ارایه الگوی پیشنهادی جهت شناسایی و کاهش ابعاد متغیرهای موثر بر کیفیت اسلب با رویکرد چندمتغیره-چندمرحله‌‌ای (مورد مطالعه: شرکت فولاد مبارکه اصفهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی صنایع، دانشکده صنایع، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، اصفهان، ایران.

چکیده
هدف: فرآیندهای چندمتغیره و چندحالته، به نوعی از فرآیندها اطلاق می‌شود که دارای تعداد زیادی متغیر در هر مرحله از تولید بوده و این متغیرها ممکن است با هم در ارتباط باشند. هدف از این تحقیق، ارایه روشی نوین به منظور انتخاب، کاهش و تعریف متغیرهای کنترلی جدید در فرآیندهای پیچیده تولیدی است، به‌گونه‌ای که کنترل کیفیت موثرتر و کارآمدتر انجام شود.
روش‌شناسی پژوهش: روش تحقیق این مطالعه از نوع کاربردی و توصیفی است. در این تحقیق، از روش‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های کاهش ابعاد همچون تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)، رگرسیون و بررسی همبستگی بین متغیرها استفاده شده است. همچنین برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، یک مطالعه موردی بر پایه داده‌های واقعی از فرآیند تولید اسلب‌های فولادی در شرکت فولاد مبارکه اصفهان انجام گرفته است.
یافته‌ها: فرآیند تولید اسلب شامل سه مرحله اصلی کوره، متالورژی ثانویه و ریخته‌گری بود. در هر مرحله، با استفاده از روش پیشنهادی تعداد متغیرهای کنترلی کاهش یافت. برای مثال، در واحد کوره، تعداد 9 متغیر اولیه به 3 گروه تقسیم شد و تحلیل همبستگی و PCA بر هر گروه اجرا گردید. در نتیجه، متغیرهای کلیدی استخراج شدند و نتایج پس از ارایه به خبرگان، مورد تایید قرار گرفت. یافته‌ها نشان داد که این رویکرد قادر است تعداد متغیرهای موثر بر کیفیت را به شکل موثری کاهش دهد.
اصالت/ارزش افزوده علمی: نوآوری این تحقیق در ترکیب تکنیک‌های یادگیری ماشین و کاهش ابعاد برای بهینه‌سازی کنترل کیفیت در فرآیندهای چندمرحله‌ای و چندمتغیره است. این روش در شرایطی که روش‌های سنتی ناکارآمد هستند، می‌تواند ابزار موثری برای مهندسان کیفیت و تحلیل‌گران فرآیند باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Presenting a proposed model to identify and reduce the dimensions of variables affecting the quality of slabs with a multi-variable-multi-stage approach (Case study: Isfahan Mobarakeh steel company)

نویسندگان English

Mehdi Karbasian
Mahsa Jafari
Sadegh Shahbazi
Department of Industrial Engineering, Faculty of Industry, Malek Ashtar University of Technology, Isfahan, Iran.
چکیده English

Purpose: Multivariate and multi-state processes refer to types of processes that involve a large number of variables at each production stage, which may be interrelated. The objective of this study is to propose a novel approach for selecting, reducing, and defining new control variables in complex manufacturing processes, enabling more effective and efficient quality control.
Methodology: This study employs an applied, descriptive research methodology. Machine learning techniques and dimensionality reduction methods, such as Principal Component Analysis (PCA), are utilized, along with regression and correlation analysis. To evaluate the proposed method, a case study was conducted using real production data from the slab manufacturing process at Mobarakeh Steel Company in Isfahan.
Findings: The slab production process consisted of three main stages: furnace, secondary metallurgy, and casting. In each stage, the proposed method was applied to reduce the number of control variables. For instance, in the furnace unit, nine initial variables were grouped into three clusters, and correlation and PCA were applied within each group. Key variables were extracted, and experts validated the results. The findings indicated that this approach effectively reduces the number of quality-related variables.
Originality/Value: The novelty of this research lies in integrating machine learning and dimensionality reduction techniques to optimize quality control in multistage, multivariate processes. This method provides an effective tool for quality engineers and process analysts, particularly when traditional methods prove ineffective.

