Projeto Robusto: Experimentos para Melhores Produtos

Transcrição

1 Projeto Robusto: Experimentos para Melhores Produtos Materiais de ensino para acompanhar: Product Design and Development Capítulo 5 Karl T. Ulrich e Steven D. Eppinger 2 nd Edition, Irwin McGraw-Hill, 2000.

2 Projeto Robusto e Qualidade no Processo de Desenvolvimento de Produto Planejamento Desenvolvimento de Idéias Projeto a Nível de Sistema Detalhamento do Projeto Teste e Refinamento Preparar Produção Criar Idéia e Sistema Robustos Criar Parâmetros de Robustez Controles de qualidade costumam ser feitos aqui, quando é tarde demais.

3 Objetivos dos Experimentos Entender as relações entre os parâmetros do projeto e o desempenho do produto Entender os efeitos de fatores de ruído Reduzir variações de produto ou processo

4 Projetos Robustos Projeto e produto robustos funcionam corretamente, mesmo na presença de fatores de ruído. Fatores de ruído podem incluir: variações de parâmetros mudanças ambientais condições operacionais variações de fabricação

5 Quem é melhor em tiro ao alvo?

6 Quem é melhor em tiro ao alvo? Sam precisa simplesmente ajustar a vista John precisa de muito treino.

7 Explorando a Não-Linearidade Output Resposta Usar os graus de liberdade extra para procurar pontos de robustez. Input Parâmetro X

8 Procedimento para Criação de Parâmetro Passo 1: Diagrama-P Passo 1: Escolher controles, respostas e fatores de ruído adequados para explorar experimentalmente. Parâmetros de entrada controláveis Desempenho resposta mensurável Fatores de ruído incontroláveis

9 O Diagrama P Fatores de ruído incontroláveis Produto ou Processo Desempenho resposta mensurável Parâmetros de entrada controláveis

10 Exemplo: Mistura para Brownie Parâmetros de entrada controláveis - Ingredientes da receita (quantidade de ovos, farinha, chocolate) - Modo de Fazer (misturar, assar, esfriar) - Equipamentos (tigelas, assadeira, forno) Fatores de ruído incontroláveis - Qualidade dos Ingredientes (tamanho dos ovos, tipo de óleo) - Seguir o Modo de Fazer (quanto tempo bater, medidas) - Variações de Equipamentos (formato da assadeira, temperatura do forno) Desempenho resposta mensurável - Teste de Sabor pelos Consumidores - Doçura, Umidade, Densidade

11 Procedimento para Criação de Parâmetro Passo 2: Função Objetiva Passo 2: Definir uma função objetiva (da resposta) a maximizar. Maximizar desempenho desejado Minimizar variações Perda quadrática Relação sinal/ruído

12 Tipos de Funções Objetivas Quanto Maior, Melhor ex. desempenho ƒ(y) = y 2 Nominal: o Melhor ex. alvo ƒ(y) = 1/(y t) 2 Quanto Menor, Melhor ex. variação ƒ(y) = 1/ y 2 Sinal/Ruído ex. ganhos e perdas ƒ(y) = 10log[m 2 / s 2 ]

13 Procedimento para Criação de Parâmetro Passo 3: Planejar o Experimento Passo 3: Planejar as experimentações para obter os efeitos desejados. Usar experimentos fatoriais pleno ou fracional para identificar interações. Usar uma série ortogonal para identificar os principais efeitos com o mínimo de experimentações. Usar séries internas e externas para ver os efeitos dos fatores de ruído.

14 Plano do Experimento: Pleno Fatorial Considerar k fatores, n níveis cada. Testar todas as combinações de fatores. O número de experimentos é n k. Geralmente isto é um número muito grande de experimentos, mas nos permite revelar todas as interações. 2 fatores, 3 níveis cada: n k = 3 2 = 9 experimentos 4 fatores, 3 níveis cada: nk= 34 = 81 experimentos

15 Plano de Experimento: Um Fator por Vez Considera k fatores, n níveis cada. Testa todos os níveis de cada fator enquanto mantém os outros congelados a nível nominal. O número de experimentos é nk+1. MAS este é um plano de experimento desequilibrado. 4 fatores, 2 níveis cada: nk+1= 2x4+1 = 9 experimentos

