18
Phương pháp Taguchi dựa trên bảng hoạch định trực giao (OA – Orthogonal Arrays) xây dựng trước và phương pháp để phân tích đánh giá kết quả.
Các yếu tố có thể có 2, 3, 4 mức độ.
Phương pháp Taguchi sử dụng tốt nhất với số yếu tố khảo sát từ 3 đến 50, số tương tác ít và khi chỉ có một số ít yếu tố có ý nghĩa.
2.2.1. Hình thành phương pháp
Phương pháp Taguchi ( tiếng Nhật : グ チソ ) là phương pháp thống kê, hoặc đôi
khi được gọi là phương pháp thiết kế mạnh mẽ, được phát triển bởi Genichi aguchi (1924- 2012) để cải thiện chất lượng hàng hóa sản xuất và gần đây cũng áp dụng cho kỹ thuật, công nghệ sinh học, tiếp thị và quảng cáo. Các nhà thống kê chuyên nghiệp đã hoan nghênh các mục tiêu và cải tiến do phương pháp Taguchi mang lại, đặc biệt là do sự phát triển các thiết kế của Taguchi để nghiên cứu biến thể, nhưng đã chỉ trích sự không hiệu quả một số đề xuất của Taguchi. [13]
Công việc của Taguchi bao gồm ba đóng góp chính cho thống kê:
Một chức năng mất cụ thể.
Triết lý kiểm soát chất lượng ngoại tuyến.
Những đổi mới trong thiết kế thí nghiệm.
Taguchi biết lý thuyết thống kê chủ yếu từ những người theo Ronald A. Fisher. Phản ứng với các phương pháp của Fisher trong việc thiết kế các thí nghiệm, Taguchi giải thích các phương pháp của Fisher là thích nghi để tìm cách cải thiện kết quả trung bình của một quy trình. Thật vậy, công việc của Fisher chủ yếu được thúc đẩy bởi các chương trình để so sánh năng suất nông nghiệp theo các phương pháp xử lý và khối khác nhau, và các thí nghiệm như vậy đã được thực hiện như một phần của chương trình dài hạn để cải thiện thu hoạch.
Tuy nhiên, Taguchi nhận ra rằng trong sản xuất công nghiệp nhiều, có một nhu cầu để tạo ra một kết quả đúng mục tiêu. Do đó, ông lập luận rằng kỹ thuật chất lượng nên bắt đầu bằng sự hiểu biết về chi phí chất lượng trong các tình huống khác nhau. Trong nhiều kỹ thuật công nghiệp thông thường, chi phí chất lượng được thể hiện đơn giản bằng số lượng
19
vật phẩm bên ngoài đặc điểm kỹ thuật nhân với chi phí làm lại hoặc phế liệu. Tuy nhiên, Taguchi nhấn mạnh rằng các nhà sản xuất mở rộng tầm nhìn của họ để xem xét chi phí cho xã hội. Mặc dù chi phí ngắn hạn có thể chỉ đơn giản là chi phí không phù hợp, nhưng bất kỳ mặt hàng nào được sản xuất từ danh nghĩa sẽ dẫn đến một số tổn thất cho khách hàng hoặc cộng đồng rộng lớn hơn do hao mòn sớm; những khó khăn trong việc giao tiếp với các bộ phận khác, bản thân chúng có thể rộng trên danh nghĩa; hoặc sự cần thiết phải xây dựng trong lề an toàn. Những mất mát này là ngoại tác và thường bị các nhà sản xuất bỏ qua, họ quan tâm đến chi phí tư nhân hơn là chi phí xã hội . Các phân tích bên ngoài như vậy ngăn thị trường hoạt động hiệu quả, theo các phân tích của kinh tế công cộng . Taguchi lập luận rằng những tổn thất đó chắc chắn sẽ tìm đường quay trở lại tập đoàn khởi nghiệp (có hiệu lực tương tự như bi kịch của chung ) và bằng cách làm việc để giảm thiểu chúng, các nhà sản xuất sẽ nâng cao uy tín thương hiệu, giành thị trường và tạo ra lợi nhuận.
