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14.12.2011 W11-GBO
Progetto Correlazione processo fusorio ruote:
integrazione dei parametri“casting” con i risultati
radioscopici
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• 47 anni nella fornitura di ruote di alluminio di alte prestazioni –di cui 17 nella tecnologia della flowformatura - per i clienti più prestigiosi quali Audi, Porsche, Fiat, Ferrari, Maserati, Lamborghini, Aston Martin
� 500 collaboratori specializzati, una delle principali realtà industriali del Veneto
� 2500 i progetti sviluppati per le più diverse applicazioni, dalla F1, ai veicoli industriali, dalla Smart alle supercar
� 1’000’000 i cerchi prodotti ogni anno con professionalità e passione
� 35‘000‘000 € gli investimentiin nuovi impianti a partire dal2007 anno di acquisizione da parte gruppo Ronal
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OBIETTIVO PROGETTO• CORRELARE I PARAMETRI DI FONDERIA ALLA
QUALITA’ DEL PRODOTTO SIA IN FONDERIA SIA AL CONTROLLO RADIOSCOPICO
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IL CICLO PRODUTTIVO
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OBIETTIVI SPECIFICI
• COMPRENDERE:– L’andamento delle misure ai raggi x
• Variabilità nel tempo• Concentrazione posizionale
– Influenza dei parametri di fonderia su esito RX– Andamento dei parametri di fonderia– Elementi comuni e specifici tra ruote
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IL MODELLO x1
x2 x .. x n
X1 X2 X .. X n
Y1 . .
Y n Difetti
di fusione
Yi= F(x1,x2,…xn)
Product quality performances
CAVITY, POROSITY, ETC.
Casting parameters, set-up input and noises
PRESSURE CYCLECYCLE TIME, ETC
Measurable Casting parameters ACTUAL
TEMPERATURE, ACTUAL PRESSURE
Xi= F(x1,x2,…xn) Yi= F(X1,X2,X)
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Fattori che influenzano il processo di fonderia
DATABASE
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PROBLEMA: LA TRACCIABILITA’ DEL PRODOTTO 1a1
DATABASE
• ATTUALMENTE LA MINIMA UNITA’ DI TEMPO PER LA TRACCIABILITA’ E’ IL LOTTO DI FUSIONE (8 ORE)
• PER IL NOSTRO PROGETTO ABBIAMO UTILIZZATO UN SISTEMA PROVVISORIO DI TRACCIABILITA’ PER SINGOLA RUOTA FINO AI RAGGI-X
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737 RUOTE ESAMINATE DI 7 CODICI DIVERSI IN 16 ORE
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Parametri di processo esaminati (X)
• Parametri di impostazione– Velocità di riempimento– Tempo di pressione– Tempo di raffreddamento
• Valori effettivi– Temperatura Forno di BP ad inizio ciclo– Temperatura Stampo termocoppia #2 ad
inizio ciclo
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Prestazioni considerate (Y)
• Esito Fonderia: 0=Buono; 1=Scarto• Esito RX : 0=Buono; 1=Scarto
– Difetto in mm² totale ruota– Difetto in mm² per singolo Link– Difetto in mm² per View– Difetto in mm² per Projection_link– Difetto in mm² per Projection
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TECNICHE UTILIZZATEEvent frequencies Correlation coefficient
-1 ≤ r ≤ +1
Autocorrelazione (lag 1, 2, 3, ...) Cross Correlation
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TECNICHE UTILIZZATEVariance analyses Regression equation
Regression equation: Modelli esplicativi
Regression equation: Modelli esplicativi
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Key pointsRisultati generali
• Forte concentrazione «geografica» del difetto• La temperatura stampo è il parametro che maggiormente influenza
la qualità ai raggi-x. • La valutazione ai raggi x della ruota risulta fortemente correlata a
valori dei parametri precedenti anche di parecchie ruote. Ciò significa che un evento negativo/disturbo si ripercuote per molte ruote prima di venire assorbito
• Modelli di previsione migliori per scarto in fonderia che per Rx
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Ruota A
Codice
Ruota
Dimensione lotto
grezzo fonderia Scarto Fonderia Scarto Rx % Sc Fonderia % Sc Rx
A 140 3 7 2,1% 5,0%
B 129 1 3 0,8% 2,3%
C 51 0 4 0,0% 7,8%
D 135 6 1 4,4% 0,7%
E 117 14 8 12,0% 6,8%
F 68 1 3 1,5% 4,4%
G 62 8 5 12,9% 8,1%
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Difetto medio per ruota (mm²)
Ruota A: Analisi esiti RX
21 x 5 viste = 105 rilevazioni• Su un totale di 137 ruote
esaminate 53 punti di rilevazione hanno sempre valore 0!
