SOUTĚŽNÍ PŘEHLÍDKA STUDENTSKÝCH PRACÍ FST 2007 Možnosti statistického řízení (SPC) kusové výroby ve spol. SG strojírna, s.r.o. Martin Melichar ABSTRAKT V příspěvku je popsán návrh možnosti statistického řízení ve společnosti SG strojírna s.r.o.. Pro praktické využití lze dle momentálního charakteru výroby nasadit celkem tři různé metodiky. V této práci jsou také krátce zmíněny problémy, které jsou spjaty s nasazením SPC metodiky na konkrétní zakázce. V rámci této práce je rovněž aplikováno experimentální ověření navrženého systému spolu přímými zásahy ovlivňující stabilitu, způsobilost a kolísání v a mezi jednotlivými podskupinami vzorků. KLÍČOVÁ SLOVA SPC, statistické metody, statistické řízení, kusová výroba, regulační diagramy, způsobilost procesu 1. ÚVOD Firma SG strojírna s.r.o. vznikla v roce 1999 na základech a tradici Strojních dílen společnosti SOLO Sušice a.s. jako dceřinná společnost SETRA GEAR a.s. V současné době firma zaměstnává cca 100 zaměstnanců. Výrobním sortimentem firmy SG strojírna s.r.o. je zakázková strojní výroba, různé druhy dopravníků, návrh a servis průmyslových převodovek. ale hlavně zařízení na zhodnocení dřevního odpadu. Touto problematikou se společnost zabývá již mnoho let., což dokládá schopnost nabídnout zákazníkům řešení pro zpracování jakéhokoliv druhu dřevního odpadu i ostatní biomasy na frakci, která umožňuje jeho další použití podle zadání. Výstupní frakce ze strojů jsou vhodné pro spalování v různých typech kotlů, pro výrobu aglomerovaných materiálů, briket, pelet atd.. Pro zpracování pilařského odpadu se dodávají sekačky dřevního odpadu. 2.SYSTÉM REGULACE PROCESU Systém regulace procesu lze popsat jako zpětnovazební systém., který je na rozdíl od systému detekce pomáhá neshodám ve výrobě předcházet a ne je pouze zaznamenávat. Svou pozornost zaměřuje tam, kde jakost kolísá a lze ji ještě v procesu ovlivnit. Je úzce spjat s termínem způsobilosti a výkonnosti procesu. Způsobilost procesu je dána kolísáním, které je vyvoláno pouze náhodnými příčinami. Zákazníci externí i interní se však více zaměřují na výkonnost procesu, což je celkový výstup z procesu a jak tento výstup koresponduje s jejich požadavky definovanými technickou specifikací bez ohledu na kolísání procesu. 3. SPC REGULAČNÍ DIAGRAMY Regulační diagram je nástroj, který lze použít k monitorování nebo vyhodnocování procesu. V podstatě existují dva typy regulačních diagramů. Jedny pro data kvalitativní, druhé pro data kvantitativní. Proces obvykle sám určuje, který typ diagramu je vhodné použít. Pro data mající diskrétní charakter (např. hodnocení typu: vyhovuje/nevyhovuje nebo shodný/neshodný) se užívají regulační diagramy pro kvalitativní data. Jestliže data mají spojitý charakter(např. průměr), pak je třeba použít regulační diagram pro kvantitativní data. Uvnitř každého typu regulačních diagramů jsou další kombinace, které je možno použít pro následné hodnocení procesu. Pro potřeby firmy SG strojírna s.r.o. byly zvoleny tři typy regulačních diagramů pro kvantitativní data, jejichž použití je závislé na aktuálním typu výroby společnosti. 3.1 Regulační diagram (Xbar, R) Regulační diagram pro kvantitativní data. Hodí se zejména pro delší série. Nedílnou součástí výpočtu je variabilita procesu. V závislosti na použití (Xbar, R) nebo (Xbar, s) se variabilita řídí dle Rbar/d2 resp. Rbar/c4. 3.2 Regulační diagram (DNOM) Výroba krátkých sérií různých produktů může být sledována snadno na jednom regulačním diagramu zakreslováním rozdílů mezi naměřenou hodnotou a nominální hodnotou. Tento přístup lze aplikovat jak na individuální měření, tak i na podskupiny dat. Regulační diagram DNOM vyžaduje společný konstantní rozptyl mezi všemi výrobky, které jsou sledovány na jednom diagramu. Pokud se vyskytují podstatné rozdíly mezi naměřenou hodnotou a cílovou hodnotou stává se problematickou výběrovou charakteristikou. V takových
případech je nutno data normovat a tak kompenzovat různé průměry a různou variabilitu výrobků pomocí µ = X σ transformace ve tvaru: Z. 3.3 Vícerozměrné regulační diagramy Vícerozměrné regulační diagramy jsou užitečné, když je žádoucí současně sledovat dvě či více charakteristik, které ovlivňují výkonnost procesu či jakost výrobku. Jejich předností je, že vliv společného účinku mohou monitorovat jedinou statistikou. Vícerozměrný diagram nabízí prostředek pro detekci posunu v poloze procesu a detekci změn ve vztazích mezi parametry. Korelační matice sledovaných proměnných může být využita pro testování, zda lze použít vícerozměrný diagram. Aby byl přístup založeny na vícerozměrném diagramu životaschopný, korelační matice by měla prokázat, že proměnné jsou dostatečně korelovány. Existují tři typy statistik vícerozměrných regulačních diagramů, které se nejčastěji v praxi používají, a to : Hotellingova statistika T-kvadrát, vícerozměrné exponenciálně vážené průměry MEWMA a vícerozměrné kumulované součty MCUSUM. 