2.2.2. Mục tiêu của phương pháp Taguchi
Chất lượng nên được tạo nên từ trong quá trình thiết kế. Chất lượng được thiết kế thông qua thiết kế hệ thống, thiết kế tham số và thiết kế dung sai. Tham số thiết kế, sẽ là trọng tâm của bài viết này, được thực hiện bằng cách xác định quá trình nào các tham số ảnh hưởng nhất đến sản phẩm và sau đó thiết kế chúng để đưa ra một mục tiêu cụ thể chất lượng sản phẩm. Chất lượng "được kiểm tra" của một sản phẩm có nghĩa là sản phẩm được sản xuất ở mức chất lượng ngẫu nhiên và những thứ quá xa giá trị trung bình sẽ bị loại bỏ. Chất lượng đạt được tốt nhất bằng cách giảm thiểu đọ sai số so với chỉ tiêu. Sản phẩm nên được thiết kế sao cho nó miễn nhiễm với các yếu tố môi trường không thể kiểm soát. Nói cách khác, độ kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm phải đạt giá trị cao.
Chi phí chất lượng nên được đo bởi hàm sai số so với tiêu chuẩn và các tổn thất nên được kiểm tra trên toàn bộ hệ thống. Đây là khái niệm về chuyển đổi tổn thất, hoặc tổn thất chung phát sinh từ khách hàng và xã hội từ một sản phẩm chất lượng kém.
2.2.3. Ưu điểm và nhược điểm:
Một lợi thế của phương pháp Taguchi là nó nhấn mạnh đến hiệu suất trung bình giá trị hơn là giá trị trong một giá trị nhất định bị giới hạn đặc điểm kỹ thuật, do đó cải thiện chất lượng sản phẩm. Ngoài ra, phương pháp của Taguchi có thiết kế thử nghiệm rất đơn
20
giản và dễ áp dụng cho nhiều trường hợp, làm cho nó một phương pháp mạnh mẽ nhưng đơn giản. Nó có thể được sử dụng để nhanh chóng thu hẹp phạm vi của một dự án nghiên cứu dữ liệu đã tồn tại. Ngoài ra, phương pháp Taguchi cho phép phân tích nhiều các thông số khác nhau mà không có số lượng thử nghiệm cao.
Nhược điểm chính của phương pháp Taguchi là kết quả thu được chỉ tương đối và không chỉ ra chính xác tham số nào có ảnh hưởng cao nhất đến giá trị đặc tính hiệu suất. Ngoài ra, vì các mảng trực giao không kiểm tra tất cả các biến kết hợp, phương pháp này gây khó khan trong việc tính toán các tham số. Hơn nữa, vì phương pháp của Taguchi liên quan đến việc thiết kế chất lượng bên trong nên hầu hết trọng tâm của vấn đề đặt vào việc phát triển quá trình sản xuất.
2.3. Hoạch định taguchi – hoạch định thí nghiệm
Chỉ có yếu tố chính và tương tác bậc 1 giữa 2 yếu tố là quan trọng. Tương tác bậc cao xem như không đáng kể.
Nhà nghiên cứu phải xác định trước các tương tác có ý nghĩa. Bảng hoạch định trực giao Taguchi được xây dựng trên cơ sở kết hợp các hình vuông Latin theo một cách nhất quán.
Tính chất bảng hoạch định trực giao:
Các cột phải trực giao – tổng số tích số các mức độ tương ứng của 2 cột bằng 0. Do các cột phải trực giao nên việc thay đổi giá trị các mức độ tại các cột sẽ ảnh hưởng đến giá trị của các cột khác, do đó các bảng qui hoạch trực giao thường được xây dựng và có thể tìm thấy trong các tài liệu
Bảng 2.1: Bảng Taguchi L9.
TN T1 T2 T3
1 1 1 1
2 1 2 2
21 4 2 1 2 5 2 2 3 6 2 3 1 7 3 1 3 8 3 2 1 9 3 3 2 2.4. Các bước tiến hành
Chọn số mức độ cho mỗi biến. Chọn các biến và tương tác Chọn bảng trực giao Xác định các yếu tố và mức độ vào bảng trực giao. Tiến hành thí nghiệm Phân tích dữ liệu Kết luận
22
2.4.1. Chọn yếu tố khảo sát
Sự lựa chọn yếu tố khảo sát và tương tác là quan trọng bậc nhất trong hoạch định. Để có một danh sách các yếu tố tương tác cần khảo sát thì kiến thức sâu về vấn đề khảo sát là cần thiết và sự tham khảo ý kiến các nghiên cứu trước đây là không thể thiếu.
