Experimental Design for Optimization of Conditions Affecting Over-Standard Paint Thickness in Car Hood Electrodeposition Process
การออกแบบการทดลองเพื่อหาสภาวะที่เหมาะสมที่มีผลต่อความหนาของชั้นสีเกินมาตรฐานในการเคลือบสีกันสนิมของฝากระโปรงรถยนต์
Abstract
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาสภาวะที่เหมาะสมที่สุดในกระบวนการเคลือบสีกันสนิมสำหรับชิ้นส่วนฝากระโปรงหน้ารถยนต์ เพื่อแก้ไขปัญหาความหนาของชั้นสีเกินค่ามาตรฐานซึ่งส่งผลต่อคุณภาพและต้นทุน การผลิต โดยงานวิจัยนี้ประยุกต์ใช้การออกแบบการทดลองแบบบ็อกซ์-เบห์นเคนในการศึกษาปัจจัยที่คาดว่าจะมีผลต่อการเกิดความหนาของชั้นสีเกินค่ามาตรฐาน ซึ่งปัจจัยประกอบด้วยผลกระทบของ 3 ปัจจัยหลัก ได้แก่ แรงดันไฟฟ้า 250-300 โวลต์ อุณหภูมิ 32-35 องศาเซลเซียส และปริมาณสารเคมีไบโอไซด์ 200-400 ลิตร ผลการการทดลองพบว่าทั้งสามปัจจัยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95% จากการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด พบว่าสภาวะที่เหมาะสมคือ แรงดันไฟฟ้า 252 โวลต์ อุณหภูมิ 32 องศาเซลเซียส และสารเคมีไบโอไซด์ 345 ลิตร จากการทดลองยืนยันผลเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแบบจําลองทางคณิตศาสตร์โดยเปรียบเทียบค่าที่ได้จากการทดลองจริงและค่าที่ได้จากการพยากรณ์ค่าความหนาเท่ากับ 1.32 เปอร์เซ็นต์ ไม่เกิน 5 เปอร์เซ็นต์ แสดงให้เห็นถึงสภาวะที่เหมาะสมในกระบวนการเคลือบสีกันสนิมสำหรับชิ้นส่วนฝากระโปรงหน้ารถยนต์ ที่ได้จากแบบจําลองทางคณิตศาสตร์มีความน่าเชื่อถือและมีความเหมาะสมสําหรับการนําไปใช้
The objective of this research is to determine the optimal conditions for the electrodeposition (ED) painting process of car hoods to address the issue of over-standard paint thickness, which adversely affects product quality and production costs. This study applies the Box-Behnken Design to investigate factors influencing the occurrence of over-standard paint thickness. The three key factors examined include voltage (250–300 V), temperature (32–35 °C), and biocide concentration (200–400 L). The experimental results indicate that all three factors are statistically significant at a 95% confidence level. Through mathematical modeling and optimization, the optimal conditions were found to be a voltage of 252 V, a temperature of 32 °C, and a biocide concentration of 345 L. Confirmatory experiments were conducted to validate the accuracy of the mathematical model by comparing actual experimental values with predicted values. The results showed a percentage error of 1.32%, which is within the 5% limit. This demonstrates that the optimal conditions for the ED painting process of car hoods derived from the mathematical model are reliable and suitable for practical application.
Keywords
[1] H.J. Streitberger and K.F. Dössel, Automotive paints and coatings, 2nd Ed., Wiley-VCH, Weinheim, Germany, 2008.
[2] P. Chaturvedi, M. Parvez and P. Pachauri, A systematic review on green manufacturing of automotive parts, 2023 6th International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I), Proceeding, 2023, 2144-2151.
[3] Y.W. Chek and D.T.-C. Ang, Progress of bio-based coatings in waterborne system: Synthesis routes and monomers from renewable resources, Progress in Organic Coatings, 2024, 188, 108190.
[4] M.M. Almomani, Y.O. Mayyas, O.H. Alomari, G.M. Tashtoush, S. Cherdkeattikul and N.K. Akafuah, Augmenting energy efficiency in automotive paint ovens: a review of future prospects and potential for lean, six sigma, AI, and IoT integration, Management of Environmental Quality: An International Journal, 2026, 37(2), 474-497.
[5] B. Müller and U. Poth, Coatings Formulation: An International Textbook, 3rd Ed., Vincentz Network, Hanover, Germany, 2017.
[6] X. Qiao, H. Li, W. Zhao and D. Li, Effects of deposition temperature on electrodeposition of zinc-nickel alloy coatings, Electrochimica Acta, 2013, 89, 771-777.
[7] M. Assadian, M.R. Shirdar, M.H. Idris, S. Izman, D. Almasi, M.M. Taheri and M.R.A. Kadir, Optimisation of electrophoretic deposition parameters in coating of metallic substrate by hydroxyapatite using response surface methodology, Arabian Journal for Science and Engineering, 2015, 40, 923-933.
[8] R. Jia, T. Unsal, D. Xu, Y. Lekbach and T. Gu, Microbiologically influenced corrosion and current mitigation strategies: A state of the art review, International Biodeterioration & Biodegradation, 2019, 137, 42-58.
[9] T. Nguyen, F.A. Roddick and L. Fan, Biofouling of water treatment membranes: A review of the underlying causes, monitoring techniques and control measures, Membranes, 2012, 2(4), 804-840.
[10] A.R. Elkais, M.M. Gvozdenović, B.Z. Jugović and B.N. Grgur, The influence of thin benzoate-doped polyaniline coatings on corrosion protection of mild steel in different environments, Progress in Organic Coatings, 2013, 76, 670-676.
[11] S. Roy, A.K. Saha, S. Panda and G. Dey, Optimization of turmeric oil extraction in an annular supercritical fluid extractor by comparing BBD-RSM and FCCD-RSM approaches, Materials Today: Proceedings, 2023, 76, 47-55.
[12] S.L.C. Ferreira, R.E. Bruns, H.S. Ferreira, G.D. Matos, J.M. David and G.C. Brandão, Box-Behnken design: An alternative for the optimization of analytical methods, Analytica Chimica Acta, 2007, 597(2), 179-186.
[13] D.C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, 10th Ed., John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA, 2019.
[14] H.M. Nazha, B. Ammar, M.A. Darwich and M. Assaad, Response surface analysis of Zn-Ni coating parameters for corrosion resistance applications: a Plackett-Burman and Box-Behnken design of experiments approach, Journal of Materials Science, 2023, 58, 12465-12480.
[15] A. de Myttenaere, B. Golden, B. Le Grand and F. Rossi, Mean Absolute Percentage Error for regression models, Neurocomputing, 2016, 192, 38-48.
DOI: 10.14416/j.ind.tech.2026.08.008
Refbacks
- There are currently no refbacks.




