PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE CARLO CỦA MINITAB BẢN QUYỀN TRONG THIẾT KẾ SẢN PHẨM MỚI

Khi thiết kế một sản phẩm mới với nhiều tính năng mới được cải tiến nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu  và trải nghiệm của khách hàng. Đầu tiên và quan trọng nhất, bạn cần đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn chất lượng và độ tin cậy tốt nhất để tạo dựng danh tiếng và thu hút khách hàng tiềm năng. Công tác chuyển giao từ nghiên cứu và phát triển sang sản xuất hàng loạt cũng cần phải được tiến hành nhanh chóng và liền mạch. Ngoài ra, để mở rộng quy mô sản xuất, bộ phận thiết kế cần cung cấp các thông số kỹ thuật linh kiện phù hợp cho các nhà cung cấp và các thông số kỹ thuật này sẽ được chuyển đổi thành “cửa sổ quy trình” trong quy trình sản xuất thực tế.

Tối ưu hóa

Dù cho nhà máy sản xuất đang đặt tại bất cứ vị trí nào ( trong hay ngoài quốc gia, thuộc quản lý của công ty hay thuê ngoài nhà cung cấp khác) thì bộ phận thiết kế vẫn phải cung cấp công thức chuẩn cho nhà sản xuất (thông số kỹ thuật được tối ưu hóa, cài đặt sản xuất được tối ưu hóa, v.v.). Nếu thông tin thông số không được tính toán chính xác, các kỹ sư sản xuất sẽ phải đối mặt với việc khắc phục sự cố một bộ phận không tương thích hoặc sửa đổi cài đặt trong quá trình sản xuất. Điều này tác động tiêu cực đến chất lượng sản phẩm và gây mất thời gian để bán sản phẩm ra thị trường, lãng phí nguồn lực của công ty.

Ước tính khả năng

Những biến động của môi trường xung quanh và trong sản xuất) có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm. Vì vậy, các thông số kỹ thuật của sản phẩm phải đủ lớn để thích ứng với sự thay đổi của tổng thể quá trình. Nhờ vậy, sản phẩm tung ra thị trường sẽ đáp ứng cả hai tiêu chí về chất lượng tốt và chi phí sản xuất thấp. Ngược lại, thông số kỹ thuật k được ước tính phù hợp sẽ gây ra chất lượng kém và giá trị gia tăng đáng kể.

Hãy xem xét biểu đồ bên dưới. Có nhiều đầu vào và chỉ một đầu ra. Một số đầu vào là các thông số có thể kiểm soát được, nhưng một số là các yếu tố nhiễu không kiểm soát được.

Ở giai đoạn này, chỉ có một số nguyên mẫu có thể có sẵn để xác thực khái niệm thiết kế, tuy nhiên, các mô hình dựa trên Thiết kế thử nghiệm (DOE) quy mô thí điểm. Đây là thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính hoặc các mô hình vật lý đã biết giúp nghiên cứu cách thức đầu vào khả năng thay đổi sẽ được truyền đến đầu ra cuối cùng và từ đó người dùng có thể dự đoán các giá trị khả năng có thể được mong đợi khi sản xuất đầy đủ sẽ được khởi chạy.

PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE CARLO

Các phương pháp Monte Carlo là một kỹ thuật xác suất dựa vào việc tạo ra một số lượng lớn các mẫu ngẫu nhiên để thay đổi mô phỏng trong một hệ thống phức tạp. Mục tiêu là mô phỏng và thử nghiệm càng sớm càng tốt để có thể lường trước các vấn đề về chất lượng, tránh các thay đổi thiết kế tốn kém có thể được yêu cầu ở giai đoạn sau.

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo được đánh giá là khó sử dụng, tuy nhiêm các công cụ phần mềm đã khiến cho việc tiếP cận với phương pháo này dễ dàng hơn nhiều. Hãy tham khảo phương pháp mô phỏng Monte Carlo trên phần mềm Minitab bản quyền, để thực hiện và báo cáo về các dự án cải tiến chất lượng thuộc mọi loại. Nó bao gồm một công cụ Mô phỏng Monte Carlo hàng đầu, lý tưởng cho các kỹ sư sản xuất.

Mọi đầu vào trong mô hình được đặc trưng bởi giá trị trung bình và phương sai. Việc xác định phân phối xác suất chính xác có thể yêu cầu kiến ​​thức sâu hơn về cách các đầu vào hoạt động. Để đơn giản hóa điều này, phân bố tam giác có thể được sử dụng để chỉ ra các giá trị nhỏ nhất, tối đa và có thể xảy ra nhất.

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY

Khi thực hiện mô phỏng Monte Carlo, nếu chỉ số khả năng dự đoán là không đủ và cần có một số cải tiến để đạt được mức chất lượng có thể chấp nhận được, thì sự thay đổi trên một số đầu vào sẽ cần được giảm bớt. Khi đó, bạn nên thực sự tập trung vào một số biến số sẽ dẫn đến lợi ích lớn nhất về cải thiện năng lực.

Biểu đồ trên minh họa phân tích độ nhạy, trong đó việc giảm độ lệch chuẩn của một đầu vào cụ thể (đường cong màu xanh lá cây) dự kiến ​​sẽ dẫn đến giảm tỷ lệ ngoài thông số kỹ thuật.

THIẾT KẾ MẠNH MẼ

Một số thông số có thể dễ dàng kiểm soát (các yếu tố kiểm soát) trong hệ thống của bạn có thể tương tác với các hiệu ứng nhiễu. Điều này có nghĩa là hiệu ứng yếu tố nhiễu có thể được sửa đổi bởi một yếu tố có thể kiểm soát được. Nếu đúng như vậy, các tương tác kiểm soát nhiễu có thể được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và làm cho quy trình hoặc sản phẩm mạnh mẽ hơn trước các biến động của môi trường. Các hiệu ứng phi tuyến cũng có thể hữu ích để cải thiện độ chắc chắn đối với các biến động.

Trong biểu đồ trên, sau khi tối ưu hóa và sau khi phân tích độ nhạy, độ biến thiên của một đầu vào đã được giảm xuống để độ biến thiên của đầu ra, quá lớn so với thông số kỹ thuật (phần bên phải của biểu đồ), hiện nằm trong thông số kỹ thuật ( phần bên trái).

PHẦN KẾT LUẬN

Quy trình mô phỏng này là lặp đi lặp lại:

• Thiết kế với các giá trị danh nghĩa.
• Mô phỏng sự thay đổi để dự đoán các chỉ số khả năng.
• Phân tích độ nhạy.
• Thiết kế lại hoặc căn chỉnh cho đến khi hệ thống đáp ứng tất cả các yêu cầu.

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo trên phần mềm thống kê Minitabf là một phần quan trọng của các dự án DFSS (Thiết kế cho Six Sigma) hoặc DMADV (Xác định Phân tích Thiết kế Đo lường). Hoạt động đổi mới đóng vai trò quan trọng khi các nền kinh tế ngày càng tiên tiến và năng động hơn. Khi chúng ta chuyển sang giai đoạn định hướng đổi mới, cách tiếp cận dựa trên mô phỏng này sẽ càng trở nên quan trọng hơn.