A MULTI-OBJECTIVES OPTIMIZATION MODEL FOR THE JOINT DESIGN OF STATISTICAL PROCESS CONTROL AND ENGINEERING PROCESS CONTROL

A MULTI-OBJECTIVES OPTIMIZATION MODEL FOR THE JOINT DESIGN OF STATISTICAL PROCESS CONTROL AND ENGINEERING PROCESS CONTROL. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
MS Thesis g200835040-Omar Dehwah.pdf
Restricted to Repository staff only until 22 May 2023.

Download (1MB)

Arabic Abstract

تم تحديد طريقتين مختلفتين تستخدمان للتحكم في العمليات وتحسينها. الطريقتان هما التحكم الإحصائي في العمليات والتحكم الهندسي في العمليات. تم تطوير هذه الأساليب بمعزل عن بعضها البعض وتستخدم هذه الأساليب على نطاق واسع في مختلف القطاعات. تهدف طريقة التحكم الإحصائي الى تقليل قابلية التغيير من خلال فحص وإزالة أسباب الانحراف القابلة للتخصيص بينما يمكن لطريقة التحكم في العملية الهندسية تحقيق نفس الهدف عن طريق التعامل مع متغيرات العملية للحفاظ على مخرجات العملية للوصول إلى نتيجة مقاربة للهدف. دلت مراجعة الدراسات السابقة أن التصميم المشترك للطريقتين المستخدمة للتحكم بالعمليات سواء كانت في العملية الإحصائية أو في العملية الهندسية لم يتم تناوله في إطار متعدد الأهداف. لذلك ، فإن الغرض من الأطروحة هو تصميم الطريقتان بشكل مشترك باستخدام نموذج متعدد الأهداف. وشملت الأهداف معايير إحصائية وإقتصادية. تم تصميم عملية جديدة تتضمن ميزة SPC و EPC لتقليل التباين والانحراف. لتوضيح ذلك، تم عرض مثال رقمي ومناقشته. ولوحظ أن تكامل الطريقتين يؤدي إلى الاكتشاف المبكر للأسباب القابلة للتخصيص، علاوة على ذلك، تم إجراء تحليل للحساسية من أجل ضمان الاحتفاظ بالنتائج في مواقف مختلفة لأسباب قابلة للإحالة ووسط العديد من وحدات التحكم في العمليات الهندسية. ومن أجل تحقيق هذا الغرض، تم استخدام خوارزمية إرشادية فعالة لتحليل النموذج والحصول على النتائج المثلى. تعتمد هذه الخوارزمية على بحث شامل عن الحلول الممكنة. في كل تكرار، يتم الحصول على الحل باستخدام طريقة بارون للحلول عن طريق برنامج جامز(Gams). أظهرت النتائج أن هدف تكلفة تاغوشي يتناسب مع دالة هدف صافي الدخل المتوقع. بالإضافة إلى ذلك، ، تم إجراء تحليل الحساسية لتحديد العوامل التي تؤثر على حل النموذج. أوضح تحليل الحساسية إلى الملاحظات الهامة التالية؛ أولا عندما تزداد قيمة سيجما تقل قوة الرسم البياني. وثانيا عندما يزيد متوسط الوقت للعثور على التكلفة القابلة للتخصيص وتكلفة الجزاء ، تنخفض دالة هدف صافي الدخل المتوقع.

English Abstract

Two different approaches have been identified that are used for process control, enhancement and improvement. These are statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC). These methods were developed in isolation from each other and are widely utilized in various sectors. SPC targets to minimize changeability by examining and removing the assignable causes of deviation whereas EPC can attain the same objective by means of adjusting process variables to maintain the outputs of the process on target. Previous studies revealed that a joint design of SPC and EPC has not been addressed in a multi-objectives framework. Therefore, the purpose of the thesis is to design SPC and EPC jointly using multi-objectives optimization. In this thesis a statistical and economic criteria are utilized for the joint design of SPC and EPC. A novel process is designed that incorporates the merits of SPC and EPC. To demonstrate the benefit of the integration of the two approaches a numerical example has been presented and discussed. It has been observed that the integration of SPC and EPC leads to the earliest detection of assignable causes. Furthermore, in order to guarantee the results are valid sensitivity analysis has been conducted. In order to achieve the purpose of this thesis an efficient heuristic algorithm was utilized to solve the model and obtain the optimal results. This algorithm is based on an extensive search of the feasible region. At each iteration, the solution is obtained using BARON solver embedded in GAMS. The results show that the Taguchi cost objective is proportional to the expected net income objective function. In addition, sensitivity analysis is conducted to identify the parameters that impact the model solution. The sensitivity analysis indicated the following important observations; i. When the value of sigma is increased the power of the chart reduces. ii. When the average time to find the assignable cause and penalty cost are increased, the expected net income objective function decreases.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Engineering
Department: College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor: Duffuaa, Salih Osman
Committee Members: Saif, Abdulwahed Abdulaziz and Al-Ghazi, Anas Al-Sayed
Depositing User: OMAR DEHWAH (g200835040)
Date Deposited: 23 May 2022 07:23
Last Modified: 23 May 2022 07:23
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142108