chalmers -...
TRANSCRIPT
1
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������ �������� ���������������������
���������������������� �
Bo BergmanSKF Professor Quality SciencesDivision of Quality SciencesChalmers University of TechnologySE-412 96 Gothenburg, SwedenPhone: +46 31 772 8180E-mail: [email protected]
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ������
�� ���� ������������������ ������������� ���!�����������������������������"�����
���������������"��������������������# ����
$���# �������%����&'
2
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���%������
����� �� ���� �����
������������ ��
������ �
������
���� ����
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
%�������� ���������# ������
Fysiskt tillstånd
Kundens upplevelse
Tillräcklighet
Till
fred
stäl
lels
e
Attractivt
Nödvändigt
Förväntat
Expected
Nec
essa
r y
Attr ac tiv
Indifferent
3
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���������� ���( �����)������� ���# ���( �����)����*���������
�������+���# ���
$��������������������
,���� �����������# # �����
� �������# ����+# # ��# ���
-����# �� ���.���
�������
*�������
/# �� ��
+���������
!
CHALMERS
������������� ��������
��������������
0 ������ ��������!
" � ��������
����# ���/���������-������������
*�����,�������1 �������
( �����)����+��������/# �� �# ���
2 ����������� ���������� ��������������� ����# ��
#�#�#�#�#�
�����������33-�"�-��# �,���4
� ���������� �������)������ ���# ���
- �
*�
4
$
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��# ����*������%�5 ������6�
% & ����� ������' �� ����� ( ������)�* ������� �����������
% +�)�*����)�� ( ������)��������� ������ ������� ��� ����� ������� �
% ,��- ����. *��)� / �- �0��- ������� ����- * ��- �� �������� ����������1� ���*�- ��- �0��- ��������� ��
% � )�� ��. *��0���� . *��� �����)�2 ��- �*
3
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����������������-������# ��������������
����� �� ���� �����
������������ ��
������ �
������
���� ����
5
4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���7 ��������������1 �������
% 5 ���5 �� 6��� �� �� ����1� �7� ��� ������� ����1� ������
� �� ����8
% +*)��� ��9 ���) 6. *� ��)� ���1�� � ������ ��
�* ����1�: � ��� ���* ����8
% 5 ������� ��9 ���) 6���������;�9���� ����� ���
<��� ��� ���������� �� ����8
% / � ��� ���/ � ������ ��� 6= ������
� �� ������ ���5 ����>8
Facts about the world:
�?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ����( � �����/# ��������% � ��� ��������+�������6��� ��)8
% ����� ���6�����������1��� ������ ������ ���8�
Time
a process withassignable causes
Time
a stable process
Time
a stable morecapable process
DoE
System
6
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
+������ � �������������������� �������
Time
a process withassignable causes
Time
a stable process
Time
a stable morecapable process
Processes Out of statistical In Statistical ControlControl
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
-�" -��# ��� ��-�# ���5 ������������
6σ6σ
upperspecificationlimit (USL)
lowerspecificationlimit (LSL)
4.5σ1.5σ4.5σ 1.5σ
targetvalue (T)
7
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
-�"�-��# �8
' �� ����9�������
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
*�������# �� �# ����
to reach.
disp
ersi
on
centring
NOT PREDICTABLE:
T T
T T
disp
ersi
on
centring
PREDICTABLE:
T T
T T
1 2
3 4
5 6
7 8
8
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
SixSigmaCrossfunctionalImprovement groups,”DMAIC””
Easy to find, once you are aware
Almost traditional,Glasses are needed!
In need of systematicmethods and tools
Not reacheablewith traditional methods
Creative thinking,“Design For Six Sigma, DFSS”, Re-engineering
Day to day improvements
Improvements with simplesttools
Fruits of improvement!
SixSigma
IMPROVEMENTS?
�!
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���-�" -��# �����# �5 �.Top Management Commitment
Training Scheme
Measurement System
Stakeholder Involvement
DEFINE CONTROLMEASURE ANALYSE IMPROVE
/# �� �*�&���������&��������� ���������
9
�$
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����� � �����
�3
CHALMERS
������������� ��������
��������������
”
Not reacheablewith traditional methods
Creative thinking,“Design For Six Sigma, DfSS”, Re-engineering
Fruits of improvement!
Design for SixSigma
Six Sigma is not enough!
10
�4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
defects
Lower tolerance limit
Manufacturing controls process capabilitiesProcess
Capability
Engineering controlstolerances
Upper tolerance limit
Quality Deficiency CostsExpensive components
Relation to Six Sigma
�?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
...
)(
2
2
2
2
2
1
221
+���
����
�
∂∂+��
�
����
�
∂∂=
=
xxy xy
xy
xfy
σσσ
-�"�-��# �
��--�����-�" -��# �
��--
11
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����--����������
����������� ���� �� ���� � ��������������1����� �������1�����������* ��� ���� ���� �� ����� �������� �����������������- *�������������������� ��� ���� ����� ������������#
�������� ��������������� ���� �� �����* ���*���������� ������������ �������� ����������������� ������0�#�
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
%�������������--
– Variation/Robust Design– Reliability– Customer Focus– Six Sigma
12
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
1 �������9������������
TargetValue
LTL UTL
y
Quality Loss L(y)
TargetValue
LTL UTL
y
Quality Loss L(y)
Target Value LTL UTL
Quality Loss L(y)
y Target Value LTL UTL
Quality Loss L(y)
y
a b
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
*�������#
ProductProcessSystem
Noise factors
Signalfactors Control
factors
Response
<� ��))(xfy = ���
13
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
/# ���# ���������--
% �@� � � ��*����������� ���������������A������ �� ��� �� ���� �������*������ ���������
% �7� ��� ��������@� � ����A���� �� ��������;� +������������� +�������< ���� ��� +������������ +������< ���� ��
�!
