การใช้เครื่องมือการทำการตัดสินใจแบบหลายปัจจัยในการแก้ปัญหาทิศทางการผลิตชิ้นงานจากการผลิตแบบดั้งเดิมและแบบพิมพ์สามมิติ (Multi-Criteria Decision Analysis-based Orientation Selection Problem for Integrated 3D Printing and Subtractive Manufacturing)
DOI: 10.14416/j.ind.tech.2020.03.002
คำสำคัญ:
เทคโนโลยีเครื่องพิมพ์สามมิติ, ปัญหาทิศทางการผลิตชิ้นงาน, การทำการตัดสินใจแบบหลายปัจจัย, วิธีการวิเคราะห์แบบล้อมกรอบข้อมูล, กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์, วิธีการนอร์มัลไลเซชันเชิงเส้นตรงบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาปัญหาทิศทางการผลิตชิ้นงานจากกระบวนการผลิตด้วยเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมและแบบพิมพ์สามมิติโดยเป็นการเปรียบเทียบระหว่างการใช้เครื่องพิมพ์สามมิติแบบหัวฉีด Fused Deposition Modeling (FDM) เครื่องพิมพ์สามมิติแบบฉายแสง Stereolithography (SLA) และเครื่องกลึงในการผลิตชิ้นงานประกอบ โดยวัสดุที่ใช้สำหรับเครื่อง FDM คือพลาสติก Acrylonitrile-Butadiene-Styrene (ABS) และพลาสติก Polylactic Acid (PLA) ส่วนวัสดุที่ใช้กับเครื่อง SLA คือ เรซิ่น และวัสดุเครื่องกลึงคือแท่งพลาสติก ABS โดยทำการผลิตชิ้นงาน 4 แนวในทิศทาง 0 องศา 45 องศา 90 องศา และ 180 องศาตามลำดับ และเก็บข้อมูลปัจจัยการผลิตคือปริมาณวัสดุ เวลาในการผลิต ต้นทุนการผลิต ของเสียจากวัสดุสนับสนุน ความแม่นยำของชิ้นงาน การประกอบ และคุณภาพผิวสำเร็จ จากนั้นใช้เครื่องมือการทำการตัดสินใจแบบหลายปัจจัยในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเริ่มจากการวิเคราะห์ประสิทธิภาพด้วยวิธีการวิเคราะห์แบบล้อมกรอบข้อมูล (Data Envelopment Analysis: DEA) สำหรับแต่ละกลุ่มเทคโนโลยีการผลิตและประเภทวัสดุ จากนั้นใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (Analytic Hierarchy Process: AHP) เพื่อหาค่าน้ำหนักของแต่ละปัจจัยตามความต้องการของแต่ละผู้ตัดสินใจ และทำการนอร์มัลไลเซชันเชิงเส้นตรง (Linear Normalization) เพื่อเป็นตัวชี้วัดในการหาการผลิตชิ้นงานที่ดีที่สุด โดยพบว่าชิ้นงานที่ผลิตในแนว 0 องศาเป็นชิ้นงานที่เหมาะสมที่สุด โดยมีจุดเด่นในด้านปัจจัยปริมาณวัสดุที่ใช้ ต้นทุนในการผลิต และการเกิดของเสียในการผลิตที่ต่ำที่สุด ซึ่งพบว่ารูปแบบเทคโนโลยีในการผลิตที่แตกต่างกันส่งผลต่อปัจจัยในการผลิตที่แตกต่างกัน และความต้องการของผู้ตัดสินใจในรูปแบบของค่าน้ำหนักของแต่ละปัจจัยส่งผลต่อผลการผลิตชิ้นงานที่ดีที่สุดเช่นกัน
References
[2] K. Wisetla, W. Chanthakhot, N. Wattanasaeng, and K. Ransikarbum, Trends in Research and Development of 3D Printing Technology in Thailand, Proceedings of Industrial Engineering Network, 2018, 1635 – 1639. (in Thai)
[3] K. Wisetla, N. Wattanasaeng, W. Chanthakhot, and K. Ransikarbum, Decisions to Find the Efficiency of the 3D Printing Process using FDM based on Data Envelopment Analysis Technique, Proceedings of The 12th Ubon Ratchathani University Conference, 2018, 25 – 35. (in Thai)
[4] K. Ransikarbum, Teaching Materials for Advanced Manufacturing, Department of Industrial Engineering, Ubon Ratchathani University, 2018, pp. 138. (in Thai)
[5] https://hbr.org/2015/05/the-3-d-printing-revolution (Accessed on 25 October 2019)
[6] A. Azari and S. Nikzad, The Evolution of Rapid Prototyping in Dentistry: A Review, Rapid Prototyping Journal, 2009, 15, 216 – 225.
