DOE (Design of Experiments) có thể hiểu đơn giản là một phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xác định cách các yếu tố (hoặc điều kiện) khác nhau ảnh hưởng đến một kết quả cụ thể. Nó giúp chúng ta thiết kế và tiến hành các thí nghiệm sao cho có thể thu thập dữ liệu hiệu quả, từ đó đưa ra kết luận chính xác và tin cậy.
Ví dụ đời thường dễ hiểu về DOE:
Giả sử bạn muốn biết liệu ba loại phân bón khác nhau (A, B, C) có ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng hay không. Nếu không có phương pháp tổ chức nghiên cứu hợp lý, bạn có thể thử ngẫu nhiên và sẽ không biết chắc chắn yếu tố nào có tác động lớn nhất.
Tuy nhiên, nếu bạn áp dụng DOE, bạn có thể thiết kế một thí nghiệm mà ở đó mỗi loại phân bón sẽ được thử nghiệm với một số điều kiện khác nhau (ví dụ: loại đất, ánh sáng, và lượng nước). Bạn sẽ thu thập dữ liệu và phân tích để xác định rõ loại phân bón nào và điều kiện nào mang lại kết quả tốt nhất cho cây trồng.
Trong ví dụ này, DOE giúp bạn thiết kế thí nghiệm có hệ thống, kiểm soát các yếu tố khác nhau và đánh giá chính xác tác động của chúng đến kết quả bạn quan tâm (ở đây là sự phát triển của cây).
Áp dụng phương pháp tối ưu quá trình hàn lại SMT
Mục tiêu: Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng mối hàn (như tỷ lệ hàn giả) và tối ưu các tham số quá trình để giảm tỷ lệ hàn giả.
Bước 1: Chọn yếu tố và mức độ (giá trị thực tế)
Chúng tôi thiết lập hai yếu tố, mỗi yếu tố có hai mức độ (thiết kế toàn phần 2²):
Yếu tố | Mức thấp | Mức cao |
A: Nhiệt độ cao nhất | 235°C | 245°C |
B: Thời gian quay lại | 50 giây | 70 giây |
Trong DOE (Thiết kế thí nghiệm), khi chúng ta tính toán hiệu ứng chính (Main Effect), cần phải tính giá trị trung bình của mức độ cao và mức độ thấp cho mỗi yếu tố, để hiểu được ảnh hưởng của các mức độ khác nhau đối với biến phản ứng (ở đây là tỷ lệ hàn giả).
Quay lại ví dụ này: Chúng ta có hai yếu tố:
Yếu tố A: Nhiệt độ cao nhất (mức thấp: 235°C, mức cao: 245°C)
Yếu tố B: Thời gian hồi lưu (mức thấp: 50 giây, mức cao: 70 giây)
Bước 2: Liệt kê tất cả tổ hợp:
Kết hợp thí nghiệm | Nhiệt độ đỉnh (°C) | Thời gian hồi lưu (giây) | Tỷ lệ hàn giả(%) |
A | 235 | 50 | 6.5 |
B | 235 | 70 | 4.2 |
C | 245 | 50 | 5.0 |
D | 245 | 70 | 2.8 |
Bước 3 Tính hiệu ứng chính:
Tính hiệu ứng chính của Nhiệt độ đỉnh (Yếu tố A)
Đối với Yếu tố A, chúng ta sẽ tính giá trị trung bình của tỷ lệ hàn giả ở mỗi mức độ yếu tố
Nhiệt độ cao (245°C): Khi nhiệt độ đỉnh là 245°C, chúng ta có hai kết hợp thí nghiệm: C và D. Tỷ lệ hàn giả tương ứng là 5.0 và 2.8. Vậy, giá trị trung bình ở nhiệt độ cao = (5.0 + 2.8) / 2 = 3.9.
Nhiệt độ thấp (235°C): Khi nhiệt độ đỉnh là 235°C, chúng ta có hai kết hợp thí nghiệm: A và B. Tỷ lệ hàn giả tương ứng là 6.5 và 4.2. Vậy, giá trị trung bình ở nhiệt độ thấp = (6.5 + 4.2) / 2 = 5.35.
Sau đó, tính hiệu ứng chính:
Hiệu ứng chính A = Giá trị trung bình nhiệt độ cao - Giá trị trung bình nhiệt độ thấp
Hiệu ứng chính A = 3.9 - 5.35 = -1.45
Giải thích:
Hiệu ứng chính A = -1.45 có nghĩa là khi nhiệt độ đỉnh tăng từ 235°C lên 245°C, tỷ lệ hàn giả giảm 1.45.
Tính hiệu ứng chính của Thời gian hồi lưu (Yếu tố B):
Đối với Yếu tố B, chúng ta cũng cần tính giá trị trung bình của tỷ lệ hàn giả ở mức độ cao và thấp:
Thời gian dài (70 giây): Khi thời gian hồi lưu là 70 giây, chúng ta có hai kết hợp thí nghiệm: B và D. Tỷ lệ hàn giả tương ứng là 4.2 và 2.8. Vậy, giá trị trung bình thời gian dài = (4.2 + 2.8) / 2 = 3.5.