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��������:���������1 �������
The effects of variation focused in Design for Six Sigma programs;
based on 25 responses.
14
�$
CHALMERS
������������� ��������
��������������
; �-���������������# ��
% . *�- ��B0��- �����<����������'�����C'�����<�<�C'����<��6��� ���������������8���C'�D
�3
CHALMERS
������������� ��������
��������������
,����������# ������ ������� ��--!
<�����)�������������<�����<���� �
����� ����
�� �)����������* � ����������������������
C��� ��E'���)
< �� ��
� � �������*������ ���+�����
< � � � �� �� CE ' <
E<�- ����������< ����
97��� ���
�������2 �� ����� ������
< ����
9
�
<
<�����������<<�
� � � �� ��
� �� � � �C C C' ' '������'
<
15
�4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��������������������
-��������1 �������
�������+9C�& �.��
+9C��� �
�?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������
% � )�� ������
� ���� ����*��������� �* � ��������� ����* ���*��7��� ��� ���������� ������� � ��������� ���)#
% + � ���
� @��� ���B�������*������������� � � �����* �� 0��*�������� ������������������� ���#
% . ��� ���
� ���� ������� ���1���� ����� �����*�� ���� ��
16
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
:"�# ���8�������������
y
xz z0 (=z1) x0
y0
y1
x1
1
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������������ ����������� �� ��������������������
Bo BergmanSKF Professor Quality SciencesDepartment of Quality SciencesChalmers University of TechnologySE-412 96 Gothenburg, SwedenPhone: +46 31 772 8180E-mail: [email protected]
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������������������ ������ ��� � � �� �����������������������
� ��������� � �� ��� ���������� �� ����������� ���� ����������
���� � ������ ����� � � !������� ��"��� ������������ � � �#$���% & '( ���"� ��$
� � �����!�'�! ������ ������������ )� #��� � ������ ����� �����! �����#��� ��
� *�! +��� +������ �� �,���������� - ! �� )�������.��� ��)�������
� +�� # ����� � ��� � ���� ���� )�������� � + ,��#� ��#����� �� / �����.�011"
� 2 ����.� ����������� �%�� � �!��� ���� ���� �% #���� �
� 3 ������������� �!� ���%��%��456 �!�% - � ��#� �������
2
7
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �������������� ������
� *�! +��� +���
! ���
� �� �
"������
����
#$ %%&'#$ ((
8
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��� ������������
! ���)������
!�����
�����
� ����� ����� ���� ������� � ��� �����
� ����� ����� ���� ������� � ��� �����
��������������%���*
3
4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ������ �����+������������ ������� ����
� � ���������!�������� � �".#�����������%�������9 ��������� �������!���
� - �����������!�������� � �".#�����������%�������9 ������������ �������!���
� ������ ��� � : �".#�����������%�������9 %��%%�������� ��������� �9 ���!���� !�� �% ��� �;%
� < ��2 �� 2 ������� � < 2 2 �. =# �� �!����� ���
>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�����������,������������� �
F(t)=P(T<t) R(t)=P(T>t)
f(t)
R(t) = Survival Function, probability that product works at time t
F(t) = 1-R(t) = Life Distribution probability that product does not work at time t
f(t) = Probability Density Function
t time
-"���� �*���.
4
?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����������������������
-� � �����������*������ � ./0�12�0�13�0�1����� �����������������
� ����������4�4���������� �������*����� ������ � ���� �
0������5������ ���5��� 4�� ����������� ��������4 ��������� �������������1
�������������*������ ��� �����/0�16�
� �7�
1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������ ��8
The failure rate times ∆∆∆∆h, z(t)∆∆∆∆h, is the probability that a unit which has survived until time t will fail before the time t + ∆ ∆ ∆ ∆ h.
z(t) =f(t)
R(t)
f(t)
t t+∆∆∆∆h time
z(t)
5
0
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���������������� �
�������� �
� �����������������
� ���% ������ �
/0�1
�
Failure RateBath-tub curve
�5
CHALMERS
������������� ��������
��������������
9 �� ��� 9 ������ 0:;;'<:='=1�������>��?�� ���������0� ��
:=:;1������ ������ 4���4�� �������� ��� ���
��4�� �� ��� � ����������������������8
� ���� � �9 ������ ����*���� �� ! �������� � ������ �������������� � ������ ��
�������4����� ��� � ������?���8
� ���� � ������������*����>���� @����?A8
6
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������������������
� � ��������� ��� ��
� ����� �������������������
� ������ �����������0�� �1
� �������� �������������������0�� ��1
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������ ������������� �
� �0>���!1����
>���!����
����� �������
≥ 1
&�
> !
