Enhancing the productivity of gear tooth grinding

Abstract

In this thesis Design Of Experiments (DOE) was used to find out the most significant variables in profile grinding that are affecting to selected measurable quality levels as well as for example machining time. The selection of variables for DOE was done via interviewing machine users. In the interviews operators ranked how big connection there is between Voice Of Customer (VOC) and statement, also known as Y. From all rankings the weighted average were calculated, and they were transferred to XY matrix for further analysis.

Operators also ranked predefined variables on XY matrix and based on that the variables for tests were further defined. The chosen variables were adjusted in two levels to do screening tests to see if the levels and variables were well chosen for full factorial tests. Based on the screening test results three most significant variables were found. These variables were further used in full factorial tests. Full factorial tests were made to two different geared shafts and three different geared wheels to see if there is significant difference between shafts and wheels. Also, because in screening test affect of two different variable combination is not possible to review, this was observed in full factorial tests.

Based on the final results three significant variables were found and, in some measurement, for example in Barkhausen measurement the combination of two different variables were more significant than a single variable. The real advantage of this study was that machining time for both types of parts were reduced between 9-22 % and with the knowledge on what variables are most significant the setup and programming process can be standardized so that only few variables are adjusted depending on the type of a workpiece and the rest of the variables can be in standard level. This way production is more sufficient and problem solving is easier as the way of working is the same between each operator. The results also give more knowledge on the process itself and enhances the level of competence.

Tässä työssä käytettiin monimuuttujakoetta (DOE), jotta löydettäisiin profiilihionnan kaikista merkittävimmät muuttujat, jotka vaikuttavat valittuun mitattavaan laatutasoon sekä esimerkiksi koneistusaikaan. Monimuuttujakokeissa käytetyt muuttujat valittiin koneen käyttäjiä haastattelemalla. Haastatteluissa koneen käyttäjät arvostelivat, kuinka suuri yhteys on asiakkaan äänellä (VOC) ja toteamuksella, joka tunnetaan myös Y:nä. Kaikista arvioista laskettiin painotettu keskiarvo ja arvot siirrettiin XY-matriisiin jatkoanalyysiä varten.

Koneen käyttäjät arvioivat myös ennalta valittuja muuttujia XY-matriisissa, jonka perusteella muuttujat valittiin testeihin. Valittuja muuttujia säädettiin kahdella eri tasolla screening kokeissa, jotta nähtäisiin, onko sopivat muuttujat valittu täysmuuttujakokeeseen. Screening testin tulosten perusteella löydettiin kolme merkittävimpää muuttujaa. Näitä muuttujia käytetiin edelleen täysmuuttujakokeissa. Täysmuuttujakokeet tehtiin kahdelle eri hammasakselille sekä kolmelle eri hammaspyörälle, jotta nähtiin, onko hammasakseleiden ja hammaspyörien tuloksien välillä havaittavissa merkittävää eroa. Lisäksi, koska screening testeissä ei tule esille mahdollisia kahden muuttujan yhdistelmän vaikutuksia sitä tarkasteltiin täysmuuttujakokeessa.

Tulosten perusteella voidaan sanoa, että kolme merkittävintä muuttujaa löydettiin ja joissain tapauksissa kuten esimerkiksi Barkhausen mittauksessa kahden muuttujan yhdistelmän vaikutus oli merkittävämpi kuin yksittäisen muuttujan erikseen. Tämän työn todellinen hyöty näkyy koneistusajassa, jota pystyttiin pienentämään 9–22 % ja tiedolla mitkä muuttujat ovat merkittävimpiä, asetus- ja ohjelmointiprosessi voidaan standardisoida siten, että vain muutamaa muuttujaa säädetään riippuen työkappaleen tyypistä, jolloin muut muuttujat pysyvät vakiotasolla. Näin tuotanto on tehokasta ja ongelmanratkaisu on helpompaa, koska työskentelytapa on sama koneen käyttäjien välillä. Tulokset antavat lisää tietoa myös itse prosessista ja nostavat osaamistasoa.