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Ruota A: Analisi esiti RX –concentrazione del difetto• Difetto in mm² somma di tutte le ruote del lotto
– Difetto in mm² per singolo Link– Difetto in mm² per View– Difetto in mm² per Projection_link– Difetto in mm² per Projection
• Su un totale di 137 ruote esaminate 53 dei 105 punti di rilevazione hanno sempre valore 0!
• A conferma della esperienza/pratica di fonderia il difetto è presente maggiormente nei punti interni
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Ruota A: Analisi esiti RX – analisidi concentrazione per vista (mm²)
La distribuzione della difettosità per Vista non evidenzia particolari concentrazioni, anche se la vista 1 e 2 sono risultate più critiche
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interpretazioneLo scarto è associato a valori elevati nelle ROI :
• ROI 10204• ROI 10104• ROI 10504• ROI 20105• ROI 30502
• il 48,7% degli scarti è concentrato su 3 link :– ROI_10104– ROI_10204– ROI_20105
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Scarto RX ROI_10104 ROI_20105
ROI_10104 0,1340,119
ROI_20105 0,312 -0,1480,000 0,085
ROI_10204 0,180 -0,094 0,4110,035 0,273 0,000
Forte correlazione
Le due Roi non sono correlate
Ruota A: Analisi esiti RX correlazione tra le Roi principali
1xx04 e 2xx05 sono circa la stessa zona
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Ruota A: Analisi parametri processo
• Parametri X: – Velocità di riempimento/
Tempo di pressione– Tempo di raffreddamento– Temperatura Forno di BP
ad inizio ciclo– Temperatura Stampo
termocoppia #2 ad inizio ciclo
• Analisi– stabilità/ vs. fuori controlli con
carte di controllo– Andamenti temporale
parametro con associato esito ruota (scarto fonderia, Rx)
– Autocorrelazioni temporali (complessive e parziali) per verificare inerzie/ritardi di regolazione, periodicità, derive (diversi lag=k)
– Cross correlation per verificare quanto un parametro sia correlato ad un altro sfasato temporalmente
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Ruota A: andamento parametri funzionamento temp stampo e forno delle ruote arrivate ai raggi x
Andamento fuori controllo
Andamerntoperiodico
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Ruota A: Analisi temporale della temperatura fornoindice di correlazione tra valori di temperatura s fasati temporalmente
Depurando gli effetti delle ruote intermedie il valore di
temperatura risulta corr positcon la ruota precedente e
inversamente con le 2^,3^,6^ ruote precedenti (almeno 2 cicli /isteresi di regolazione)
Correlazione significativa positiva fino a lag2
(inerzia), inversa da lag 4 a 8 (isteresi regolazione?), torna ad essere positiva a
lag 13/14 (travaso?)
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Ruota A: Cross correlation temporale tra Scarto Rx(o Somma Roi) e temperatura Stampo/Forno Indice di correlazione tra Scarto RX e parametri sf asati temporalmente
Y correlata a valori successivi parametro
L’esito a Rx è correlato alla temperatura stampo fino a 3 ruote precedenti, meno correlato invece alla temperatura forno
Y correlata a valori precedenti parametro
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Ruota A: Analisi di correlazione a tempi coincidenti
Temperatura Forn Temperatura Stam
velriem 0,006 -0,467
0,948 0,000
ROI_10104 -0,060 0,097
0,488 0,260
ROI_20105 0,162 0,177
0,058 0,038
ROI_10204 0,111 0,161
0,195 0,060
Le Roi più critiche sono correlate alla
temperatura stampo e in parte alla
temperatura forno
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Ruota A: Analisi – modelli di regressionePrestazione = somma Roi
Regression Analysis: Somma.Roi
The regression equation isSomma.Roi = - 186 + 0,417 Temperatura Stampo 2
Predictor Coef SE Coef T PConstant -186,25 49,65 -3,75 0,000Temperatura Stampo 2 0,4166 0,1023 4,07 0,000
S = 5,46015 R-Sq = 10,9% R-Sq(adj) = 10,3%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F PRegression 1 494,21 494,21 16,58 0,000Residual Error 135 4024,78 29,81Total 136 4518,99
L’unico parametro correlato (positivamente) è la temperatura stampo. Il modello però non è sufficientemente esplicativo
Regression Analysis: ROI_20105
The regression equation isROI_20105 = - 25,1 + 0,0534 Temperatura Stampo 2
Predictor Coef SE Coef T PConstant -25,06 12,37 -2,03 0,045Temperatura Stampo 2 0,05339 0,02549 2,09 0,038
