DOE全因子實驗設計法在降低梗線風選剔簽率的應用
2014-06-18 10:47朱萌董蘭芬齊紅光趙思源王劉勝
新媒體研究 2014年6期
朱萌 董蘭芬 齊紅光 趙思源 王劉勝
摘 要 卷煙廠為了降低梗線風選剔簽率，運用MINITAB軟件設計了4因子2水平加設3個中心點的全因子實驗，進行參數優化。最終確定了刀門間隙固定0.2 mm，風門開度（11.0-11.5）格，刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar，刀輥轉速控制（430-480）r/min，對應風選剔梗簽率可小于0.9%。
關鍵詞 DOE全因子設計；梗線風選剔簽率；MINITAB
中圖分類號：TS4 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）06-0129-01
煙梗作為卷煙廠重要原料之一，消耗率的降低有利于控制成本，為企業節約資金。
實驗設計（Design of Experiments，DOE）是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法。全因子實驗設計是指所有因子的所有水平的所有組合都至少要進行一次實驗的這種設計，它的優點是可以估計出所有的主效應和所有的各階交互效應。
MINITAB軟件是全球領先的質量管理和六西格瑪實施軟件工具，它提供了包括實驗設計、數據分析在內的工具，極大提高質量工程師工作效率。
經前期工作，已確定風選剔簽率是影響梗線消耗率高的主要原因，而影響風選剔簽率的主要因子有4個：切梗絲機刀門間隙、風選風門開度、刀輥轉速、刀門壓力。
1 材料與方法
1.1 材料/設備
某省2010年長梗，某省2011年短梗。
SQ34系列切梗機，FS50型就地風選機。
1.2 方法
Y（剔簽率）=（報廢物料重量/梗絲入柜重量）×100%
報廢物料重量由車間統計員負責管理，使用電子秤。
梗絲入柜重量由核子秤測量。
2 實驗設計和數據收集
DOE設計目的：為了找出以上4個因子的最佳取值，確定消耗率Y，通過4因素2水平加設3個中心點19次試驗的辦法來進行DOE全因子實驗。具體水平和因子見表1。
由MINITAB 16版軟件生成全因子實驗表，并按照設計進行實驗。數據見表2。
3 結果與分析
使用MINITAB 16版軟件進行實驗數據分析，以下計算均由軟件提供，按照流程進行分析。
1）我們在實驗中發現C（刀門間隙）、A（風門開度）的主效應是顯著的，ABD（風門開度×刀門壓力×刀輥轉速）的三階效應、BD（刀門壓力×刀輥轉速）的二階效應是顯著的（P值<0.05）。中心點P值=0.199>0.05，不顯著，說明模型沒有彎曲。
2）縮減模型。去除中心點和不顯著作用因子后，重新進行DOE分析。
3）模型縮減后分析結果。在去除中心點和無顯著影響因子及交互作用之后，發現：R-sq（adj）=81.54%，彎曲P=0.307 >0.05；失擬P=0.232>0.05，模型是合適的。
對于Y方差分析（已編碼單位）
4）等值線分析確定最佳參數組合。使用MINITAB軟件進行等值線分析、重疊等值線分析，結合實際生產情況，刀門間隙屬于較難調整因子，我們選定低水平0.2 mm，調整以后不再變動。此時確定：
刀門間隙固定0.2 mm；
風門開度（11.0-11.5）格；
刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar；
刀輥轉速控制（430-480）r/min；
Y的取值可小于0.9。
4 結束語
利用MINITAB軟件進行實驗設計、數據分析和參數優化，最終降低了風選梗簽率至0.9%，從而降低了梗線消耗率，為企業帶來效益提升。通過調整切梗絲機刀門間隙來降低消耗率的辦法，具有行業內推廣價值。
參考文獻
[1]閆克玉，趙銘欽.煙草原料學[M].北京：科學出版社，2008.
[2]張碰元，晉照普，齊紅光.短煙梗的應用技術研究[J].廣西輕工業，2011（5）：30，60.
[3]閔亞能.實驗設計（DOE）應用指南[M].北京：機械工業出版社，2011.
[4]馬逢時，周暐，劉傳冰.六西格瑪管理統計指南——MINITAB使用指導[M].北京：中國人民大學出版社，2012.