7
�7
CHALMERS
������������� ��������
��������������
9 �*�� ����� ��� �
� - !�� �% ���� � !����� � �� 9 %��%�%���� ����� �
� ��� �% � ��� � �����% %��% ��� � �
� ��� ����% ���������!����� �����9 �� � ��
� *����% �� ����������#������� ������9 ��%�������� ����
�8
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� � ��� ��� �
�4���
B �
&
≥ 1
���
>�����������
C �%� � �������4�����4���
8
�4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
>� �*D ������ ��������� ���! � ����� �
����� �������
≥ 1
&�
> !
�!
>
�>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���� ��� ��� �� ��������� ��������%�� ��8
����!��!�����
' � ����
- � ���������
�����������( �� � �@�( @A ++B'�CB- �2
9
�?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
! ���
�����������!A ����� �� !��� � %��%���� #������ "���5� ��%��%#�����������!A ++
' � ����!��� � �� ������������� ,� �� "��4 � ��� � � .# ��������! ��������9 ""
- � ��������� !��� � �!����� ����� ��� � �� �� !�� ����� ,� �� ���� �"��4�!����� ��#����������� � �� �
�1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ��������������������� ��
� � � ����� �� �������� � ��� ����� ��� ����
� �> �� � %������ ���� ������������������������������� *���������������� ��� �� ������� ���)������ ��������� ���������8
� )���������4��� ��0�� �!�1��� ��*����� ��� ������������ ������������������ ��� ���� ���������� ����������������
� �� ��*� ���������� � ������ �� ������������� ���*����� ��� ���
� �� ������ �� ����������� ��� �� � ���� � ������ ���� �% ���"�� "B E
10
�0
CHALMERS
������������� ��������
��������������
9 ��� � ���4���������.
- � �����������D
�5
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��������������9 ������� �������� �
C��������E����������!�����
3 ��%���C��������( �3 ����D*�! ��C��������D
C��������+� �� ����� � �EF - ��������F - ��������� �F ( ���
11
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
F� ����������������������� ��� �.
)�� ����������
- � ���������
���������������� �
�������� �
� �����������������
� ���% ������ �
/0�1
�
< ���!�����������������
& ��� ���������
Production ProcessesUnder Statistical Control?
Usage Environment Under Statistical Control?
Usually NOT!!!
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
9 ���� ����� ���� � �*� � �� �����C ����F� ����.
� =>=u
U duPuUtTPtR )() Usage()(
Well Understood?
12
�7
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�!����)�� ������������� �� ������� ��� ��
� ��� �� ���� �������������������G� ����������DDD
� *����������������!� ���������# �!��� ��� � 2 % � �������� �� �� !�� � �����
� & ��� ! ������� � �� ��%��� �
�8
CHALMERS
������������� ��������
��������������
>��*� >�����
Work with the failure mechanismsand their relations to Variation!
13
�4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�����G �������
� - �!! � �������!��� �� �
'�� ���%�!�����'�� �������� �
'�� ���%H'�� ��
2 ��
••
•
�>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�����G �������D �� ������!�������
Stress Strength
Probability density
Strength/Stress
••••• •• ••••
••••••
••••
•• •
•
• ••••
•••
••
14
�?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ���4 ������
� *��� � ���% �045F�� �"� ��� ��*��� �
� 2 % C����� �
� *��� �I� *�9
� '���!��%� � ��58 �9 ���9 � �� ��"
� < ����� � � ��#� ������ ���
�1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����������� �������� �������
Lusser, 1955
15
�0
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ���4 ������
� *��� � ���% �045F�� �"� ��� ��*��� �
� �< ��� ������ < �� ����!! ������������ %������!������
� +������� J ��=H< )2 "� A # ������3 ����9
� ��A I+������ 2 ����%�� - ���� ����"
75
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ���4 ��������� ����D ������ ��� � � ��
Ideal Function
Signal
Response
PROBLEMS
PROBLEMS
16
7�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ���4 ������
Ideal Function
Signal
Response
S/N ratio An Engineering
Measure of Reliability?
PROBLEMS
PROBLEMS
7�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�������� ���4 ������
� *��� � ���% �045F�� �"� ��� ��*��� �
� �< ��� ������ < �� ����!! ������������ %������!������
� +������� J ��=H< )2 "� A # ������3 ����9
� ��A I+������ 2 ����%�� - ���� ����"� ���� E- !'' $����.+� � ���� ���$K $
17
77
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ����D ������ ��� � � ��
����� �������� �
��������A - & +2��
�A +�''
78
CHALMERS
������������� ��������
��������������
F%�������
ProductProcessSystem
Noise factors
Signalfactors Control
factors
Response
)� ���� ���
18
74
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ����D �����
� '��� � � ����
� - ��� ���% #������� �%����� ������� ���%���% � ,��� � ��� �� !��!��� � �������� � #����� � �����$+� ���� ������� �� �%���� � ���� � !��D
� ���� � �- ����
� ���� �� �F�#�!�% ������������ #���� � ���%��� �� �% #������ ��� # �� ���!���������� �$
� 2 �� ���� - ����
� - ��� ����� ���� �.��� ����� !���% ���� �����
7>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���� ���+� ����D �����
y
xz z0 (=z1) x0
y0
y1
x1
19
7?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
9 ����� ��� ����.
71
CHALMERS
������������� ��������
��������������
C�����������������+%����� �������
Product Characteristics
(PCs)
Customer Wants and
NeedsQFD
Standard Product Characteristics (SPC)
Key Product Characteristics (KPC)
(Critical to Quality CTQ)
KPC is a product characteristic for which reasonably anticipated variation could significantly affect the product's safety, or compliance with governmental standards or regulations, or is likely to significantly affect customer satisfaction with a product; see General Motors Key Characteristic Designation System (1998).
20
70
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�F� ������� ����� �F%D ������ �
85
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������� �� �������������������
21
8�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������� �� ��������������������
� '��� � ������� ��!��L+ H+2 M "�� ����9 �.���� !������� #����� ���!�������.���� � ������!�� #�������� #��� � ���� ��!��#���� � �� ��������� ����
� ������*)����� ��� ��������4������ �(��*)����� ��� ��������4������ �(
������� � ����������� ��������4������ �� ������ ���( ������� � ����������� ��������4������ �� ������ ���(
8�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���� ��F� ����
Sub-system Sub-system
component component
K11
KSC
K12
K121 K122
legend
Design parameters Noise factors
System
Robust design at sub-system level
Signal factors
Deploym
ent
Res
olut
ion
…
…
DP
DPDP
DP DP
DP
Sub-system Sub-system
component component
K11
KSC
K12
K121 K122
legend
Design parameters Noise factors
System
Robust design at sub-system level
Signal factors
Deploym
ent
Res
olut
ion
…
…
DP
DPDP
DP DP
DP
22
87
CHALMERS
������������� ��������
��������������
1. KPC Causal Breakdown: Sub-KPCs and NFs• Once KPC is selected, it can be usually decomposed into a number of elements
called Sub-KPCs and Noise Factors. This is usually done with an Ishikawa diagram.
2. Sensitivity Assessment• In the second step of the procedure engineers assess the sensitivity of the KPC to
the action of each Sub-KPC and the sensitivity of each Sub-KPC to the action of Noise Factors according to the given criteria.
4. Variation Risk Assessment and Prioritization• Based on the assessment given in the previous two steps, a Variation Risk Priority
Number (VRPN) is calculated for each Noise Factor and then for each Sub-KPC.
C< �� ��� ��� – 2 % !���������� #�
3. Variation Size Assessment• In the third step of the procedure engineers examine Noise Factors and assess their
variation size according to the given criteria.
88
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������+%����� ����������( ��� �������
Noise factors are sources of variation that cause deviations in important product characteristics. They can be unknown; or unobservable, although known (their observation requires unavailable or too expensive equipment); or uncontrollable, although known and observable (it is not possible to set the factors at any specific intended value).
Sub-KPCs are characteristics of a system or sub-system which affect the KPC. They are generally known and controllable by engineers.
23
84
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� ���� �
8>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���� ����� ����
# Sub-KPCAssociated Sub-system
Sub-system's main funtion
Weighting of Sub-KPC
Noise Factor (NF) (disturbance)
Size of variation in NF
Sensitivity of Sub-KPC to NF
VRPN (NF)
VRPN (KPC)
Air pressure 5 6 120Air moisture 8 4 128Unit-to-unit variation 4 6 96Air temperature 5 4 180Coolant water temperature 4 2 72Coolant water flow 2 3 54Air pressure 6 5 300Air moisture 8 3 240Unit-to-unit variation 2 4 80Fuel quality 4 4 160
1
3 Deliver fuel to combustion chamber
10
TurboAmount of air fed into combustion chamber
Amount of fuel delivered to combustion chamber
2 EGR-system
Fuel injection system
344
780
102
Feed air into combustion chamber
4
Deliver exhaust gases to combustion chamber
Amount of exhaust gases recirculated to the combustion chamber
9
Important Issueshave to be taken
care of
24
8?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������� ���!������� ������4���
Criteria Weight Very low sensitivity. A change in one parameter is very unlikely to cause a substantial deviation in the other.
1-2
Low sensitivity. A change in one parameter is unlikely to cause a substantial deviation in the other.
3-4
Moderate sensitivity. A change in one parameter is quite likely to cause a substantial deviation in the other.
5-6
High sensitivity. A change in one parameter is likely to cause a substantial deviation in the other.
7-8
Very high sensitivity. A change in one parameter is very likely to cause a substantial deviation in the other.
9-10
81
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������� ���!������� �/� �������� �
Criteria Weight Very low variability of noise factor in operating conditions, i.e. regardless the operating conditions the dispersion in noise factor remains very small.
1-2
Low variability of noise factor in operating conditions, i.e. regardless the operating conditions the dispersion in noise factor remains small.
3-4
Moderate variability of noise factor in operating conditions, i.e. regardless the operating conditions the dispersion in noise factor remains fairly small.
5-6
High variability of noise factor in operating conditions, i.e. the dispersion in the noise factor is large.
7-8
Very high variability of noise factor in operating conditions, i.e. the dispersion in the noise factor is very large.
9-10
25
80
CHALMERS
������������� ��������
��������������
!�������� � ���FE� C�������������������( �� � � C�( "
� 9 % � '� ������� ��% � ����������!�% L+���% �������!�% '��FL+��!�� �� ����% ( ��� ������.���'�������� ��% � ����������!�% '��FL+���% �������!�% ( ��� ���������!������C ������� ��% ( ��� ������N������������: $
� )!�'��FL+����!�� �� ���� � ���( ��� �������.����#������ ���������� �C�( � ��� ����% '��FL+������ �!�% C�( � �!�% ( ��� �����������������E
2 2 2NF 1 2VRPN S S V=
Sub-KPC NFVRPN VRPN=�
45
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� ��� ����% �� ���KPC Sub-KPC
KPC sens. to
Sub-KPC NF
Sub-KPC sens. to
NF
NF variation
size
VRPN (NF)
VRPN (Sub-KPC)
Dilution 2
2
64 Coolant
2 Flow
9
3 2916
2980
Machine setting
2
2 1600
Machine wear
8
2 25600
Supplier variability
8
2 25600
Tool damage
10
2 40000
Finish. cut. diam.