S = 1,36009 R-Sq = 3,1% R-Sq(adj) = 2,4%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F PRegression 1 8,114 8,114 4,39 0,038Residual Error 135 249,731 1,850Total 136 257,845
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Ruota CCodice
Ruota
Dimensione lotto
grezzo fonderia Scarto Fonderia Scarto Rx % Sc Fonderia % Sc Rx
A 140 3 7 2,1% 5,0%
B 129 1 3 0,8% 2,3%
C 51 0 4 0,0% 7,8%
D 135 6 1 4,4% 0,7%
E 117 14 8 12,0% 6,8%
F 68 1 3 1,5% 4,4%
G 62 8 5 12,9% 8,1%
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Ruota C – Esito Rxandamenti temporali
Andamento periodico (BP09)
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Ruota C: Esito Rx vs temperatura stampo
• 0= buono• 1= scarto
Le ruote buone sono associate a valori più alti di temperatura stampo
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scarti RX Temperatura Forno
Temperatura Forno -0,026 0,856
Temperatura Stampo -0,749 -0,0630,000 0,658
Tempo Pressione -0,129 -0,0380,367
Ruota C – Esito Rx – analisi correlazione
• Correlazione molto forte tra Scart i RX e temperatura stampo
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Odds 95% CI
Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper
Constant 156,220 62,8106 2,49 0,013
Temperatura Stampo 2 -0,315518 0,125065 -2,52 0,012 0,73 0,57 0,93
Ruota C: Esito RxModello di regressione Binario
Probabilità di scarto stimata dal modello VS. esito effettivo• Tutte le ruote buone hanno una prob < 0,4• 3 su 4 ruote scartate hanno prob > 0,6
Probabilità di scarto secondo il modello
beta P <5%
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Ruota DCodice
Ruota
Dimensione lotto
grezzo fonderia Scarto Fonderia Scarto Rx % Sc Fonderia % Sc Rx
A 140 3 7 2,1% 5,0%
B 129 1 3 0,8% 2,3%
C 51 0 4 0,0% 7,8%
D 135 6 1 4,4% 0,7%
E 117 14 8 12,0% 6,8%
F 68 1 3 1,5% 4,4%
G 62 8 5 12,9% 8,1%
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Ruota D: Analisi esiti a Rxrispetto andamenti dei parametri fonderia
Il valore di difettosità totale è quasi sempre pro ssimo a zero!! Gli scarti prevalenti sono i n fonderia
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Scarto Delta_T Temperatura FornDelta_T 0,249
0,004
Temperatura Forn 0,139 0,0170,108 0,845
Temperatura Stampo -0,551 -0,371 -0,0460,000 0,000 0,598
Ruota D: Correlazione tra scarti Fonderia e parametri
Lo scarto in Fonderia è in correlazione:- Inversa con la temperatura stampo ( a livelli bass i aumenta la probabilità di scarto)- Diretta con l’aumento del delta tempo rispetto a i niz ciclo precedente (pause)
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Ruota D: modello di regressione – binarioRappresentazione grafica della probabilità di scart o (in fonderia) in funzione dei parametri
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Ruota D: modello di regressioneValutazione bontà del modello
Pairs Number PercentConcordant 729 98,8Discordant 9 1,2Ties 0 0,0Total 738 100,0
stima0 1 all
scarto0 123 0 123 1 2 4 6 All 125 4
Su 6 ruote scartate 4 vengono identificate dal modello.2 ruote buone vengono erroneamente stimate scarto il tasso di errore è 1,2 % ���� Buona predizione
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Ruota ECodice
Ruota
Dimensione lotto
grezzo fonderia Scarto Fonderia Scarto Rx % Sc Fonderia % Sc Rx
A 140 3 7 2,1% 5,0%
B 129 1 3 0,8% 2,3%
C 51 0 4 0,0% 7,8%
D 135 6 1 4,4% 0,7%
E 117 14 8 12,0% 6,8%
F 68 1 3 1,5% 4,4%
G 62 8 5 12,9% 8,1%
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Ruota E: Analisi concentrazione
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Ruota E: Analisi concentrazioneRoi che determinano scarti
• Il 75% scarti concentrato nella Proj2_link 4 e Proj1_link3
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FUTURI SVILUPPI DEL PROGETTO
• Implementazione Banca dati • Tracciabilità della ruota fino ai Rx e oltre • Integrazione dei risultati del controllo delle fasi a valle fino al
controllo finale
• Stabilizzazione parametri fonderia• Identificazione limiti di specifica ottimali per temperatura
stampo e forno (DOE)• Implementazione monitoraggio in tempo reale dei parametri,
carte di controllo e criteri di intervento• Problem solving su cause che determinano fermate brevi in
fonderia
• Qualifica stampi in campionatura• Includere studi per valutare se la distribuzione del difetto tra
razze è bilanciata (assial-simmetria)• Valori ottimali e limiti di specifica dei parametri
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GRAZIE PER L’ATTENZIONE
THANK YOU FOR YOUR ATTENTION!