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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!