10
Tool wear 10
6
360000
452800
Electricity 3
1
225
Machine setting
6
2 3600 Finish. cut.
feed 5
Machine
wear 6
2
3600
7425
Electricity 3
1
225
Inner diameter
Finish. cut. speed
5 Machine
setting 2
2
400 1025
26
4�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� �� ���������% �� ���
1
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������ ���������� �� ����������������������� ����
Bo BergmanSKF Professor Quality SciencesDepartment of Quality SciencesChalmers University of TechnologySE-412 96 Gothenburg, SwedenPhone: +46 31 772 8180E-mail: [email protected]
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��� ���� ����������������
� ���������� ����������� ��� �
������������� �����������������
�� ��������������� �������� ���
�� ������ ���!��" � ����� ���� ����#
" ���������� ���������������� � ��� ����������!��$�� �����!�������� ������
2
%
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��� ���� ����������������
Market
Product family
System
Subsystems/Modules Req. Concept Improvem
Manfact. & delivery
Build Test Fix
Technology Development Requirement Concept Improvement
Proactive development
Req. Concept Improvem
Req. Concept Improvem
���!��� �����&
'
CHALMERS
������������� ��������
��������������
( $� ) ���� ������������� ���������� ���������� ��
�������� ��� � ��
����� ��������
�� ��� � ������� ��
������
�� ��� � ������� ��
������
�� ��� � ��
3
*
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����� ���
ENGINEERING CHARACTERISTICS
HOW
WHAT
COMPARISON
HOW MUCH
RELATIONSHIP MATRIX
1
2
4 5 3
6
7
8 CORRELATION C
UST
OM
ER
A
TT
RIB
UT
ES
WE
IGH
T
MA
RK
ET
���!��) �!��
��� ��������+ ���
1. What?
2. How?
3. Relationship: strong,weak,possible
4. Voice of the Customer; Weights
5. Competitive Assessment
6. Engineering Competitive Assessment
7. Target values
Variation sensitive?
8. “Correlation” Matrix
,
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������
! ������ ) �������
���� ������������ !�$���������������
( $��-����!�����!���. �����
+ ����������
4
/
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� ��� � ��
0���!���� ����� ��������� � ��� ���-�����������!���
( ��������" �����&�&����!�� ������������������
1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
Many companies&organisations struggle with understanding and using RDM.
������������� ��� ������ � � ���� ��
��� �� � �� �
�������������
� � ������� �� ��� �� �� ���� �� �� �� ���� � � �
�������������
!����������" �� ��� ��#�
�� ������" ���� ��� ������
� ��� �� �
$ ����� �� ��� �� �� �
��� �� � �� �
% � ��� ���������� ���
�����
$ ��������� �� � � �� �� � �& ���
� ���� � �����" ��� ��� �� �
� ��� ��� ��� �'� ������ ��
� �� �� � ������ ������( ��� �� � ����� ��'�
� � � ������ �� �����) ���� �����
���� ���
* ��� ��� ���� �������( ��
� ��� �� +�
� � � ��� �� ��" ����� � �� �� ����
���� ���
������ �� ���� �� � �� � '�, ��
�� � ���� ��" ���� ������ � �������
������� � ���� � �� ���) ��" �� �
�����'� '��� ���� ������-�������� �������� �� ���������������
� � � � � � �
� � � �� � � � � �� � � ��� �� �� � ��� ��� ��� � ���
� � � � � � ������ � � � �
� � � � �� �
5
2
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" �#�������$���������%& �������������'������
TargetValue
LTL UTL
y
Quality Loss L(y)
TargetValue
LTL UTL
y
Quality Loss L(y)
TargetValue
LTL UTL
Quality Loss L(y)
y
TargetValue
LTL UTL
Quality Loss L(y)
y
CHALMERS
������������� ��������
��������������
(���)'������
A
Costs
Y (Dimension)τ τ+∆τ−∆
B
τ−δ τ+δ
6
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
Gather different custumers’ views on the specific parameter
A possibility to estimate the loss function
Add the different resultsto obtain a loss-function
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�)������
ProductProcessSystem
Noise factors
Signalfactors Control
factors
Response
������� ���
7
�%
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��������� ���+ ��� 0����3 " �� ���
4 5 ���� ��������4 �� ����� ������ ��������4 ��� �����������������
3 �������4 5 ���6��6!����7����!����� ��������84 9�������� ����������� ��$����� ���
3 5 ���������4 : �����!���������4 ; <�!���������=
�'