2.4.2. Chọn mức độ khảo sát
Sự lựa chọn mức độ khảo sát cho các yếu tố chính tùy thuộc vào ảnh hưởng các các yếu tố này đến đáp ứng. Nếu chúng ảnh hưởng tuyến tính thì số mức độ nên chọn là 2. Tuy nhiên nếu ảnh hưởng là phi tuyến thì số mức độ cho các yếu tố này có thể là 3 hay 4 tùy thuộc mối quan hệ là bậc 2 hay bậc 3.
Khi chưa biết chính xác mối quan hệ thì số mức độ nên chọn là 2. Sau khi phân tích dữ liệu thí nghiệm sẽ quyết định số mức độ tùy thuộc vào phần trăm đóng góp và sai số.
2.4.3. Chọn bảng quy hoạch trực giao
Trước khi chọn bảng trực giao thì cần tính số thí nghiệm tối thiểu cần tiến hành dựa trên tổng số độ tự do trong khảo sát. Số thí nghiệm tối thiểu phải lớn hơn hoặc bằng tổng số độ tự do.
Độ tự do của giá trị trung bình: 1.
Độ tự do của các yếu tố chính: n – 1; với n là số mức độ của yếu tố.
23
Bảng 2.2: Bảng thông số lựa chọn bảng Taguchi.
Ấn định các yếu tố ảnh hưởng vào bảng trực giao.
Vị trí của các yếu tố trong bảng trực giao rất quan trọng. Trong trường hợp có nhiều mức độ thì vị trí của các yếu tố được ấn định bởi bảng trực giao.
Việc ấn định vị trí của các yếu tố trong bảng trực giao có thể được trợ giúp bằng các công cụ của hoạch định Taguchi.
Trước khi tiến hành thí nghiệm cần xác định mức độ thực tế của các yếu tố chính. Phần trăm đóng góp và ý nghĩa của các yếu tố phụ thuộc vào mức độ thực tế của yếu.
STT Number of factor 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Levels 2 L4 L4 L8 L8 L8 L8 L12 L12 L12 L12 L16 L16 L16 L16 L32 3 L9 L9 L9 L18 L18 L18 L18 L27 L27 L27 L27 L27 L36 L36 L36 4 L’16 L’16 L’16 L’16 L’32 L’32 L’32 L’32 L’32 5 L25 L25 L25 L25 L25 L50 L50 L50 L50 L50 L50
24
2.4.4. Phân tích dữ liệu thí nghiệm
Đây là khâu quan trọng trong đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến đáp ứng.
Việc phân tích có thể thực hiện bằng phương pháp Anova, tỉ số S/N (Signal Noise⁄ )
hay phần trăm đóng góp. Phần trăm đóng góp: 𝐶% = 𝑆𝑁𝑖 ∑ 𝑆𝑁𝑖 ∗ 100% [2-1] Tỉ số /𝑁(𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑁𝑜𝑖𝑠𝑒⁄ ). Đánh giá bằng tỉ số SN
Bảng 2.3:Bảng tiêu chuẩn với giá trị trung bình TN.