作者簡介
朱萌（1982-），學士，助理工程師，主要從事卷煙工藝和技術管理研究。endprint
摘 要 卷煙廠為了降低梗線風選剔簽率，運用MINITAB軟件設計了4因子2水平加設3個中心點的全因子實驗，進行參數優化。最終確定了刀門間隙固定0.2 mm，風門開度（11.0-11.5）格，刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar，刀輥轉速控制（430-480）r/min，對應風選剔梗簽率可小于0.9%。
關鍵詞 DOE全因子設計；梗線風選剔簽率；MINITAB
中圖分類號：TS4 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）06-0129-01
煙梗作為卷煙廠重要原料之一，消耗率的降低有利于控制成本，為企業節約資金。
實驗設計（Design of Experiments，DOE）是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法。全因子實驗設計是指所有因子的所有水平的所有組合都至少要進行一次實驗的這種設計，它的優點是可以估計出所有的主效應和所有的各階交互效應。
MINITAB軟件是全球領先的質量管理和六西格瑪實施軟件工具，它提供了包括實驗設計、數據分析在內的工具，極大提高質量工程師工作效率。
經前期工作，已確定風選剔簽率是影響梗線消耗率高的主要原因，而影響風選剔簽率的主要因子有4個：切梗絲機刀門間隙、風選風門開度、刀輥轉速、刀門壓力。
1 材料與方法
1.1 材料/設備
某省2010年長梗，某省2011年短梗。
SQ34系列切梗機，FS50型就地風選機。
1.2 方法
Y（剔簽率）=（報廢物料重量/梗絲入柜重量）×100%
報廢物料重量由車間統計員負責管理，使用電子秤。
梗絲入柜重量由核子秤測量。
2 實驗設計和數據收集
DOE設計目的：為了找出以上4個因子的最佳取值，確定消耗率Y，通過4因素2水平加設3個中心點19次試驗的辦法來進行DOE全因子實驗。具體水平和因子見表1。
由MINITAB 16版軟件生成全因子實驗表，并按照設計進行實驗。數據見表2。
3 結果與分析
使用MINITAB 16版軟件進行實驗數據分析，以下計算均由軟件提供，按照流程進行分析。
1）我們在實驗中發現C（刀門間隙）、A（風門開度）的主效應是顯著的，ABD（風門開度×刀門壓力×刀輥轉速）的三階效應、BD（刀門壓力×刀輥轉速）的二階效應是顯著的（P值<0.05）。中心點P值=0.199>0.05，不顯著，說明模型沒有彎曲。
2）縮減模型。去除中心點和不顯著作用因子后，重新進行DOE分析。
3）模型縮減后分析結果。在去除中心點和無顯著影響因子及交互作用之后，發現：R-sq（adj）=81.54%，彎曲P=0.307 >0.05；失擬P=0.232>0.05，模型是合適的。
對于Y方差分析（已編碼單位）
4）等值線分析確定最佳參數組合。使用MINITAB軟件進行等值線分析、重疊等值線分析，結合實際生產情況，刀門間隙屬于較難調整因子，我們選定低水平0.2 mm，調整以后不再變動。此時確定：
刀門間隙固定0.2 mm；
風門開度（11.0-11.5）格；
刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar；
刀輥轉速控制（430-480）r/min；
Y的取值可小于0.9。
4 結束語
利用MINITAB軟件進行實驗設計、數據分析和參數優化，最終降低了風選梗簽率至0.9%，從而降低了梗線消耗率，為企業帶來效益提升。通過調整切梗絲機刀門間隙來降低消耗率的辦法，具有行業內推廣價值。
參考文獻
[1]閆克玉，趙銘欽.煙草原料學[M].北京：科學出版社，2008.
[2]張碰元，晉照普，齊紅光.短煙梗的應用技術研究[J].廣西輕工業，2011（5）：30，60.
[3]閔亞能.實驗設計（DOE）應用指南[M].北京：機械工業出版社，2011.
[4]馬逢時，周暐，劉傳冰.六西格瑪管理統計指南——MINITAB使用指導[M].北京：中國人民大學出版社，2012.
