สภาวะที่เหมาะสมที่สุดในกระบวนการชุบโลหะเพื่อลดของเสียในกระบวนการผลิต โดยการออกแบบการทดลอง

ผู้แต่ง

  • Chatpon Phimpha อาจารย์ สาขาวิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ

คำสำคัญ:

กระบวนการชุบโลหะ , การออกแบบการทดลอง , แฟกทอเรียลเชิงเศษส่วน

บทคัดย่อ

งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อกระบวนการผลิตและสภาวะที่เหมาะสมที่สุดในการปรับตั้งปัจจัยในกระบวนการผลิตสำหรับนำไปใช้ในการลดของเสียที่เกิดขึ้นในกระบวนการชุบโลหะของผู้ผลิตในกรณีศึกษา ซึ่งพบปัญหาชิ้นงานมีความหนาไม่ได้ตามมาตรฐานจำนวนร้อยละ 4.52 จากผลการศึกษากระบวนการผลิตของผู้ผลิตในกรณีศึกษาพบว่ามีปัจจัยจำนวน 5 ปัจจัยที่เกี่ยวข้องในกระบวนการประกอบด้วย กระแสที่ใช้ในกระบวนการชุบโลหะ กระแสที่ใช้ในกระบวนการอิเล็กโทรดิแฟลต เวลาที่ใช้ในกระบวนการอิเล็กโทรดิแฟลต แรงดันน้ำในกระบวนการล้างด้วยแรงดันน้ำ ความเร็วของสายพานในกระบวนการล้างด้วยแรงดันน้ำ จากข้อมูลของปัจจัยดังกล่าวผู้วิจัยได้ใช้การออกแบบการทดลองแบบแฟกทอเรียลเชิงเศษส่วนเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อความหนาของชิ้นงานในกระบวนการชุบโลหะพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญคือ กระแสที่ใช้ในกระบวนการชุบโลหะ ซึ่งผลการทดลองเพื่อหาสภาวะที่เหมาะสมที่สุดในกระบวนการผลิตพบว่าการปรับตั้ง ค่ากระแสที่ใช้ในกระบวนการชุบโลหะที่ 5 แอมป์ กระแสที่ใช้ในกระบวนการอิเล็กโทรดิแฟลตที่ 60 แอมป์ เวลาที่ใช้ในกระบวนการอิเล็กโทรดิแฟลตที่ 30 วินาที แรงดันน้ำในกระบวนการล้างด้วยแรงดันน้ำที่ 2.0 บาร์ และความเร็วของสายพานในกระบวนการล้างด้วยแรงดันน้ำที่ 40 เซนติเมตรต่อนาที จะทำให้ได้ค่าความหนาของผิวที่ชุบเฉลี่ยที่ 10.66 ไมครอน ซึ่งผลการทดลองใช้สภาวะที่เหมาะสมที่สุดดังกล่าวมาผลิตงานจริงจำนวน 3,000 ชิ้นงาน ผลคือไม่พบของเสียที่เกิดขึ้นจากความหนาของชิ้นงานที่ไม่ได้ตามมาตรฐานและสามารถลดเวลาลงได้ 1,084 นาทีต่อเดือนเมื่อไม่มีของเสียเกิดขึ้นในกระบวนการ

เอกสารอ้างอิง

The Office of Industrial Economics. The impact and direction of the industry after the spread of COVID-19. Direction industry after COVID-19. 2020. 1-4 p.

Singtanasarn P. Increasing the competitiveness of the canned food export business and dried food export business in Thailand using the resource-based theory. Journal of Economics and Management Strategy. 2019; 6(1): 103-117. Thai.

Laopawatchai P, Jarutirasarn P. Increasing efficiency of performance process electronic part, study by ABC company. Journal of Management and Marketing. 2016; 3(1): 142-155. Thai.

Mekboon S, Plongmai J. Defect reduction in metal parts production process. Kasem Bundit Engineering Journal. 2016; 6(1): 91-106. Thai.

Sumali W, Kanchana R. Defect reduction in mobile phone display component assembly process by applying the design of experiments. Engineering Journal Chiang Mai University. 2018; 25(1): 156-165. Thai.

Knight KL. Study/Experiment/Research Design: Much More than statistics. Journal of Athletic Training. 2010; 45(1): 98-100.

Antony J. Design of Experiments for Engineering and Scientists. 2nd ed. London: Elsevier Ltd; 2014.

Visedmanee J, Khadwilard A. Analysis of factors affecting the volume of lemongrass oil from distiller by experimental design. RMUTP Research Journal. 2017; 11(1), 34-42. Thai.

Capetillo A, Ibarra F. Multiphase injector modelling for automotive SCR systems: A full factorial design of experiment and optimization. Computers and Mathematics with Applications. 2017; 74(1): 188-200.

Cacua K, Buitrago-Sierra R, Herrera B, Chejne F, Pabon B. Influence of different parameters and their coupled effects on the stability of alumina nano fluids by a fractional factorial design approach. Advanced Powder Technology. 2017; 28(10): 2581-2588.

Jaturanonda C, Phiphatthananan P, Wuttipornpun T.White Stain reduction in electroplating process of Flexible printed circuit board by using design of experiment. The Journal of KMUTNB. 2018; 28(2): 291-298. Thai.

Lorza R, Calvo MAM, labara CB. Using the multi-response method with desirability functions to optimize the zinc electroplating of steel screws. Metal. 2018; 8(9): 711.

Mayer RM, Montgomery DC, Anderson Cook CM. Response Surface Methodology: Process and product Optimization using Design Experiment. 3th ed. U.S.A: John Wiley & Sons Inc; 2009.

Montgomory DC, Runger GC. Applied Statistics and Probability for Engineering. 5th ed. USA: John Wiley& Son; 2011.

Sabry I, El-Kassas AM, Mourad AHI, Thekkuden DT, Abu Qudeiri J. Friction stir welding of T-Joints: experimental and statistical analysis. Journal of Manufacturing and Materials Processing. 2019; 3(2): 38.

Giwa A, Adeyi AA, Gaiwa SO. Empirical modelling and optimization of PAME reactive distillation process using Minitab. International Journal of Scientific & Engineering Research. 2015; 6(6): 1-12.

Awapark D, Mahae N, Pichairat D. Optimization of polysaccharide extraction from gracilaria fisheri using response surface methodology. KKU Science Journal. 2013; 41(2): 414-430. Thai.

Montgomery DC. Design and analysis of experiment. 7th ed. U.S.A: John Wiley & Sons Ltd; 2009.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2022-08-05

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย