应用灰预测於工程制程管制之研究

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1、科學與工程技術期刊第二卷第三期民國九十五年49JournalofScienceandEngineeringTechnology,Vol.2,No.3,pp.49-57(2006)應用灰預測於工程製程管制之研究余豐榮金憲李芸茜大葉大學工業工程與科技管理系彰化縣大村鄉山腳路112號摘要在生產過程中,工程製程管制(engineeringprocesscontrol,EPC)是提升產品品質的主要工具之一。EPC是假設在製程的輸入值與輸出值之間有一動態模型,當製程輸出偏移目標值時,可利用可控制變數來進行補償。此一連串調整可操縱變數

2、,使製程輸出值維持於目標值中之動作亦稱為回饋控制。若此動態模型正確,則採用EPC製程調整將可使輸出值接近目標值並且將變異最小化。本研究利用灰預測及統計迴歸分析來建構EPC動態模型,並應用於預測製程輸出值及輸入與輸出間之關係,使製程輸出值維持於目標值上。最後,以模擬數值來說明此模型之運用,模擬結果顯示,所建構之模型具有良好的預測效果,在使用上頗具方便性與實用性。關鍵詞:工程製程管制,灰預測,迴歸分析AStudyofEngineeringProcessControlUsingGreyPredictionFONG-JUNGYU

3、,HSIANGCHINandYUN-CHIENLEEDepartmentofIndustrialEngineeringandTechnologyManagement,Da-YehUniversity112Shan-JiauRd.,Da-Tsuen,Changhua,TaiwanABSTRACTAnengineeringprocesscontrol(EPC)isoneofthemostimportanttoolsforpromotingproductqualityinthemanufacturingprocess.EPCa

4、ssumesthatthereisaspecificdynamicmodelbetweentheinputandoutputprocesses,thatthereisavariablewhichcanbeadjustedtocompensateforthedriftintheoutput,andthataseriesofregularfeedbackadjustmentstothismanipulatablevariablewillkeeptheoutputfocusedonthedesiredtarget.Ifthis

5、dynamicmodelisaccurate,thentheEPCprocessadjustmentwillachievethetargetvalueandminimizeitsvariation.Inthisstudy,aGreypredictionmodelandstatisticalregressionanalysisareemployedtoconstructanEPCdynamicmodel.Thesemethodsareusedtopredictthecharacteristicvalueofanoutput

6、processandtherelationshipbetweeninputandoutput,respectively.AnexampleofnumericalsimulationisalsousedtodemonstratethefunctionalityoftheproposedEPCmodelwithgoodeffect.KeyWords:engineeringprocesscontrol,greymodel,regressionanalysis50科學與工程技術期刊第二卷第三期民國九十五年一、前言點之雜訊往往較為

7、困難,因此必須對雜訊進行預測。ARIMA的分析技巧,需針對多項參數進行估計,其檢定模統計製程管制(statisticprocesscontrol,SPC)是製造式之步驟亦較繁雜,而灰色理論在建立其預測模式時,並現場中,提升產品品質最實用的技巧之一。SPC是先收集不需要許多歷史資料即可建立良好的預測模型,且其計算樣本資料的品質特性,利用管制圖的技巧,使作業員或工方式並不繁複、困難,因此,有鑑於製程中資料收集之不程人員持續獲得製程資訊,以便監視這些品質數據是否處易、參數估計困難…等。本研究利用統計迴歸模式建構一於可接受之狀態

8、,倘若產生異常,則必須調整製程參數或適合EPC管制下的增益值,以灰預測來建構一製程雜訊干排除掉導致品質變異之因素,使製程回覆到管制狀態。擾之預測模式,並藉由預測模式與EPC相互應用,偵測製傳統的製程管制圖,係假設品質量測值彼此間相互獨程平均值偏移變化,並做適當之調整,使製程維持穩定狀立,母體是常態分配;然而在實際生產

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