کلیدواژه‌ها English

Dimensional reduction
Principal component analysis
Variables affecting quality
Mobarakeh steel. Slab
[1]     Tran, P. H., Ahmadi Nadi, A., Nguyen, T. H., Tran, K. D., & Tran, K. P. (2022). Application of machine learning in statistical process control charts: A survey and perspective. In Control charts and machine learning for anomaly detection in manufacturing (pp. 7–42). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-83819-5_2
[2]     Ramos, M., Ascencio, J., Hinojosa, M. V., Vera, F., Ruiz, O., Jimenez-Feijoó, M. I., & Galindo, P. (2021). Multivariate statistical process control methods for batch production: A review focused on applications. Production & manufacturing research, 9(1), 33–55. https://doi.org/10.1080/21693277.2020.1871441
[3]     Sikder, S., Mukherjee, I., & Panja, S. C. (2020). A synergistic Mahalanobis--Taguchi system and support vector regression based predictive multivariate manufacturing process quality control approach. Journal of manufacturing systems, 57, 323–337. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.10.003
[4]     Tegegne, D. A., Kitaw, D., & Berhan, E. (2022). Advances in statistical quality control chart techniques and their limitations to cement industry. Cogent engineering, 9(1), 2088463. https://doi.org/10.1080/23311916.2022.2088463
[5]     Yao, Y., & Gao, F. (2009). A survey on multistage/multiphase statistical modeling methods for batch processes. Annual reviews in control, 33(2), 172–183. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2009.08.001
[6]     Ma, J., & Zhang, J. (2022). Progress of process monitoring for the multi-mode process: A review. Applied sciences, 12(14), 7207. https://www.mdpi.com/2076-3417/12/14/7207
[7]     Jiang, X., Zhao, H., & Jin, B. (2015). Multimode process monitoring based on sparse principal component selection and bayesian inference-based probability. Mathematical problems in engineering, 2015(1), 465372. https://doi.org/10.1155/2015/465372
[8]     Sabahno, H., & Niaki, S. T. A. (2023). New machine-learning control charts for simultaneous monitoring of multivariate normal process parameters with detection and identification. Mathematics, 11(16), 3566. https://doi.org/10.3390/math11163566
[9]     Pilario, K. E., Shafiee, M., Cao, Y., Lao, L., & Yang, S.-H. (2019). A review of kernel methods for feature extraction in nonlinear process monitoring. Processes, 8(1), 24. https://www.mdpi.com/2227-9717/8/1/24
[10]   Zhang, K., Peng, K., Zhao, S., & Wang, F. (2020). A novel feature-extraction-based process monitoring method for multimode processes with common features and its applications to a rolling process. IEEE transactions on industrial informatics, 17(9), 6466–6475. https://doi.org/10.1109/TII.2020.3012024
[11]   Harkat, M.-F., Kouadri, A., Fezai, R., Mansouri, M., Nounou, H., & Nounou, M. (2020). Machine learning-based reduced kernel PCA model for nonlinear chemical process monitoring. Journal of control, automation and electrical systems, 31(5), 1196–1209. https://doi.org/10.1007/s40313-020-00604-w
[12]   Guo, L., Wu, P., Lou, S., Gao, J., & Liu, Y. (2020). A multi-feature extraction technique based on principal component analysis for nonlinear dynamic process monitoring. Journal of process control, 85, 159–172. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2019.11.010
[13]   Peng, G., Huang, K., & Wang, H. (2021). Dynamic multimode process monitoring using recursive GMM and KPCA in a hot rolling mill process. Systems science & control engineering, 9(1), 592–601. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/21642583.2021.1967220
[14]   Du, W., Fan, Y., & Zhang, Y. (2017). Multimode process monitoring based on data-driven method. Journal of the franklin institute, 354(6), 2613–2627. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2016.11.002
[15]   El-Midany, T. T., El-Baz, M. A., & Abd-Elwahed, M. S. (2010). A proposed framework for control chart pattern recognition in multivariate process using artificial neural networks. Expert systems with applications, 37(2), 1035–1042. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.092
[16]   Li, T., Hu, S., Wei, Z., & Liao, Z. (2013). A Framework for Diagnosing the Out-of-Control Signals in Multivariate Process Using Optimized Support Vector Machines. Mathematical problems in engineering, 2013(1), 494626. https://doi.org/10.1155/2013/494626
[17]   Pouya, A., Yeganeh, A., & Fadaei, S. (2021). Designing a T2 hotelling control chart using clustering. Sharif industrial engineering and management journal, 37(1), 71-82. (In Persian). https://www.magiran.com/p2350284 
[18]   Ahmadi, S. (2021). Designing control charts using robust clustering [Thesis]. (In Persian). https://eng.khu.ac.ir/find-60.9760.64255.fa.html
[19]   Ismail, M., Mostafa, N. A., & El-Assal, A. (2022). Quality monitoring in multistage manufacturing systems by using machine learning techniques. Journal of intelligent manufacturing, 33(8), 2471–2486. https://doi.org/10.1007/s10845-021-01792-1%0A%0A
[20]   Lou, Z., Wang, Y., Si, Y., & Lu, S. (2022). A novel multivariate statistical process monitoring algorithm: Orthonormal subspace analysis. Automatica, 138, 110148. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.110148
[21]   Webb, Z. T., Nnadili, M., Seghers, E. E., Briceno-Mena, L. A., & Romagnoli, J. A. (2022). Optimization of multi-mode classification for process monitoring. Frontiers in chemical engineering, 4, 900083. https://doi.org/10.3389/fceng.2022.900083
[22]   Moradi, M., & Zarei, S. (2024). Robust model-based clustering using a symmetric stable α-distribution for measurement error. Journal of statistical sciences, 18(1) .(In Persian). https://civilica.com/doc/2001221/
[23]   Zhang, J., Zhou, D., & Chen, M. (2022). Self-learning sparse PCA for multimode process monitoring. IEEE transactions on industrial informatics, 19(1), 29–39. https://doi.org/10.1109/TII.2022.3178736
[24]   Amiri, A. H., Maleki, M. R., & Doroudian, M. H. (2014). Monitoring variability in multivariate and attribute process using artificial neural networks. Journal of production and operations management, 5(2), 21-36. (In Persian). https://civilica.com/doc/1188241/