CHALMERS
������������� ��������
��������������
* �+ ������� �������������
y
xx0
y0
y
x1
X1 results in less variation in y
8
�*
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ����'��'������
1. Is the transfer function known to the experimenter?
2. Is it possible to use Design of Experiments to estimatethe transfer function ?
3. Is the transfer function possible to estimate by useof simulation?
? ? ?)*,,( NCNCfy =
�,
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��� �������, �����'��'������ $��+ �
Piston
Tubing
Flow rate (F) (l/min)
Transfer function:
F = (3.141 x R2 x L - B) N
R = Piston radius (dm)L = Stroke length (dm)B = Back flow (l)N = Motor speed (rpm)
Customer requirement: F=10±0.75l/min
One wayvalve
9
�/
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��� ������
Factors Nominal value Standard Deviation
Radius 0.2-0.8 dm 0.001
Stroke length 0.2-0.8 dm 0.002
Back flow 0.001-0.004 l 0.00005 0.00002
N (rpm) 50-100rpm 2 1
Low cost High cost
(Inlet Valve)
MA
KE
BU
Y
(Electrical motor)
�1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��������� �������������
First Design• Piston Radius R =0.4 dm• Stroke length L=0.4 dm• Back flow B=0,002 l (low cost)• Motor speed N=50rpm (low cost)
The target is 10 l/min, but• 3 sigma process
Tightening the specifications of the motor (the high cost type) gives better performance• 5 sigma process
10
�2
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" ���������������������� ��''����'����'������ ���
���� �� ������� ����� �'����'��+
Var
ianc
e(f
low
)M
ean
(flo
w)
R B NL0.2
0.8
0.00
1
500.2
0.8
0.00
4
100
R B NL0.2
0.8
0.00
1
500.2
0.8
0.00
4
100
�>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" ���������������������
3 ( $����!����� ������� ������
– Almost a 5 sigma process!
• Set R and L as low as possible, i.e. R=L=0,2dm
• Use low cost back flow (B)• Bring the flow rate to target (F=10 l/min) by adjusting N
• As N�100, keep R low and increase L until F=10 l/min
11
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
3 0�!�������������������������3 � ��$�����$�������� �� �������
Manufacturing process of composite material
y – bending strenght response variable
A – curing temperatureB – pressureC – holding time
control factors(process variables)
D – proportion of hardenerE – thermo-plastic contentF – proportion of epoxyG – material ageingH – process type
noise factors
y = f (A,B,C,D,E,F,G,H)?
��� ������ ������-��� ��%������'��'���������$��+ �
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
Experimental designD E F G H-1 -1 -1 1 -1 20751 -1 -1 1 1 2117-1 1 -1 -1 1 22211 1 -1 -1 -1 2227-1 -1 1 -1 1 22011 -1 1 -1 -1 2179-1 1 1 1 -1 19881 1 1 1 1 1858-1 -1 -1 1 -1 18291 -1 -1 1 1 1978-1 1 -1 -1 1 21111 1 -1 -1 -1 2205-1 -1 1 -1 1 2127
A B C 1 -1 1 -1 -1 2106-1 -1 1 -1 1 1 1 -1 18701 -1 -1 1 1 1 1 1 1879-1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 22451 1 1 1 -1 -1 1 1 2242
-1 1 -1 -1 1 22451 1 -1 -1 -1 2258-1 -1 1 -1 1 22061 -1 1 -1 -1 2207-1 1 1 1 -1 20531 1 1 1 1 2188-1 -1 -1 1 -1 22191 -1 -1 1 1 2145-1 1 -1 -1 1 21741 1 -1 -1 -1 2265-1 -1 1 -1 1 22411 -1 1 -1 -1 2187-1 1 1 1 -1 22081 1 1 1 1 2181
Process variables (control factors)A Curing temperatureB PressureC Holding time
Incoming material (noise factors)D Proportion of hardenerE Thermo-plastic contentF Proportion of epoxyG Material agingH Type of process
Process
Product
12
�%
CHALMERS
������������� ��������
��������������
-3
-2
-1
0
1
2
3
-1 5 0 -1 0 0 -5 0 0 5 0 1 0 0 1 5 0
Contrasts
Stan
dard
dev
iatio
n
-3
-2
-1
0
1
2
3
-1 5 0 -1 0 0 -5 0 0 5 0 1 0 0 1 5 0
Contrasts
Stan
dard
dev
iatio
n
-
3
-2
-1
0
1
2
3
-1 5 0 -1 0 0 -5 0 0 5 0 1 0 0 1 5 0
Contrasts
Stan
dard
dev
iatio
nB
G
BG
Identification of location effects
• Location effects B, G and BG was determined to be active based on engineering knowledge and the normal plots
Process factors Factors and interactionsassociated with incoming material
Interactions between ”process factors”and ”incoming material factors”
�'
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���
( )ˆ( , ) 2132 72 65 46
2132 72 46 65
y B G B G BG
B B G
= + − + =+ + −
B � 1.4
13
�*
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����������
3 ( $�������� ��� ������$������ ���� ��������7� 8����!��� �������������$����������������$ ����$���� ������ �������&
3 �� �$�����!�� 7? 8���������$��$��� ���$����������������$ ��� ���������� � ����$�������� ��� �&
�,
CHALMERS
������������� ��������
��������������
y – height of unloaded spring response variable
B – furnace temperatureC – heating timeD – time between heating and formingE – forming time
control factors(process variables)
Goal: to find levels of the control factors that minimize variations in the height of the unloaded spring while the height is kept on target value.
