臺灣博碩士論文加值系統

同一家公司中，若上下游製程僅注重部門本身績效，易造成公司整體效率不彰、成本升高等不良現象。
本研究運用田口方法找出機械加工車銑床表面粗糙度與加工時間最佳化參數，然後運用迴歸分析找出機械加工與手工研磨兩製程之關係，最後探討兩製程間該如何搭配才能使總生產成本最佳化，本研究結果如下：
機械加工最佳化參數方面，影響車床粗糙度最鉅者為切削進給率，且加工時間與其加工件粗糙度有明顯負相關。在甲、乙銑床部份影響其加工件粗糙度品質優劣分別為切削深度與切削進給率，且發現當其加工面粗糙度介於0.949-1.780μm之間時，和加工時間無明顯相關性存在。
另外在手工研磨時間與機械加工成品粗糙度部份，由迴歸分析得知車床加工面粗糙度與手工研磨時間存在正相關，至於銑床部份得知當銑床加工面粗糙度值介於0.949-1.780μm時，不會影響研磨銑床加工面的時間。最後將以上數據帶入成本試算表得知，以本研究設計產品、參數之條件下求得：當車床、銑床各加工面粗糙度最高時搭配手工研磨時間最長者得到兩製程生產總成本最佳解。

In order to achieve better competitiveness in manufacture field, there are many improving actions related to cost reduction and efficiency revolution are taking placing in recent years. However, the overall process balancing and transaction among stations are not usually carefully managed. There are several examples showing that efficiency improvement plan which only focus on each station might actually decrease overall performance due to conflict between each action.
Optimization on key parameters of machining by Taguchi Method, modeling the relation between machining and manual grinding by regression analysis, and improving the transaction between stations are proposed to minimize the overall production cost. The find-out is:
The most critical parameter involving surface roughness during lathe is Cutting feed, and the longer machining time results in worse surface roughness. On the other hand, Cutting Depth and Cutting feed are the key parameters for miller, but the machining time is not related to surface roughness when surface roughness is 0.949-1.780μm.
Regression analysis shows the higher Surface roughness of lathe results in longer manual grinding time. However, Surface roughness of miller has no impact on manual grinding time if Surface roughness of miller is 0.949-1.780μm . In summary, the lowest overall production cost comes from the highest surface roughness of lathe and miller combined with longest manual grinding time.

中文摘要i
英文摘要ii
致謝iii
目錄iv
圖目錄ix
表目錄xxi

第一章 緒論1
1.1 研究背景與動機1
1.2 研究目的 2
1.3 研究方法 2
1.4 研究流程 4
1.5 研究範圍與研究限制 4
1.5.1 研究範圍 4
1.5.2 研究限制 5
1.6 研究章節內容 5
第二章 文獻探討 6
2.1 鍛造輪圈生產流程簡介 6
2.2 CNC（Computer numerical Control）工具機簡介 8
2.3 切削原理與理論10
2.3.1 刀具壽命 11
2.4 表面粗糙度 12
2.4.1 表面粗糙度基本概念 12
2.4.2 表面粗糙度的量測基本術語（Terminology）與表示法 12
2.4.3 表面粗糙度符號表示方法 14
2.4.4 表面粗糙度量測方法 15
2.4.5 切削條件對表面粗糙度影響 15
2.5 田口方法 17
2.5.1 發展歷史 17
2.5.2 基本概念 17
2.5.3 田口方法的三階段程序 20
2.5.4 直交表 23
2.5.5 信號雜音比（signal-to-noise ratio；SN 比） 25
2.6 迴歸分析 27
2.6.1 建立迴歸方程式與估計迴歸模型 27
2.6.2 評判迴歸模型 28
第三章 研究方法 29
3.1 實驗對象 29
3.2 實驗設備 31
3.3 表面粗糙度量測方法之設計 37
3.3.1 量測表面粗糙度方法之設計 37
3.3.2 表面粗糙度量測方法 37
3.4 田口實驗設計 39
3.4.1 抽樣設計 40
3.4.2 因子、水準、直交表的選擇 40
3.4.3 實驗進行與收集數據 43
3.5 迴歸分析 46
第四章 實驗結果與分析 48
4.1 表面粗糙度前測試驗之結果分析 50
4.1.1 輪圈A面量測數據分析-ANOVA 51
4.1.2 輪圈B面量測數據分析-ANOVA 52
4.1.3 表面粗糙度前測試驗結論 54
4.2 抽樣過程與實驗品之品質確認 54
4.2.1 抽樣過程 54
4.2.2 實驗品之品質確認-硬度檢測之數據分析 54
4.2.3 實驗機台選擇與檢查確認 55
4.3 機製成品之表面粗糙度與加工時間最佳化參數-車床 56
4.3.1 車床粗糙度實驗結果之敘述性統計 56
4.3.2 車床粗糙度各實驗編號群組內數據分析-ANOVA 58
4.3.3 車床粗糙度各實驗編號群組間數據分析-ANOVA 60
4.3.4 車床粗糙度甲乙兩線實驗編號數據比較分析- t檢定 61
4.3.5 車床粗糙度直交表配置結果：望小特性；SN比 63
4.3.6 車床粗糙度直交表配置結果：望大特性；SN比 65
4.3.7 車床加工時間實驗結果之敘述性統計 67
4.3.8 車床加工時間各實驗編號群組間數據分析-ANOVA 67
4.3.9 車床加工時間甲乙兩線實驗編號數據比較分析- t檢定 68
4.3.10 車床加工時間直交表配置結果：望小特性；SN比 69
4.3.11 車床加工時間直交表配置結果：望大特性；SN比 71
4.3.12 車床粗糙度與車床加工時間相關分析 73
4.4 機製成品之表面粗糙度與加工時間最佳化參數-銑床 74
4.4.1 銑床粗糙度實驗結果之敘述性統計 74
4.4.2 銑床粗糙度各實驗編號群組內數據分析-ANOVA 77
4.4.3 銑床粗糙度各實驗編號群組間數據分析-ANOVA 80
4.4.4 銑床粗糙度甲乙兩線實驗編號數據比較分析- t檢定 81
4.4.5 銑床粗糙度直交表配置結果：望小特性；SN比 82
4.4.6 銑床粗糙度直交表配置結果：望大特性；SN比 84
4.4.7 銑床加工時間實驗結果之敘述性統計 86
4.4.8 銑床加工時間各實驗編號群組間數據分析-ANOVA 86
4.4.9 銑床加工時間甲乙兩線實驗編號數據比較分析- t檢定 87
4.4.10 銑床加工時間直交表統計分析：望小特性；SN比 88
4.4.11 銑床加工時間直交表統計分析：望大特性；SN比 90
4.4.12 銑床粗糙度與銑床加工時間相關分析 92
4.5 機製成品表面粗糙度與手工研磨時間之迴歸分析 93
4.5.1 輪圈A面粗糙度與手工研磨時間之迴歸分析 93
4.5.2 輪圈B面粗糙度與手工研磨時間之迴歸分析 96
4.6 機製成品與研磨成品之生產總成本探討 100
第五章 結論及未來方向 104
5.1 以田口方法求機械成品粗糙度與加工時間最佳化參數結論 104
5.1.1 車床部份結論 104
5.1.2 銑床部份結論 104
5.2 以迴歸模式求研磨時間與機製成品表面粗糙度之關係結論 105
5.2.1 輪圈A面粗糙度與手工研磨時間結論 105
5.2.2 輪圈B面粗糙度與手工研磨時間結論 105
5.3 求機製成品與研磨成品之生產總成本最佳化結論 105
5.4 未來研究方向 106

參考文獻107

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