Thời gian ngắn (50 giây): Khi thời gian hồi lưu là 50 giây, chúng ta có hai kết hợp thí nghiệm: A và C. Tỷ lệ hàn giả tương ứng là 6.5 và 5.0. Vậy, giá trị trung bình thời gian ngắn = (6.5 + 5.0) / 2 = 5.75.
Sau đó, tính hiệu ứng chính:
Hiệu ứng chính B = Giá trị trung bình thời gian dài - Giá trị trung bình thời gian ngắn
Hiệu ứng chính B = 3.5 - 5.75 = -2.25
Giải thích:
Hiệu ứng chính B = -2.25 có nghĩa là khi thời gian hồi lưu từ 50 giây tăng lên 70 giây, tỷ lệ hàn giả giảm 2.25.
Tính toán hiệu ứng tương tác (Interaction Effect)
Trong DOE (Thiết kế thí nghiệm), ngoài việc tính toán hiệu ứng chính, hiệu ứng tương tác (Interaction Effect) cũng rất quan trọng. Hiệu ứng tương tác giúp chúng ta hiểu cách mà hai yếu tố ảnh hưởng đến biến phản ứng. Chúng ta tính toán hiệu ứng tương tác của hai yếu tố (như yếu tố A và yếu tố B) để xác định xem chúng có tác động cộng hưởng hay không.
Bước 4. Tính toán hiệu ứng tương tác (Interaction Effect)
Phương pháp tính toán hiệu ứng tương tác có thể thực hiện qua các bước sau:
Tính toán giá trị dự đoán đáp ứng cho từng kết hợp. Giá trị dự đoán này được tính dựa trên hiệu ứng của mỗi yếu tố và hiệu ứng tương tác của chúng.
Tính toán hiệu ứng tương tác, phương pháp là lấy sự chênh lệch giữa giá trị đáp ứng thực tế và giá trị đáp ứng dự đoán của từng kết hợp.
Trong ví dụ này, chúng ta đã có giá trị đáp ứng thực tế (tỷ lệ hàn giả). Bây giờ chúng ta sẽ tính toán hiệu ứng tương tác.
Các bước:
Tính toán giá trị đáp ứng dự đoán cho từng kết hợp: Chúng ta cần tính giá trị dự đoán dựa trên hiệu ứng chính của yếu tố A và yếu tố B cũng như hiệu ứng tương tác của chúng.
Đối với mức thấp của yếu tố A (235°C), hiệu ứng chính là 5.35.
Đối với mức cao của yếu tố A (245°C), hiệu ứng chính là 3.9.
Đối với mức thấp của yếu tố B (50 giây), hiệu ứng chính là 5.75.
Đối với mức cao của yếu tố B (70 giây), hiệu ứng chính là 3.5.
Tính toán giá trị đáp ứng dự đoán cho mỗi kết hợp:
Kết hợp A (235°C, 50 giây): Giá trị dự đoán = Hiệu ứng chính của nhiệt độ thấp + Hiệu ứng chính của thời gian ngắn = 5.35 + 5.75 = 11.1
Kết hợp B (235°C, 70 giây): Giá trị dự đoán = Hiệu ứng chính của nhiệt độ thấp + Hiệu ứng chính của thời gian dài = 5.35 + 3.5 = 8.85
Kết hợp C (245°C, 50 giây): Giá trị dự đoán = Hiệu ứng chính của nhiệt độ cao + Hiệu ứng chính của thời gian ngắn = 3.9 + 5.75 = 9.65
Kết hợp D (245°C, 70 giây): Giá trị dự đoán = Hiệu ứng chính của nhiệt độ cao + Hiệu ứng chính của thời gian dài = 3.9 + 3.5 = 7.4
Tính toán hiệu ứng tương tác: Tiếp theo, chúng ta so sánh sự khác biệt giữa giá trị đáp ứng thực tế và giá trị dự đoán. Sự khác biệt này là hiệu ứng tương tác. Công thức tính hiệu ứng tương tác:
Hiệu ứng tương tác = Giá trị đáp ứng thực tế - Giá trị đáp ứng dự đoán
Ví dụ, đối với kết hợp A:
Giá trị đáp ứng thực tế là 6.5 (tỷ lệ hàn giả)
Giá trị đáp ứng dự đoán là 11.1
Hiệu ứng tương tác = 6.5 - 11.1 = -4.6
Tính toán tương tự cho các kết hợp còn lại:
Kết hợp B: Giá trị đáp ứng thực tế = 4.2, giá trị dự đoán = 8.85, hiệu ứng tương tác = 4.2 - 8.85 = -4.65
Kết hợp C: Giá trị đáp ứng thực tế = 5.0, giá trị dự đoán = 9.65, hiệu ứng tương tác = 5.0 - 9.65 = -4.65
Kết hợp D: Giá trị đáp ứng thực tế = 2.8, giá trị dự đoán = 7.4, hiệu ứng tương tác = 2.8 - 7.4 = -4.6
Vậy nên, các giá trị hiệu ứng tương tác là:
Kết hợp A: -4.6
Kết hợp B: -4.65
Kết hợp C: -4.65
Kết hợp D: -4.6
Kết luận: Những giá trị này rất gần nhau, vì vậy có thể suy luận rằng giữa yếu tố A và yếu tố B có sự tương tác nhất định, tức là hiệu ứng kết hợp của chúng ảnh hưởng đến biến đáp ứng.
Bước 5. Kết luận và đề xuất
Kết luận:
Phân tích hiệu ứng chính cho thấy, cả nhiệt độ cực đại (yếu tố A) và thời gian quay lại (yếu tố B) đều có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ hàn giả. Cụ thể, khi nhiệt độ cực đại tăng từ 235°C lên 245°C, tỷ lệ lỗ hàn giả và việc tăng thời gian quay lại cũng làm giảm tỷ lệ hàn giả.
Hiệu ứng chính A = -1.45 có nghĩa là khi nhiệt độ đỉnh tăng từ 235°C lên 245°C, tỷ lệ hàn giả giảm 1.45.
Hiệu ứng chính B = -2.25 có nghĩa là khi thời gian hồi lưu từ 50 giây tăng lên 70 giây, tỷ lệ hàn giả giảm 2.25.
Phân tích hiệu ứng tương tác cho thấy có sự tương tác giữa nhiệt độ cực đại và thời gian quay lại. Điều này có nghĩa là hiệu ứng kết hợp của chúng ảnh hưởng đến tỷ lệ hàn giả, có thể là do nhiệt độ và thời gian quay lại tác động liên kết với nhau đối với vật liệu, không thể đơn giản xem chúng là độc lập.
Có thể dựa vào phương pháp hồi quy và tương quan để tính toán và phân tích cụ thể giữa các nhân tố
Đề xuất:
Tối ưu hóa nhiệt độ cực đại: Để giảm tỷ lệ hàn giả, đề xuất tăng nhiệt độ cực đại lên 245°C vì điều này sẽ giúp giảm tỷ lệ hàn giả.
Kéo dài thời gian quay lại: Kéo dài thời gian quay lại lên 70 giây cũng giúp giảm tỷ lệ lỗ rỗng, đặc biệt khi kết hợp với nhiệt độ cao hơn sẽ hiệu quả hơn.
Chú ý đến hiệu ứng tương tác: Vì có sự tương tác giữa nhiệt độ và thời gian quay lại, việc tối ưu hóa một yếu tố riêng lẻ có thể không đạt được hiệu quả tối ưu. Có thể xem xét điều chỉnh cả hai yếu tố cùng lúc để đạt được kiểm soát tỷ lệ hàn giả tốt nhất trong quá trình sản xuất.
Thông qua các đề xuất này, có thể cải thiện sự ổn định của quá trình sản xuất, giảm tỷ lệ hàn giả và từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm.
Phân tích hiệu ứng tương tác cho thấy, có hiệu ứng tương tác giữa nhiệt độ đỉnh và thời gian hồi lưu. Điều này có nghĩa là hiệu ứng kết hợp giữa chúng có ảnh hưởng đến tỷ lệ hàn giả, và không thể đơn giản coi chúng là độc lập.
Khuyến nghị:
Tối ưu hóa nhiệt độ đỉnh: Để giảm tỷ lệ hàn giả, nên nâng nhiệt độ đỉnh lên 245°C, vì điều này giúp giảm tỷ lệ hàn giả.
Kéo dài thời gian hồi lưu: Việc kéo dài thời gian hồi lưu đến 70 giây cũng giúp giảm tỷ lệ hàn giả, đặc biệt khi kết hợp với nhiệt độ cao.
Chú ý đến hiệu ứng tương tác: Do có hiệu ứng tương tác giữa nhiệt độ và thời gian hồi lưu, chỉ tối ưu hóa một yếu tố có thể không đạt hiệu quả tối ưu. Cần điều chỉnh cả hai yếu tố cùng lúc để đạt được kiểm soát tỷ lệ hàn giả tốt nhất trong quá trình sản xuất.
Thông qua những khuyến nghị này, chúng ta có thể cải thiện tính ổn định của quá trình sản xuất, giảm tỷ lệ hàn giả và từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm.
Nếu có hơn 3 yếu tố sẽ tiếp tục phân thành các mức độ khác nhau như: Mức thấp, Mức trung bình, Mức cao từ đó có thể tiếp tục sử dụng phương DOE như trên để hoàn thành thí nghiệm và tìm ra kết luận.
){kind=link}
0 Nhận xét