Sau một lần thử nghiệm tốn kém, các đội ngũ vận hành có thể vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi “Chúng ta thực sự đã học được gì?”. Dù đã tiêu tốn thiết bị, nhân sự và nguyên vật liệu, nhóm vẫn có thể phải thực hiện thêm thí nghiệm trước khi xác định được thông số quy trình phù hợp.
Đó cũng là hạn chế khi đánh giá thiết kế thí nghiệm (Design of Experiments – DOE) chỉ dựa trên số lần chạy. Một thiết kế sàng lọc (screening design) ít lần chạy chưa chắc tiết kiệm nếu không làm rõ được các yếu tố quan trọng, tương tác và phạm vi vận hành của quy trình.
Nghiên cứu của Peter Goos, José Núñez Ares, Mohammed Saif Ismail Hameed và Maria Lanzerath cho thấy một cách tiếp cận khác. Với Minitab DOE by Effex, thiết kế OMARS 24 lần chạy được sử dụng để nghiên cứu 8 yếu tố trong quá trình sản xuất nhựa dùng cho keo dán stent mạch máu.
Kết quả cho thấy một thiết kế DOE phù hợp có thể thay thế hai vòng thử nghiệm, đồng thời giúp xác định yếu tố quan trọng và thông số quy trình phù hợp ngay từ đầu.
Tối ưu hiệu quả DOE trong các quy trình thử nghiệm tốn kém
Trong trường hợp này, hiệu quả của thiết kế thí nghiệm không chỉ là vấn đề thống kê. Tại W. L. Gore & Associates, một mẻ nhựa thử nghiệm chiếm dụng toàn bộ một dây chuyền sản xuất trong khoảng 40 giờ và có chi phí lên tới hàng chục nghìn USD. Khi nhóm chỉ có thể thực hiện tối đa một lần chạy thí nghiệm mỗi tuần, quy trình quen thuộc gồm sàng lọc trước, sau đó mới tối ưu hóa bằng thiết kế bề mặt đáp ứng có thể kéo dài hàng tháng trước khi nhóm xác định được một khoảng vận hành có thể sử dụng.
Một DOE có thể vừa sàng lọc vừa tối ưu hóa quy trình?
Thiết kế OMARS có thể vừa xác định các yếu tố quan trọng, vừa cung cấp thông tin về tương tác, độ cong (curvature) và điều kiện vận hành tiềm năng. Thiết kế này nằm giữa thiết kế sàng lọc truyền thống và thiết kế bề mặt đáp ứng, giúp phân biệt ảnh hưởng trực tiếp của từng yếu tố với tác động từ tương tác và mối quan hệ phi tuyến.
Với OMARS nhiều mức (mixed-level OMARS), mỗi yếu tố có thể được nghiên cứu ở hai hoặc ba mức tùy theo khả năng xuất hiện hành vi phi tuyến.
Trong nghiên cứu keo dán stent, nhóm lựa chọn 8 yếu tố liên quan đến polymer hóa, đông tụ, rửa và sấy. Trong đó, 5 yếu tố được nghiên cứu ở 3 mức để đánh giá độ cong, còn 3 yếu tố được nghiên cứu ở 2 mức. Các tương tác cũng được xếp hạng theo mức độ ưu tiên dựa trên kiến thức và kinh nghiệm về quy trình.
Ưu điểm của Minitab DOE by Effex trong thiết kế thí nghiệm
Minitab DOE by Effex cung cấp 81 thiết kế OMARS 24 lần chạy phù hợp với cấu trúc yếu tố cần nghiên cứu. Các thiết kế được đánh giá về khả năng phát hiện hiệu ứng (power), mức độ chồng lấp giữa các hiệu ứng (aliasing) và khả năng đánh giá hiệu ứng khi giảm số yếu tố (projection), từ đó lựa chọn thiết kế có khả năng phân biệt tốt các tương tác quan trọng.
So với thiết kế sàng lọc xác định (definitive screening design) 22 và 26 lần chạy, thiết kế được chọn có khả năng phát hiện cao hơn ở 5/7 tương tác được ưu tiên và đạt 0,48 đối với hiệu ứng bậc hai, so với 0,27 và 0,29 ở hai thiết kế đối chứng. Điều này cho thấy số lần chạy không quyết định đầy đủ giá trị của DOE; quan trọng là thiết kế có giúp kỹ sư phát hiện những hiệu ứng cần thiết và đưa ra quyết định phù hợp cho quy trình hay không.
Giá trị thực tế của thiết kế OMARS 24 lần chạy
OMARS 24 lần chạy giúp kỹ sư xác định hướng vận hành phù hợp và chuyển sang nghiên cứu độ bền vững của quy trình (robustness) mà không cần thêm một thí nghiệm tối ưu hóa. Kết quả xác định các điều chỉnh về hóa chất, nhiệt độ và số chu kỳ rửa để kiểm soát chỉ số dòng chảy của vật liệu nóng chảy (melt flow index) và lượng tạp chất còn lại (residual impurity).
Nhóm cũng so sánh nhiều mô hình thay vì phụ thuộc vào một mô hình duy nhất. Dù cho thấy hình dạng ảnh hưởng khác nhau, các mô hình vẫn hội tụ về gần cùng một bộ thông số vận hành. Một tương tác có ý nghĩa thống kê được loại bỏ vì không phù hợp với cơ chế thực tế của quy trình.
Qua đó, một DOE có giá trị cần được kiểm chứng cả về mặt thống kê và kiến thức thực tế của quy trình. Với 24 lần chạy, nhóm đã có đủ cơ sở để đưa ra quyết định và chuyển sang bước tiếp theo.
Từ DOE đến quyết định quy trình đáng tin cậy hơn
Từ kết quả DOE, các kỹ sư quy trình xác định được bộ thông số có xác suất cao đáp ứng yêu cầu kỹ thuật của khách hàng và quy trình. Bộ thông số này tiếp tục được đưa vào nghiên cứu robustness với các điều kiện khác nhau về ngày sản xuất, ca làm việc và lô nguyên liệu, tạo cơ sở đánh giá năng lực quy trình (process capability) và kế hoạch phê duyệt, xuất lô.
Một thí nghiệm hiệu quả không chỉ giúp giải thích kết quả đã xảy ra mà còn phải cung cấp cơ sở để nhóm liên chức năng thống nhất bước tiếp theo và tiến tới một quy trình sản xuất ổn định, đáng tin cậy.
Với các quy trình theo mẻ (batch process) có chi phí thử nghiệm cao, thiết kế OMARS giúp tận dụng tốt số lần chạy hạn chế, chuyển kết quả thí nghiệm thành quyết định vận hành rõ ràng và rút ngắn thời gian từ phát triển đến sản xuất ổn định, đáp ứng yêu cầu khách hàng.
Thiết kế thí nghiệm thông minh hơn và đưa ra quyết định về quy trình với độ tin cậy cao hơn trong thời gian ngắn hơn với Minitab Solution Center, tích hợp Minitab DOE by Effex.
[Nguồn: How Smarter Experimental Design Can Help Teams Learn More From Every Run]