4. EXPERIMENT Experimentální nasazení Xbar, R regulačního diagramu bylo provedeno na zakázce 060518 - hřídel brzdného mechanismu traktoru. Vstupní podmínky: stroj Masturn 50 CNC, VBD SK 6630 Pramet, polotovar l=550mm d=30mm, objem výroby cca 15 000ks/rok (nerovnoměrné měsíční rozložení), UCL a LCL stanoveny dle požadavku zákazníka, předepsaná kontrola 100%. Náměr z 1.směny dne 16.2.2007 pro 65 vyráběných kusů byl pouze pozorovací bez jakéhokoliv zásahu do výroby s cílem zmapovat počáteční stav. 4.1 Náměr 16.2.2007 1.směna Odhad směrodatné odchylky uvnitř podskupin Rbar σc = = 0,011600 d2 Odhad celkové směrodatné odchylky s = n ( xi x) n 1 2 = 0,014340 Způsobilost procesu UCL LCL Cp = = = 0,718391 6 X LSL Cpk = min( CPL =, 3 USL X CPU = ) 3 CPU = 0, ) = 0,508621 = min( CPL = 0, 508621, 928161
USL LSL Pp = = 0,581125 s 6 X LSL USL X Ppk = min(ppl =, PPU = ) 3s 3s = min(ppl = 0,411437, PPU = 0,750814) = 0,411437 Tento stav jeví jako nepříliš statisticky zvládnuty proces, čemuž odpovídají i nízké hodnoty indexů Cp, Cpk a Pp, Ppk. Z 65 vyráběných kusů se vyskytly 2 neshody a byly spotřebovány 2ks VBD. Při pozorování obrábění bylo zřejmé nestálost druhu třísky mezi tvary ISO 1 a ISO 6, které bylo zjevně způsobeno kolísáním tlaku řezného média, proto bylo na stroji před další výrobou vyměněno čerpadlo. 4.2 Náměr 22.2.2007 1.směna σc = 0,005245 s = 0,011633 Cp = 1,588815 Cpk = 1,398157 Pp = 0,716353 Ppk = 0,630391 Na první pohled je zřejmé ustálení řezného procesu z hlediska indexů Cp, Cpk a Pp, Ppk. Rozmístění naměřených hodnot podél centrální osy lze nyní proložit polynomickou funkcí (zde 6.řád), která detekuje vhodným okamžik výměny VBD. Ze zde 90 vyráběných kusů se vyskytlo 0 neshodných a počet spotřebovaných VBD je opět 2. Před další výrobou byly upraveny technologické podmínky do podoby f=0,34/0,15ot/min, v=130/165m/min, h=3,5/0,5mm (hrubování/dokončování).
4.3 Náměr 1.3.2007 1. + 2.směna σc = 0,005073 s = 0,007208 Cp = 1,642683 Cpk = 1,452132 Pp = 1,156123 Ppk = 1,022013 V tomto stavu nevykazuje proces výrazné negativní trendy a je tedy možno pokračovat dále bez zásahu do systému. Z vyrobených 250 kusů se vyskytl 1 neshodný výrobek způsobený pozdní výměnnou VBD, spotřeba VBD stále zůstává na 2ks. 4.4 Náměr 8.3.2007 2.směna σc = 0,004815 s = 0,060400 Cp = 1,730703 Cpk = 1,730703 Pp = 1,379691 Ppk = 1,379691 Hodnoty všech ukazatelů jsou relativně vysoké, tedy proces je schopen produkovat praktiky nulový podíl neshodných kusů, zůstane-li ve statisticky zvládnuté stavu. Z vyrobených 125 kusů bylo 0 neshodných při stálé spotřebě 2 VBD.
4.5 Náměr 15.3.2007 1.směna σc = 0,004896 s = 0,006516 Cp = 1,702070 Cpk = 1,218682 Pp = 1,278903 Ppk = 0,915695 Hodnoty ukazatelů stále zůstávají na relativně vysoké úrovni. Ze 180 vyrobených kusů byl 1neshodný, vlivem pozdní výměny VBD. Spotřeba VBD zůstává 2ks. 5. VÝSLEDKY Při testovacím použití statistického řízení SPC bylo na zakázce 060518 snížen počet neshodných výrobků v rozmezí 85-90% a zároveň bylo dosaženo 50% úspory VBD. V současné době je připraveno experimentální nasazení jiných typů VBD za účelem další stabilizace procesu. Vzhledem k plánované strojové modernizaci společnosti a brzké náhradě stroje Masturn 50 CNC se jeví jeho možné dovybavení pneumatickým posuvem koníka a pneumatickým sklíčidlem jako nerentabilní. 6. ZÁVĚR Vzhledem k aktuálnímu charakteru výroby společnosti SG strojírna s.r.o. bylo možno v praxi otestovat pouze řízení pomocí regulačního diagramu Xbar, R a to konkrétně na téměř měsíční produkci čítající 710ks. Zásahy do technologie bylo docíleno stabilizace procesu, eliminace nenáhodných shluků a trendů a celkového zefektivnění. Je počítáno zpracování ještě jedné série náměrů s ohledem na volbu vhodné VBD. PROHLÁŠENÍ Rád bych v závěru svého příspěvku poděkoval společnosti SG strojírna, s.r.o. za umožnění práce na tématu, poskytnuté zdroje a nezbytnou spolupráci a Ing. Heleně Zídkové PhD. za spolupráci a konzultace. LITERATURA [1] RNDr.Jiří Michálek, CSc. : Statistická regulace procesů (SPC). Praha: Česká společnost pro jakost, 2005 [2] H.Zídková F.Zvoneček: JAKOST STYL ŽIVOTA PRO TŘETÍ TISÍCILETÍ: ZČU v Plzni,2001 Martin Melichar, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 22, 306 14 Plzeň e-mail: mechmail@seznam.cz