تعیین سهم مولفه‌های ناهمبسته تغییرپذیری کیفیت محصولات با استفاده از تابع عملکردی غیرخطی برای اجزا متشکله

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران جنوب.

2 دانشیار مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران جنوب.

چکیده
پراکندگی دشمن کیفیت و جزء ذاتی و لاینفک محصولات تولیدی است از این رو شناسائی مولفه‌های بحرانی و سهم آنها در کل تغییرات یک وظیفه مهم مهندسی به حساب می‌آید و سنجش آن در حالت کلی بدون پیش فرضهای بسیار محدودکننده رایج، از پیچیدگیهای زیادی برخوردار است. مقاله حاضر در ارائه راهکار نظام یافتهای است که بتواند در یک سیستم پیچیده، سهم هر جزء را در تغییرپذیری کل، متناسب با نوع مکانیزم اثرگذاری اجزا شناسائی کند. شاخص معرفی شده در این تحقیق میزان سهم مشارکت اجزاء را تعیین میکند و میتواند به عنوان سنجش درجه بحرانی بودن اجزاء متشکله یک سیستم به کار گرفته شود. به کارگیری روش پیشنهادی در این مقاله نیازمند هیچگونه پیشفرضی در خصوص خطی بودن تابع عملکردی اجزا و یا نرمال بودن توزیع آماری مشخصههای کیفی نمیباشد و تحلیل تمام سیستمها با اجزا ناهمبسته را شامل میشود. راه کار پیشنهادی میتواند به عنوان یک ابزار قوی در فاز تحلیل شش سیگما و شش سیگمای ناب مورد استفاده قرارگیرد و به کمک آن میتوان نسبت به اولویت دهی و سیاستگذاری
استفاده از منابع در جهت کاهش پراکندگیهای فرآیند اقدام کرد. برای درک بیشتر جزئیات روش پیشنهادی، دو مثال شناخته شده در مهندسی صنایع تشریح شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Determining the contribution of uncorrelated components of product quality variability using a nonlinear functional function for the components

نویسندگان English

Amir Bahadur Amir Hosseini 1
Siddique Raisi 2
1 Master's student in Industrial Engineering, Faculty of Industrial Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch.
2 Associate Professor of Industrial Engineering, Faculty of Industrial Engineering, Islamic Azad University, South Tehran Branch.
چکیده English

Dispersion is the enemy of quality and an inherent and integral part of manufactured products. Therefore, identifying critical components and their contribution to total variation is an important engineering task, and measuring it in general without the most restrictive assumptions is very complex. The present article presents a systematic approach that can identify the contribution of each component to the total variability in a complex system, in proportion to the type of mechanism of action of the components. The index introduced in this study determines the contribution of the components and can be used as a measure of the criticality of the components of a system. The application of the proposed method in this article does not require any assumptions regarding the linearity of the functional function of the components or the normality of the statistical distribution of the quality characteristics, and includes the analysis of all systems with uncorrelated components. The proposed solution can be used as a powerful tool in the analysis phase of Six Sigma and Lean Six Sigma, and with its help, it is possible to prioritize and policy the use of resources in order to reduce process dispersion. To understand the proposed method in more detail, two well-known examples in industrial engineering are described.

کلیدواژه‌ها English

Quality engineering
Variability
Critical quality components
Tolerance allocation
Six sigma
[1] Fangcai Wu, Jean-Yves Dantan, Alain Etienne, Ali Siadat, & Patrick Martin. (2009). Improved algorithm for tolerance allocation based on Monte Carlo simulation and discrete optimization.
Computers & Industrial Engineering, Vol(56), pp.1402–1413.
[2] Fatemeh Arabi and Hamid Shahriari. (1931). Studying the effect of reducing dispersion on product reliability using boundary value distributions, Engineering and Quality Management, Volume (2), Number 1.
[3] Sharma GVSS, & Rao P Srinivasa. (2013). Process capability improvement of an engine connecting rod machining process. Journal of Industrial Engineering International, a Springer open journal, 9:37. http://www.jiei-tsb.com/content/9/1/37.
[4] Govindarajalu Jayaprakash, Karuppan Sivakumar, & Manoharan Thilak. (2010). Parametric Tolerance Analysis of Mechanical Assembly by Developing Direct Constraint Model in CAD and Cost Competent Tolerance Synthesis. Intelligent Control and Automation, Vol(1), pp.1–14.
[5] Kenneth W. Chase. (1999) Minimum-Cost Tolerance Allocation.
[6] Chaowang Bo, Zhihong Yang, Linbo Wang, & Hongqian Chen. (2013). A comparison of tolerance analysis models for assembly. Int J Adv Manuf Technol, Vol(68), pp.739-754.
[7] Jean-Yves Dantan, & Ahmed-Jawad Qureshi. (2009). Worst-case and statistical tolerance analysis based on quantified constraint satisfaction problems and Monte Carlo simulation. Computer-Aided Design, Vol(41), pp.1–12.
[8] Neil D.Cox. (1986). How to Perform Statistical Tolerance Analysis, Wisconsin: American Society for Quality Control.
[9] Nigam SD, & Turner JU. (1995). Review of statistical approaches to tolerance analysis, Computer Aided Design, Vol(27), pp.6–15.
[10] Govindaluri, M. S., Shin, S. M., & Cho, B. R. (2004). Tolerance design using the Lambert W function: An empirical approach. International Journal of Production Research, Vol(42), pp.3235– 3251.
[11] Shin, S. M., & Cho, B. R. (2005). Bias-specified robust design optimization and an analytical solution.Computers & Industrial Engineering, Vol(48), pp.129–140.