(�'�������-��� ��%������'��'���������$��+ �
14
�/
CHALMERS
������������� ��������
��������������
FactorDE CE BE
B C D BC BD CD E iy 2is
- + + - - + - 7.54 0.27
+ + + + + + + 7.90 0.24
- - + + - - + 7.52 0.03
+ - + - + - - 7.64 0.08
- + - - + - + 7.67 0.28
+ + - + - - - 7.78 0.21
- - - + + + - 7.37 0.18
+ - - - - + + 7.66 0.12
0.22 0.18 0.03 0.02 0.02 -0.04 0.10
2sL -0.03 0.15 -0.04 -0.02 0.04 0.06 -0.02
yL
Heat Treatment – Experimental Design
�1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
-3
-2
-1
0
1
2
3
-0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2
-3
-2
-1
0
1
2
3
-0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25
yL 2sL
CB
CE
dispersionaverage
Heat Treatment – Analysis
15
�2
CHALMERS
������������� ��������
��������������
Css
ECByy
07.0
05.009.011.0
22 +=
+++=
�
�
Conclusions• The heating time (C) should be set at low level to minimise the dispersion. • The furnace temperature (B) and the forming time (E) can be used to bring the hight of the leaf spring on target.
Heat Treatment – The Model
%>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���� ��� , �����'��'��������� ��� ����� ������
3 ) �� !��������� ���!��!�����$�����$ ������!��������� $�� ����������!�� ����<���� � ������!� �$�����<����� ���
3 " ���������<����� ������!��!����� ��!����$���� ������� ����������� ����$���� !�������� ����
16
%�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��� ��� ��� �����
%�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
. �/��
3 ( ������ �������������� �$���� �<�� �� �$���� ���� �������������� ����� �����$ ��������$���� ����� ��$� � ������ �� ���� ����������$����� ��������� �$�� � ����� �����$�����
17
%%
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��������'������
Levels Factor description 0 1 2
A Handle arc length (mm) 500 600 700 B Seat arm length (mm) 430 445 460 C Handlebar angular position (deg.) -15 0 15 D Seat arm angular position (deg.) -15 0 15 E Seat angular inclination (deg.) -10 0 10
The response is the quadratic loss which is based on:upper arm flexion, elbow angle, trunk-thigh angle, knee angle and foot-calf angle
%'
CHALMERS
������������� ��������
��������������
Design Setting
A B C D E QL
1 0 0 0 0 0 69.7 2 0 0 1 1 2 7.0 3 0 0 2 2 1 8.6 4 0 1 0 1 2 8.1 5 0 1 1 2 1 6.8 6 0 1 2 0 0 57.4 7 0 2 0 2 1 11.2 8 0 2 1 0 0 48.4 9 0 2 2 1 2 6.7
10 1 0 0 1 1 15.8 11 1 0 1 2 0 13.0 12 1 0 2 0 2 32.1 13 1 1 0 2 0 10.0 14 1 1 1 0 2 25.7 15 1 1 2 1 1 12.2 16 1 2 0 0 2 14.8 17 1 2 1 1 1 6.1 18 1 2 2 2 0 7.8 19 2 0 0 2 2 9.2 20 2 0 1 0 1 58.8 21 2 0 2 1 0 39.9 22 2 1 0 0 1 54.4 23 2 1 1 1 0 26.4 24 2 1 2 2 2 6.9 25 2 2 0 1 0 17.0 26 2 2 1 2 2 12.9 27 2 2 2 0 1 28.5
Design and resultsof simulations
18
%*
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���������
3 0���� . �������������<�� ����$��������� ������ �� ��7���� ������ ��!���������<�������8
3 0���� " �����<�� ����$���� ��� ���� ���� �$���<����� �� ���� ��
3 0���� ?�������$�!�� ����!�����!��$��
%,
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �� � ���
3 ( $�� 6������� ����� ��� !��!�����
3 ( $��- ������� �����$�����������!�����@
3 ���!��" �������A�$�� � ��A����������� � ��$�!� ���������!�����-��� �����@
19
%/
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �������������'������������������� ��������������������� � �������������0 ������������1 � �������� ��23���45��� �����$� 6787���������������'��� ����0 ������������ ��" �����" ����62� 6727��� ������
� ��� ����6789�:
%1
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" ����+ ��������� ���'��������'��������������� ����������� � ��������������������-� ���������������������
'�������
20
%2
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" ��������������'���������������'�������'��� ����� ������� ����� + �������������+ �� ������
��������������������������������������� ����'��������� ����������
'>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ������������
<� <� <�<�BB
� == n
i ixy1
)()(1� =
= n
i ixVyV 7�����������8
21
'�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���������������������� ����� �������;
ixy2σσ Σ=
) �� ����������<�� ���������� !�������� ���� ������ ���<����������!������
),...,...,,( 1 ni xxxfy =
'�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" �� ������������
ixy ia 22σσ Σ=
) �� ����������<�� ���������� !�������� ���� ������ ���<����������!������
nn
ni
xaxaa
xxxfy
+++≈=
...
