In order to minimize the castings which do not meet the customer acceptance specifications, it is not only necessary to identify the process parameters related to the specific defects, but also it is necessary to identify the levels of these parameters to produce acceptable castings. This research study, was aimed to optimize the
production of grey cast pump impellent castings using Response Surface Methodology (RSM) approach in a foundry producing grey cast iron components. Process factors like clay percentage, moisture percentage and mold hardness were found to be dominant factors for production process control. Three different levels of each factor were considered for experimentation. Statgraphics Centurion Statistical Software was used to analyze and optimize process parameters for further confirmatory experiments. Significant parameters were identified by means of an Analysis of Variance (ANOVA) test. Parameter optimal settings obtained, and validated from confirmatory experiments, produced a high per cent of defect free pump impeller castings. The research concluded that careful adjustment of process dominance parameters is necessary, since they have
significant effects on quality improvement of castings produced.
Para minimizar la cantidad de piezas fundidas que no cumplen las especificaciones de los clientes, es necesario
no sólo identificar los parámetros relacionados con los defectos específicos, sino también identificar los
niveles de estos parámetros para elaborar piezas aceptables. Este estudio de investigación, fue orientado a
optimizar la producción de impelentes de bombas, utilizando la Metodología de Superficies de Respuesta
(RSM) en una empresa productora de componentes de fundición gris. Factores tales como los porcentajes
arcilla y de humedad, así como la dureza del molde resultaron predominantes para el control del proceso de
producción. Tres niveles diferentes de cada factor fueron considerados para la experimentación. El paquete de
Software Estadístico Statgraphics Centurion fue utilizado para analizar y optimizar los parámetros del proceso,
cuyos valores fueron ajustados mediante experimentos de confirmación . Los parámetros más importantes
fueron identificados por medio del Análisis de Varianza (ANOVA). La configuración óptima de los parámetros
del proceso, validada por las corridas experimentales confirmatorias, produjo un elevado porcentaje de
impelentes no defectuosos. Esto permitió concluir que es necesario el ajuste cuidadoso de los parámetros de
predominio del proceso, porque estos tienen efectos significativos en el mejoramiento de la calidad de las
piezas producidas.