作者簡介
朱萌（1982-），學士，助理工程師，主要從事卷煙工藝和技術管理研究。endprint
摘 要 卷煙廠為了降低梗線風選剔簽率，運用MINITAB軟件設計了4因子2水平加設3個中心點的全因子實驗，進行參數優化。最終確定了刀門間隙固定0.2 mm，風門開度（11.0-11.5）格，刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar，刀輥轉速控制（430-480）r/min，對應風選剔梗簽率可小于0.9%。
關鍵詞 DOE全因子設計；梗線風選剔簽率；MINITAB
中圖分類號：TS4 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）06-0129-01
煙梗作為卷煙廠重要原料之一，消耗率的降低有利于控制成本，為企業節約資金。
實驗設計（Design of Experiments，DOE）是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法。全因子實驗設計是指所有因子的所有水平的所有組合都至少要進行一次實驗的這種設計，它的優點是可以估計出所有的主效應和所有的各階交互效應。
MINITAB軟件是全球領先的質量管理和六西格瑪實施軟件工具，它提供了包括實驗設計、數據分析在內的工具，極大提高質量工程師工作效率。
經前期工作，已確定風選剔簽率是影響梗線消耗率高的主要原因，而影響風選剔簽率的主要因子有4個：切梗絲機刀門間隙、風選風門開度、刀輥轉速、刀門壓力。
1 材料與方法
1.1 材料/設備
某省2010年長梗，某省2011年短梗。
SQ34系列切梗機，FS50型就地風選機。
1.2 方法
Y（剔簽率）=（報廢物料重量/梗絲入柜重量）×100%
報廢物料重量由車間統計員負責管理，使用電子秤。
梗絲入柜重量由核子秤測量。
2 實驗設計和數據收集
DOE設計目的：為了找出以上4個因子的最佳取值，確定消耗率Y，通過4因素2水平加設3個中心點19次試驗的辦法來進行DOE全因子實驗。具體水平和因子見表1。
由MINITAB 16版軟件生成全因子實驗表，并按照設計進行實驗。數據見表2。
3 結果與分析
使用MINITAB 16版軟件進行實驗數據分析，以下計算均由軟件提供，按照流程進行分析。
1）我們在實驗中發現C（刀門間隙）、A（風門開度）的主效應是顯著的，ABD（風門開度×刀門壓力×刀輥轉速）的三階效應、BD（刀門壓力×刀輥轉速）的二階效應是顯著的（P值<0.05）。中心點P值=0.199>0.05，不顯著，說明模型沒有彎曲。
2）縮減模型。去除中心點和不顯著作用因子后，重新進行DOE分析。
3）模型縮減后分析結果。在去除中心點和無顯著影響因子及交互作用之后，發現：R-sq（adj）=81.54%，彎曲P=0.307 >0.05；失擬P=0.232>0.05，模型是合適的。
對于Y方差分析（已編碼單位）
4）等值線分析確定最佳參數組合。使用MINITAB軟件進行等值線分析、重疊等值線分析，結合實際生產情況，刀門間隙屬于較難調整因子，我們選定低水平0.2 mm，調整以后不再變動。此時確定：
刀門間隙固定0.2 mm；
風門開度（11.0-11.5）格；
刀門壓力可以在（3.4-4.0）bar；
刀輥轉速控制（430-480）r/min；
Y的取值可小于0.9。
4 結束語
利用MINITAB軟件進行實驗設計、數據分析和參數優化，最終降低了風選梗簽率至0.9%，從而降低了梗線消耗率，為企業帶來效益提升。通過調整切梗絲機刀門間隙來降低消耗率的辦法，具有行業內推廣價值。
參考文獻
[1]閆克玉，趙銘欽.煙草原料學[M].北京：科學出版社，2008.
[2]張碰元，晉照普，齊紅光.短煙梗的應用技術研究[J].廣西輕工業，2011（5）：30，60.
[3]閔亞能.實驗設計（DOE）應用指南[M].北京：機械工業出版社，2011.
[4]馬逢時，周暐，劉傳冰.六西格瑪管理統計指南——MINITAB使用指導[M].北京：中國人民大學出版社，2012.
作者簡介
朱萌（1982-），學士，助理工程師，主要從事卷煙工藝和技術管理研究。endprint
