Page 113 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

Metode analize podatkov 5.4

Slika 5.3 Strojna zmožnost vijačenje – Navor_1D; Navor_2L; Navor_2D; Navor_3L;
Navor_3D
V diagramih na sliki 5.5 navpična os v diagramu predstavlja vred-
nosti, izražene v odstotkih, medtem ko vodoravna os predstavlja vred-
nosti, merjene v Newtonovih metrih (Nm).
Iz diagramov lahko razpoznamo, da so po tretji optimizaciji trije
kazalniki navora (Navor_3L) pri vijačenju prilegajoči normalni poraz-
delitvi s 95-odstotnim intervalom zaupanja (CI) in koeficientom asi-
metrije (AD) 1,508. Verjetnost dogodka (P), da bo navor pri vijačenju
manjši od določene vrednosti, je manjša od 0,005. To kaže na izboljša-
nje procesa vijačenja in povečanje natančnosti izdelave.
V našem primeru imajo porazdelitve navora za Navor_3L in Na-
vor_3D visok kurtosis, kar pomeni, da so podatki bolj koncentrirani
okoli povprečne vrednosti in imajo strmejše repke kot normalna po-
razdelitev. To nakazuje, da so bili modeli po optimizaciji sposobni do-
seči visoko natančnost in zmanjšati variabilnost napovedi.
Preglednica 5.20 prikazuje rezultate analize kritične strojne zmož-
nosti (CMK) za tri različne optimizacije, ki smo jih izvedli. Razlikuje se
od analize CPK, saj se pri CMK uporabljajo drugi vhodni parametri, ki
so specifični za stroj in proizvodnjo. V našem primeru smo analizirali
kazalnike navorov, časa, števila obratov, temperature lepila, tempera-

113