thường có xu hướng sử dụng tỉ lệ phế liệu ngoại nhiều hơn phế liệu nội đối với các đơn hàng xuất khẩu hoặc dự án đòi hỏi yêu cầu chất lượng Tuy nhiên việc đó sẽ dẫn đến sự phụ thuộc của công ty vào phế liệu ngoại: phế liệu ngoại có mức giá cao hơn

27

so với phế liệu nội và do tình trạng thiếu hụt phế liệu ngoại đặc biệt như trong giai đoạn hiện nay nên tỉ lệ sử dụng phế liệu nội tăng lên làm tỉ lệ tạp chất trong thép cũng tăng tương ứng, chất lượng sản phẩm không ổn định

Do đó việc tính toán phối trộn phế liệu cũng như lựa chọn các thông số hàm lượng phụ gia, nguyên tố hợp kim, chất tạo xỉ khử tạp chất trong công đoạn Phối liệu cho phù hợp là rất quan trọng, đòi hỏi phải có phương pháp hợp lý

3.1.2 Mô tả hiện trạng

Từ lúc xưởng Luyện thép đi vào hoạt động từ năm 2016 cho đến nay, xưởng Cán thép sử dụng gần như 70% là phôi thép từ xưởng Luyện và tỉ lệ phế phẩm thép thanh ngày càng tăng

Trong các loại phế phẩm thì khuyết tật trên bề mặt sản phẩm là chiếm tỉ lệ cao nhất Có hai loại khuyết tật trên bề mặt sản phẩm thép thanh là nứt và ba via như Hình 3.3

Hình 3.3 Sản phẩm thép thanh bị nứt và ba via trên bề mặt

Theo tiêu chuẩn chấp nhận được của sản phẩm thép làm cốt bê tông thì bề mặt sản phẩm không được có khuyết tật làm ảnh hưởng đến cơ tính của thép và phải được loại bỏ ngay thành phế phẩm trong quá trình sản xuất

Việc này đã gây ảnh hưởng lên OEE (Overall Equipment Effectiveness) của dây chuyền Cán thép Ở công ty V thì OEE được xác định chỉ dựa vào mức độ hữu dụng của thiết bị, đây là đại lượng đo lường sự tổn thất thời gian vận hành dựa trên sự so sánh tỉ lệ giữa thời gian vận hành thực tế (thời gian chạy máy có tạo ra sản phẩm) và thời gian vận hành tiềm năng (thời gian chạy máy theo kế hoạch) do đó:

OEE = thời gian vận hành thực tế / thời gian vận hành tiềm năng x 100% Biểu đồ OEE từ tháng 01-2021 đến tháng 08-2022 được thể hiện ở Hình 3.4