[7] T.S. Douglas, Additive Manufacturing: From Implants to Organs, SAMJ: South African Medical Journal, 104, 2014, 408 – 409.
[8] K. Ransikarbum and N. Kim, Data Envelopment Analysis-based Multi-Criteria Decision Making for Part Orientation Selection in Fused Deposition Modeling, The 4th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2017), Proceedings, 2017, 81 – 85.
[9] K. Ransikarbum and N. Kim, Multi-Criteria Selection Problem of Part Orientation in 3D Fused Deposition Modeling based on Analytic Hierarchy Process Model: A Case Study, The IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 2017 (IEEM 2017), Proceedings, 1455 –1459.
[10] B. Esmaeilian, S. Behdad, and B. Wang, The Evolution and Future of Manufacturing: A Review”, Journal of Manufacturing Systems, 2016, 39, 79 – 100.
[11] W.D. Cook, K. Tone, and J. Zhu, Data Envelopment Analysis: Prior to Choosing a Model, Omega, 2014, 44, 1 – 4.
[12] www.expertchoice.com (Accessed on 25 October 2019)
[13] http://dupress.com/articles/the-3d-opportunity-primer-the-basics-of-additive-manufacturing (Accessed on 25 October 2019)
[14] www.rsc.org/journals-books-databases (Accessed on 25 October 2019)
[15] T. Wohlers, Wohlers Report 2018, Wohlers Associates, Inc., CO, USA, 2018.
[16] K.V. Wong and A. Hernandez, A Review of Additive Manufacturing, ISRN Mechanical Engineering, 2012, Art. 208760, 1 – 10.
[17] Y. Zhang and A. Bernard, An Integrated Decision-Making Model for Multi-Attributes Decision-Making (MADM) Problems in Additive Manufacturing Process Planning, Rapid Prototyping Journal, 2014, 20, 377 – 389.
[18] Y. Zhang, A. Bernard, R.K. Gupta, and R. Harik, Feature based Building Orientation Optimization for Additive Manufacturing, Rapid Prototyping Journal, 2016, 22, 358 – 376.
[19] O.S. Vaidya and S. Kumar, Analytic Hierarchy Process: An Overview of Applications, European Journal of Operational Research, 2006, 169, 1 – 29.
[20] K. Ransikarbum and S.J. Mason, Goal Programming-based Post-Disaster Decision Making for Integrated Relief Distribution and Early-Stage Network Restoration, International Journal of Production Economics, 2016, 182, 324 – 341.
[21] K. Ransikarbum, S. Ha, J. Ma, and N. Kim, Multi-Objective Optimization Model for Production Planning of the Build Chamber Utilization in Fused Deposition Modeling, Journal of Manufacturing Systems, 2017, 43, 35 – 46.
[22] A.R. Ravindran, Operations Research and Management Science Handbook, CRC Press, Boca Raton, FL, USA, 2007.
[23] W. Ho, Integrated Analytic Hierarchy Process and Its Applications- A Literature Review, European Journal of Operational Research, 2008, 186, 211 – 228.
[24] A. Charnes, W.W. Cooper, and E. Rhodes, Evaluating Program and Managerial Efficiency: An Application of Data Envelopment Analysis to Program Follow Through, Management Science, 1981, 27(6), 668 – 697.
[25] R.D. Banker, A. Charnes, and W.W. Cooper, Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 1984, 30(9), 1078 – 1092.
[26] T.L. Saaty, How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process, European Journal of Operational Research, 1990, 48(1), 9 – 26.
