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研究生:林勇志
研究生(外文):Lin Yung-Chih
論文名稱:應用六標準差構建生質酒精製程穩健設計模式之研究
論文名稱(外文):Using The Six Sigma Method to Construct The Robust Design Model for The Bioethanol Production Process
指導教授:陳水湶陳水湶引用關係
指導教授(外文):Chen S. C.
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:62
中文關鍵詞:生質酒精六標準差田口方法
外文關鍵詞:BioethanolSix SigmaTaguchi Method
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全球暖化加劇,造成氣候異常以及生態環境的破壞,使得熱污染問題廣受重視,石油價格也不斷的創下新高,然而人民賴以為生的能源終究有消耗殆盡的一天,於是如何尋求新且又潔淨的生質能源以供於未來可以使用,成為一個當今重要的議題,根據國際能源總署的統計,目前生質能是全球第四大的能源,僅次於石油、煤與天然氣。生質能源可供應全球約 14% 初級能源的需求,也提供了開發中國家 35% 的能源,也是目前最廣泛使用之再生能源。
首先,本研究係運用六標準差手法改善步驟 DMAIC 的五個階段,結合田口品質工程的參數設計方法,找出最佳化生質酒精製程參數的組合,實驗結果顯示 Cpl 由 0.39 提升為 Cpl 3.43 對製程能力值有顯著之提升,預測結果誤差率亦可達要求準確度,並以其預測結果能夠提供給工程人員在作為實務上提升品質與決策規劃時之參考依據。

關鍵字:生質酒精、六標準差、田口方法

Global warming seriously cause climate anomalies and ecological degradation, and it also makes the thermal pollution to have been receiving increasing attention. The price of oil continues to hit new highs, after all, the energy for human being will be depleted in one day. It is an important issue now that how to find new and clean biofuel of future. According to the International Energy Agency's statistics, the top four energy of the world are oil, coal, natural gas and biofuel, respectively. Biofuel could supply about 14% of global primary energy demand and also provide 35% of energy in developing countries; it is also the most widely used source of renewable energy in the world today.
First, this study used Six Sigma approach to improve the five stages of DMAIC,It is based on the Taguchi Method combined to find the optimal process parameters for bioethanol. The results of experiment show that the value of Cpl upgrading from 0.39 to 3.43 which will significantly increase the process capability. The prediction error rate of the model can reach required accuracy and the prediction result can be made available to engineers to improve practical quality and to be referenced in decision making.

Keywords: Bioethanol, Six Sigma, Taguchi Method.

目錄
摘要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的2
1.3 研究範圍 3
1.4 研究架構 4
第二章 文獻回顧 5
2.1 生質酒精簡介 5
2.1.1 生質酒精的定義與特性 5
2.1.2 生質能源簡介與特性探討6
2.1.3 生質酒精製程流程 8
2.1.4生質能產業供需情形 9
2.1.5生質酒精國際推動現況 14
2.2 六標準差 16
2.2.1 六標準差發展歷程與沿革16
2.2.2 六標準差之統計意涵 16
2.2.3 六標準差改善手法 18
2.2.4 六標準差工具 19
2.2.5 六標準差改善手法相關文獻22
2.3 田口方法 24
2.3.1 田口方法原理 24
2.3.2 最佳參數組合程序 29
2.3.3 選擇直交表 29
2.3.4 田口方法相關文獻 29
第三章 研究方法與步驟 31
3.1 研究步驟 31
3.2 界定問題(Define) 34
3.2.1 生質酒精製造流程 34
3.2.2 生質酒精目的特性 35
3.3 現況衡量(Measurement)35
3.3.1 驗證量測系統 35
3.4 資料分析(Analyze) 36
3.4.1 田口方法的應用 36
3.4.2 田口方法之建構 36
3.5 實驗改善(Improve) 38
3.6 控制(Control) 38
3.6.1 決定製程能力 38
3.6.2 預測模型驗證 39
3.6.3 穩健設計模式特性之描述39
第四章 個案分析與探討 40
4.1 界定問題(Define) 40
4.1.1 生質酒精製程流程圖 40
4.1.2 定義生質酒精醱酵製程 41
4.1.3 目的特性 42
4.1.4 實驗設備與材料 42
4.2 現況衡量(Measurement)42
4.2.1 驗證量測系統 42
4.2.2 Gauge R&R之變異數分析44
4.2.3 製程能力分析 45
4.3 資料分析(Analyze) 47
4.3.1 確認實驗因子 47
4.3.2 實驗因子與水準選取 48
4.3.3 決定實驗方法與因子配置 48
4.4 改善(Improve) 49
4.4.1 決定實驗方法與因子配置49
4.4.2 實驗數據分析 49
4.4.3 變異數分析(ANOVA) 52
4.4.4 最適條件的推定 52
4.4.5 確認實驗 52
4.4.6製程能力計算 53
4.5 控制(Control)54
4.5.1 改善後驗證 54
4.5.2 製程能力驗證 54
第五章 結論與建議 56
5.1 結論 56
5.2 建議 57
參考文獻 58
個人簡歷 62

表目錄
表1 生質能源推動目標 6
表2 全球主要再生能源2008~2018年產值成長預估 10
表3 E3酒精汽油生命週期下的CO2排放量 12
表4 生質能源之應用與相關文獻 14
表5生質酒精國際推動現況 15
表6六標準差改善手法五階段 18
表7六標準差工具 19
表8六標準差相關文獻 22
表9 L9(34)田口直交表 28
表10 田口方法相關文獻 30
表11 L9(34)直交表 37
表12 生質作物能源種類 40
表13生質酒精濃度目的特性表 42
表14 產品數據表 43
表15 量測數據表 43
表16 GAUGE R&R變異數分析表44
表17 製程能力指標 45
表18 現況數據 46
表19 可控因素分析表 48
表20 控制因子與水準表 48
表21 直交表L9(34)因子水準 49
表22 直交表L9(34)實驗回應值與SN 比 50
表23 各因子水準的平均SN 比 51
表24 生質酒精濃度SN 比變異數分析表 52
表25 實驗回應值及SN比 53
表26 改善前後製程能力比較 55

圖目錄
圖1全球酒精產量與預估 3
圖2研究架構 4
圖3生物能源開發利用示意圖 11
圖4 生質能源應用系統圖 13
圖5 全球生質燃料發展趨勢 13
圖6 六標準差在統計學中之示意圖17
圖7研究流程 33
圖8生質酒精製造流程圖 35
圖9生質酒精製程流程圖 41
圖10生質酒精方程式 41
圖11實驗設備與材料 42
圖12生質酒精濃度GAUGE R&R 變異數分析圖 44
圖13現況製程能力計算結果圖 46
圖14影響生質酒精製程特性要因分析47
圖15生質酒精濃度主效果圖 51
圖16改善後製程能力計算結果圖 53
圖17改善後製程能力計算結果圖 54

中文文獻
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