Mô Phỏng P1 P2 P3 Trial1 Trial2 … Trialn
1 1 1 1 Trial1,1 Trial1,2 … Trial1,n
2 1 2 2 Trial2,1 Trial2,2 … Trial2,n
3 1 3 3 Trial3,1 Trial3,2 … Trial3n
4 2 1 2 Trial4,1 Trial4,2 … Trial4,n
5 2 2 3 Trial5,1 Trial5,2 … Trial5,n
6 2 3 1 Trial6,1 Trial6,2 … Trial6,n
7 3 1 3 Trial7,1 Trial7,2 … Trial7,n
8 3 2 1 Trial8,1 Trial8,2 … Trial8,n
25 Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố:
SNi = 10logy̅i2
S̅i2 [2-2]
Tối thiểu hóa đáp ứng:
𝑆𝑁𝑖 = −10𝑙𝑜𝑔 ∑ 𝑦̅𝑢2
𝑁𝑖 𝑁𝑖
𝑢=1 [2-3]
Tối đa hóa:
𝑆𝑁𝑖 = −10𝑙𝑜𝑔 1 𝑁𝑖∑ 1 𝑦̅𝑢2 𝑁𝑖 𝑢=1 [2-4] Trong đó: 𝑦̅𝑖 = 1 𝑁𝑖 ∑𝑁𝑖 𝑦𝑖,𝑢 𝑢=1 [2-5] 𝑠𝑖2 = 1 𝑁𝑖−1∑𝑁𝑖 ( 𝑦𝑖,𝑢− 𝑦̅𝑖 ) 𝑢=1 [2-6] i: số lần mô phỏng
u: số lần thử nghiệm của mô phỏng
Ni: Number of trials for experiment i
Sau khi tính được giá trị SN ta thiết lập bảng kèm theo giá trị SN, tính giá trị trung bình của SN cho từng cấp độ,
Bảng 2.4: Bảng thí nghiệm tiêu chuẩn với giá trị SN
Mô Phỏng P1 P2 P3 SN
1 1 1 1 SN1
2 1 2 2 SN2
26 4 2 1 2 SN4 5 2 2 3 SN5 6 2 3 1 SN6 7 3 1 3 SN7 8 3 2 1 SN8 9 3 3 2 SN9 𝑆𝑁𝑃3,1 =( 𝑆𝑁1+𝑆𝑁6+𝑆𝑁8 ) 3 [2-7] 𝑆𝑁𝑃3,2 =( 𝑆𝑁2+𝑆𝑁4+𝑆𝑁9 ) 3 [2-8] 𝑆𝑁𝑃3,3 =( 𝑆𝑁3+𝑆𝑁5+𝑆𝑁7 ) 3 [2-9] ∆= 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 [2-10]
Sau khi tính toán các giá trị trung bình của 𝑆/𝑁, ta ấn định các giá trị vào bảng và đưa ra giá trị R ( rank ) sau khi so sánh các giá trị ∆ trong bảng. R có giá trị 1 chính là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất và ngược lại.
Bảng 2.5: Bảng giá trị trung bình của tỷ số SN
Mô Phỏng P1 P2 P3 P4
1 SNP1,1 SNP2,1 SNP3,1 SNP4,1
2 SNP1,2 SNP2,2 SNP3,2 SNP4,1
3 SNP1,3 SNP2,3 SNP3,3 SNP4,3
27
Rank … … … …
* Xử lý số liệu bằng phương pháp anova mở rộng
Dữ liệu sử dụng
Sử dụng bảng số liệu từ phương pháp Taguchi
Bảng 2.6: Kết quả mô phỏng với giá trị Means.
TN P1 P2 P3 Trial1 Trial2 Trial3 Means
1 1 1 1 T 1,1 T 1,2 T 1,3 Means1 2 1 2 2 T 2,1 T 2,2 T 2,3 Means2 3 1 3 3 T 3,1 T 3,2 T 3,3 Means3 4 2 1 2 T 4,1 T 4.2 T 4,3 Means4 5 2 2 3 T 5,1 T 5,2 T 5,3 Means5 6 2 3 1 T 6,1 T 6,2 T 6,3 Means6 7 3 1 3 T 7,1 T 7,2 T 7,3 Means7 8 3 2 1 T 8,1 T 8,2 T 8,3 Means8 9 3 3 2 T 9,1 T 9,2 T 9,3 Means9 Công thức tính toán
Từ công thức tính toán Anova sử dụng cho 2 yếu tố, ta mở rộng công thức cho 3 yếu tố để phù hợp tính toán số liệu:
𝑆𝑆𝑃1 = 𝑏 ∑( 𝑥̅𝑖
𝑖
28 𝑆𝑆𝑃2 = 𝑐 ∑( 𝑥̅𝑗 𝑗 − 𝑥 ̅ )2 𝑆𝑆𝑃3 = 𝑎 ∑( 𝑥̅𝑘 𝑘 − 𝑥 ̅ )2 𝑆𝑆𝑇 = ∑ ∑ ∑ ( 𝑥𝑖 𝑗 𝑘 𝑖𝑗𝑘 − 𝑥̅ )2 [2-11] 𝑆𝑆𝑊 = 𝑆𝑆𝑇 − (𝑆𝑆𝑃1 + 𝑆𝑆𝑃2 + 𝑆𝑆𝑃3) [2-12] 𝑑𝑓𝑇 = 𝑛 − 1 𝑑𝑓𝑃1 = 𝑎 − 1 𝑑𝑓𝑃2 = 𝑏 − 1 𝑑𝑓𝑃3 = 𝑐 − 1 𝑑𝑓𝑊 = 𝑑𝑓𝑇 − (𝑑𝑓𝑃1+ 𝑑𝑓𝑃2 + 𝑑𝑓𝑃3 ) [2-13] 𝑀𝑆𝑃1 = 𝑆𝑆𝑃1/𝑑𝑓𝑃1 𝑀𝑆𝑃2 = 𝑆𝑆𝑃2/𝑑𝑓𝑃2 𝑀𝑆𝑃3 = 𝑆𝑆𝑃3/𝑑𝑓𝑃3 𝑀𝑆𝑊 = 𝑆𝑆𝑊/𝑑𝑓𝑊 𝑀𝑆𝑇 = 𝑆𝑆𝑇/𝑑𝑓𝑇 Trong đó:
a: là số level của yếu tố P1
b: là số level của yếu tố P2