),...,...,,(
110
1
22
'%
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ��-�����(����<������ ��!�����97�8C�797�88C�7-7�6� 8�8C-D 7�8����$������������������A��&�&������������� ���������E!��&
)(...)(
)),...,...,,(()(2
121
1
nn
ni
xkVaxkVa
xxxfkVykV
++≈
=
''
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �������+ ���������
( ������������� ��
���������=
-��� �
23
'*
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �������+ ���������
( ������������� ��
���������=
-��� �
" ����$��� �-�����=
1
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
����������� ���� ���
Bo BergmanSKF Professor Quality SciencesDepartment of Quality SciencesChalmers University of TechnologySE-412 96 Gothenburg, SwedenPhone: +46 31 772 8180E-mail: [email protected]
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���������
� � �� ������� �� ������ ������� �����
� ������������� � ������������������ ����� � ������ � ������������������ ������ ����!������������� ���"������ ��� ���� ������� ��� � !��������������# ���
� $��� ����%����������������� ������������������������������ ������� ��������������������������� ����������������
2
&
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� �������� �������� ���� ������ ' ����() ���$ �����* ���� �����+�� ��!����� �� ���%�� ��� ������������� �� ������!���� �%��%��������%�� � # �����
� ) ��� ��,�
� ) ������ ��%�������������# ,
' ��� ����� � ���� ������������ � # ������- ���%���������
* ��- ������.�/�0 ��1 ��2���
3
4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������� � $- �� �# ��� ����� � ����������
� ������ ����� � ���,
� 5 �����,�� 3# ��� ����� �� �� ���������- ������ � ���� ��
������ ���# ��� ��������������� �� ������ ������� �����
� - �# �����# �� �����# ���6 � %�� 6 � %��7������# ���� ��# ����������� �����
� - �# �������� ����� ���%�� �������������
3
8
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��������� ����� �� � ������ ������
The self aligning bearing
A Creative Reliability
Improvement
�9:;
�998
< ����' ��%=����
>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� �������
� ��� ����������� ��� ��# # �� ����� �
.� ���%������� ���� ���� �� ���
- $� �/ ��������
4
;
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� �������
� ��� ����������� ��� ��# # �� ����� �
- $� �� �� ���������
m’
m1 m2m1 m2
m”
?
CHALMERS
������������� ��������
��������������
��� �������������������
5
9
CHALMERS
������������� ��������
��������������
13th century: cre·a·torFunction: noun
: one that creates usually by bringing something new or original into being; especially capitalized : God
14th century : cre·ateFunction: verbInflected Form(s): cre·at·ed; cre·at·ingEtymology: Middle English, from Latin creatus, past participle of creare; akin to Latin crescere to grow transitive senses
1 : to bring into existence God created the heaven and the earth -- Gen 1:1 (Authorized Version)2 a : to invest with a new form, office, or rank <was created a lieutenant> b : to produce or bring about by a course of action or behavior <her arrival created a terrible fuss>
15th century: createFunction: adjective
1678: cre·a·tiveFunction: adjective
1 : marked by the ability or power to create : given to creating 2 : having the quality of something created rather than imitated
1875: cre·a·tiv·i·tyFunction: noun1 : the quality of being creative
2 : the ability to create
< � @�� � ��
�:
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ����� ������������
� ���� �������� A ��������98:�� ��������������������������������� ���B< ��� �����
– Rhodes (1961)� � # !��C�) ���< ��� ��������%�������� ������� ��%������� ���������
� �5 �� ����
����� .���� ��# ���C�0 �!��������D������ �����������@��
6
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���� �������� � �������������� � �����! � ���
���!�# ��������� ����
.�� ����� � ������E
��# # ���� ����
.�� �����%���� ����
��� � ����
< ����%������"��������# ���� ����
5 ��/�����%������"��������# ���� ����
3��������# ���� ����
F
/
FFF
< ����/�������# ��� � �������� �����%
� �����# ���# ���������
) �@�������# ���
< ����/�������# ��� � ��������������%
������
FFF
F
* ������� �94
��
CHALMERS
������������� ��������
��������������
" ����� �������� ���
7
�&
CHALMERS
������������� ��������
��������������
#$�� ��� �������� ���
�� * @����� �� !������ ���� �������������%�
�� $�������� ���� �����%������ ���%���# �
&� � ����!���%������ ���� ���� ��!�# ����������
4� * @�� ����� ������ # ��%������"�����%��� �
8� � ������������� ���# ���# �����!�����# ��������
>� G��
�4
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���% ���������� �& �' ��(�� ����� �
� G
8
�8
CHALMERS
������������� ��������
��������������
���% ����������� � ����������������
� ) �# C�3����# �!���� �������� ��������# � ��������� �� �����# �����"����# �������� �����# ������ ��������� �# ��� @�
� 3������� ����# �,�- ��H� � ��������������������� ���� % ��� �� % ���,
�>
CHALMERS
������������� ��������
��������������
�� � ���������������� �
< ��� ���# # ���� ����< ��� ����� ��@�
< ���������
7� � ����G�� � ����
- �%��������# � ���� ,
3�
* ��
1
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
������������� ��������� �� ��������
Bo BergmanSKF Professor Quality SciencesDivision of Quality SciencesChalmers University of TechnologySE-412 96 Gothenburg, SwedenPhone: +46 31 772 8180E-mail: [email protected]
�
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ���� �� ���� � � �� ��������
� � ������� ����� ������
� � ������������������ ��� �������� �����
2
!
CHALMERS
������������� ��������
��������������
� ������ ���� ���������� �
"���#�$ ������%����
�& ���'�����(�����)
�$ ������%�(��* �
�+ �������,-�&.���������/ ����#����0 * �(��1���(��2�����& �������� �+ �������
�3 ���& ����4��������#�5����� �4���+ �����������'��& �& ������4���������+ ����