16 Plano de Experimento: Série Ortogonal Considera k fatores, n níveis cada. Testa todos os níveis de cada fator de uma maneira equilibrada. O número de experimentos é 1+k(n-1). Este é o menor plano equilibrado de experimentação. MAS os efeitos e interações principais são confundidos. 4 fatores, 3 níveis cada: 1+k(n-1)= 1+4(3-1) = 9 experimentos

17 Usar Séries Interna e Externa Induz aos mesmos níveis de fator de ruído para cada combinação de controles de maneira equilibrada 4 fatores, 3 níveis cada: L9 série interna para controle 3 fatores, 2 níveis cada: L4 série externa para ruído interna x externa = L9 x L4 = 36 experimentos

18 Procedimento para Criação de Parâmetro Passo 4: Realizar o Experimento Passo 4: Conduzir o experimento. Variar a entrada e os parâmetros de ruído Registrar o resultado Calcular a função objetiva

19 Experimento de Avião de Papel Expt # Peso Aselha Asa Nariz Exper. Mediana Desv Pad S/R 1 A1 B1 C1 D1 2 A1 B1 C1 D1 3 A1 B1 C1 D1 4 A2 B2 C2 D2 5 A2 B2 C2 D2 6 A2 B2 C2 D2 7 A3 B3 C3 D3 8 A3 B3 C3 D3 9 A3 B3 C3 D3

20 Procedimento de Criação de Parâmetro Passo 5: Realizar Análise Passo 5: Realizar análise de medianas. Calcular o valor médio da função objetiva para cada parâmetro. Identificar que parâmetros reduzem os efeitos de ruído e quais podem ser usados para dimensionar a resposta. (Otimização em 2 passos)

21 Análise de Medianas Razão Sinal/Ruído (db) Efeitos do fator sobre a razão S/N Escolher os melhores níveis destes fatores Fator de escala? Previsão de Resposta:

22 Procedimento para Criação de Parâmetro Passo 6: Escolher Pontos Ótimos. Passo 6: Escolher Pontos Ótimos de Parâmetros Escolher as configurações de parâmetros para maximizar ou minimizar o função objetivo. Analisar cuidadosamente as variações. (Use Análise de Média sobrê a variância para enterder explicitamente a variação. Uso Avançado: Conduzir experimentos de confirmação. Definir parâmetros de medição para ajustar a resposta. Repetir para encontrar o ponto ótimo. Usar frações mais altar para descobrir efeitos de interação. Testar controle adicional e fatores de ruído.

23 Interações Confusas Geralmente os principais efeitos dominam a resposta. MAS algumas vezes as interações são importantes. Em geral isto acontece quando o experimento de confirmação fracassa. Para explorar interações, usar um plano de experimento fracional fatorial S/R

24 Abordagem de Experimento Alternativo: Fator de Adaptação Um Por Vez Considere k fatores, n níveis cada. Comece com os níveis nominais. Teste cada nivel de cada fator por vez, enquanto mantém os anteriores congelados no melhor nível até o momento. O número de experimentos é nk+1. Como este é um plano de experimento desequilibrado, geralmente se pode parar logo. Ajuda estabelecer sequência de fatores para efeitos mais fortes primeiro. Geralmente funciona bem na presença de interações. 4 fatores, 2 níveis cada: nk + 1 = 2x4+1 = 9 experimentos Ref: Artigo de Dan Freya ser Publicado

25 Conceitos Chave de Projeto Robusto Variação causa perda de qualidade Otimização em Dois Passos Matriz de experimentos (série ortogonal) Indução de ruído (série externa ou repetição) Análise de dados e previsão Interações e confirmação

26 Referências Taguchi, Genichiand Clausing, Don Robust Quality Harvard Business Review, Jan-Fev Byrne, Diane M. and Taguchi, Shin The Taguchi Approach to Parameter Design Quality Progress, Dez Phadke, MadhavS. Quality Engineering Using Robust Design Prentice Hall, Englewood Cliffs, Ross, Phillip J. Taguchi Techniques for Quality Engineering McGraw-Hill, New York, 1988.