c: là số level của yếu tố P3
n: số thí nghiệm thự hiện
29 j: số thứ tự Level yếu tố P2
k: số thứ tự Level yếu tố P3
2.5. Giới thiệu về phần mềm Inventor
Autodesk Inventor, được phát triển bởi công ty phần mềm Autodesk _USA, là phần mềm thiết kế 3D cơ khí dạng mô hình khối rắn, phần mềm này dùng để tạo ra nguyên mẫu kỹ thuật số 3D giúp hình dung, thiết kế và mô phỏng các sản phẩm trên môi trường 3D. Các công cụ mô phỏng, phân tích được tích hợp trong Inventor cho phép người dùng thiết kế từ khuôn đúc cơ bản đến nâng cao như thiết kế chi tiết máy, trực quan hóa sản phẩm. Inventor còn được tích hợp CAD và các công cụ giao tiếp thiết kế nhằm nâng cao năng suất làm việc của CAD và giảm thiếu phát sinh lỗi, tiết kiệm thời gian.
Để giảm bớt khối lượng cho các nhà thiết kế phần mềm Inventor cho ta module Design Accelerator là module dùng để tính toán và thiết kế các chi tiết điển hình như: trục, bánh răng, then, lò xo, bulong, đai ốc. [13]
2.5.1. Chức năng của Inventor
Phần mô hình hóa (modeling) kết hợp giữa mô hình khối đặc và bề mặt để tạo ra một loạt các dạng hình học phức tạp. Công cụ tạo vân sọc và các công cụ phân tích quang phổ có thể được sử dụng để kiểm tra độ tiếp tuyến, liên tục và độ cong. Người dùng có thể tạo ra các chi tiết tái sử dụng lại trong các dự án khác nhau.
Phần lắp ráp (assembly) thiết kế kết hợp giữa chi tiết và cụm chi tiết. Người dùng có thể kiểm tra xung đột giữa các chi tiết.
Phần thiết kế đường ống (Pipe & Tube): giúp người dùng thiết kế ống chạy phức tạp trong không gian chật hẹp. Nó bao gồm một thư viện với các phụ kiện đường ống theo tiêu chuẩn công nghiệp. Người thiết kế chỉ việc chạy đường dẫn sau đó chỉ định thuộc tính của các đường dẫn bằng thư viện các đường ống và phụ kiện đường ống. Thiết kế khuôn ép nhựa (Mold design):Được tích hợp phần mềm moldflow chuyên dùng cho phân tích tính toán toàn bộ hệ thống khuôn, đạt độ chính xác cao, phân tích sản phẩm nhựa đa vật liệu, phân tích quá trình ép phun, tương tác biến đổi trường nhiệt độ của sản phẩm và toàn bộ hệ thống khuôn.
30 Phần kim loại tấm (Sheet Metal) tự động hóa thiết kế nhiều mặt khi làm việc với các bộ phận kim loại tấm. Người dùng có thể tạo ra các mô hình tấm phẳng, điều khiển kim loại tấm gấp, xác lập các thư viện, tùy chỉnh kim loại và tạo ra các bản vẽ sản xuất để hỗ trợ hoạt động sản xuất tấm kim loại.
Phần thiết kế khung (Frame Generator) giúp người dùng thiết kế và phát triển khung hàn cho các ứng dụng máy móc công nghiệp. Nó xây dựng kết cấu khung bằng cách thả chi tiết vào khung dây đã được xác định trước. Công cụ sinh khung đơn giản hoá khung về dạng