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     持续的产品质量改进是制造业企业生存和发展的必要条件之一。传统的质量改进方式直接对产品的高低表现做出回应, 难以对过程整体的关键输入变量进行控制,容易导致改进效果不佳。六西格玛管理则是从界定问题开始,经过测量绩效、分析原因、实施改进、控制改进成效这四个方面入手,将整个改善过程都建立在对统计分析的技术基础上,可以帮助企业以科学的方式认识问题、解决问题,以实现更佳的质量、更高的效率和更低的成本目标。本文以某一大型显示器制造业降低生产过程中不良率的项目为例,介绍了六西格玛改进模式的实施过程,验证了六西格玛方法在降低生产线不良中的有效应用。

 

 

 

一、六西格玛管理方法简介

 

 

      六西格玛的质量管理策略由摩托罗拉公司于1987年创立。通用电气公司从1996年起将六西格玛作为其首要的管理战略,成功地将六西格玛从一种质量管理方法演变成为高度有效的企业流程设计、改造和优化的方法体系。六西格玛管理以产品、流程持续改进为基本策略,通过理念、文化和方法体系的系统集成,最大限度地消除缺陷和消除无增值作业,降低成本,为客户创造完美的价值,以追求卓越绩效和客户完全满意,综合提高企业的竞争力和盈利水平。与其他绩效改进工具(如全面质量管理、业务流程再造、精益生产)相比,六西格玛有其明显的优势,主要表现在以下几个方面:

1)以顾客为中心。关注所有业务流程的整合,由外向内以顾客的标准为真正标准。

2)持续改进。渐进式改进方式让过程稳步优化,不会引起过程波动。

3)实行项目管理。有清晰的目标,通过数据揭示问题,运用统计方法提出解决问题的方案。

4)以专家为龙头,发挥团队作用。六西格玛组织是学习型组织,最终目的是改变每个人的行为方式,以主动的管理方式取代被动的工作习惯。

 

 
 

1.1 六西格玛改进模式

 

在实际应用过程中,六西格玛有一套全面而系统的发现、分析、解决问题的方法和步骤, 这就是DMAIC改进模式,即,D (Define) 为项目定义阶段;M (Measure)为数据收集阶段; A ( Analysis) 为数据分析阶段;I(Improve)为改善阶段;C (Control)为控制阶段。六西格玛的DMAIC改进模式是在PDCA(计划、执行、检查、处理)循环理论的基础上形成的,具有六西格玛特色的质量改进方法,它是基于对大量数据的统计分析与预测,确保改进项目在关键质量因子上达到六西格玛的绩效水平,即缺陷率不超过百万分之三点四。

 

 

 1.2 六西格玛管理工具

 

        六西格玛管理的DMAIC改进模式是基于各式各样的管理工具展开工作的,在改进过程的不同阶段所运用的工具不尽相同。六西格玛管理工具按照类型可以大致分为五类:

 

      1)产生构想,即选择六西格玛管理实施项目的工具,如头脑风暴法、基准管理、亲和图、多次投票、结构树等;

 

      2)数据和信息收集工具,如抽样、作业定义、顾客之声法、正式化的投诉系统、顾客“审计”或供应商“审计”法、检查表和电子数据表等;

 

      3) 数据和信息整理工具,如质量功能展开(DFD)、测量系统分析(MSA)、高层次过程图、流程图、因果图等;

 

      4)数据和过程分析工具,如流程程序分析、价值流分析、图表和曲线图、排列图、直方图、趋势图、相关图以及统计分析工具,包括统计显著性检验、相关与回归、试验设计(DOE)等;

 

      5)实施六西格玛项目工具,如项目管理方法、潜在的问题分析与失效模式和后果分析法、相关分析法、立场图等。

 

      本文运用六西格玛DMAIC改进模式,降低某大型电子制造企业生产不良率中所使用到的主要六西格玛管理工具有:

 

      1)C&E因果矩阵。因果关系矩阵是划分需求的重要程度以及过程的每个步骤与需求的相关程度等级的矩阵表。它根据对顾客的重要程度为每个输出变量Y分配一个1~10的权重,将其写在对应的输出变量上,然后评价每个输入变量X与输出变量Y之间的相关程度,将这种相关程度用[0,1,3,9]或[1,3,6,9]进行赋值并填在矩阵中。最后将每一单元的相关程度的分值乘以该列对应输出变量的权重,将每一行的乘积进行加和,分数最高的行对应的输入变量X就是对输出变量Y影响最大的变量。通过因果矩阵可以很好地缩减潜在影响因子,让改善着眼于那些关键影响因子上。

 

      2)试验设计(DOE)。试验设计是一种用于控制过程输入,以便更好地理解对过程输出的影响的试验技术。DOE是以概率论与数理统计为理论基础,通过合理科学的安排试验,并应用Minitab等软件对关键影响因子进行实验设计,建立拟合模型和优化模型,取得数据并对实验数据进行综合分析,从而尽快获得最优组合方案或对关键影响因子提供合理的改善对策。在进行DOE实验设计之前需要应用因果矩阵表筛选关键影响因子,将关键影响因子作为试验因子带入试验设计中,通过同一因子的不同水平状态进一步确定关键影响因子需要朝哪一个水平方向进行改进。

 

 

 

二、问题的界定阶段

 

       G公司是一家大型的电子制造型企业,负责自主品牌显示器的生产以及其他知名品牌显示器的代理加工生产。该公司显示器装配线主要作业内容可以分为三块,分别是前段组装、中段测试以及后段包装。自去年10月份以来,由于六角螺丝锁付时断裂而造成的不良一直位居榜首,严重影响了该公司装配线的生产效率,并造成了一定的市场隐患,如图1与图2所示。供应商已多次提出改善对策,但是改善效果并不显著,不良率仍居高不下。六角螺丝是显示器装配阶段所必需的小料之一,为降低显示器装配过程的不良率,该公司决定联合螺丝供应商对六角螺丝的品质进行彻底改善,要求将六角螺丝的不良率降为10 ppm。

 

 

 

 

三、测量与分析阶段

 

 

       影响六角螺丝品质的关键质量特性是由六角螺丝所能承受的最大扭力决定的,扭力越大则说明该六角螺丝的品质越优。根据公司规定,六角螺丝的扭力需要大于6.5 kgf/cm,因此确定该项目输出的关键质量特性Y的目标为:Y≥6.5 kgf/cm。通过从人、机、料、法、环这几个元素分析影响质量特性Y的因子X,经过分析得出造成螺丝锁付断裂的因果图如图3:

       得出影响关键质量输出Y的潜在影响因子X之后,需要对影响因子以及输出质量特性Y进行量化处理,以判定他们对不良的影响程度以及相关性程度。运用因果矩阵对输出特性Y实行1~9分的重要度评分,对各输入影响因子对输出质量特性的相关程度实行[0,1,3,9]的相关度评分,得出如表1的C&E矩阵表:

        通过C&E矩阵分析得出,影响六角螺丝扭力的主要因素为螺杆外径、铜成分含量以及镍成分含量。因此选取螺杆外径、铜含量以及镍含量作为DOE实验因子,进一步判定三个因子对六角螺丝扭力的影响状况。

 

        在实验中选用游标卡尺对六角螺丝的外径进行测量,对测量结果取平均值进行记录;用扭力起子自5.0 kg开始对六角螺丝进行旋紧,每次增加0.1 kg的扭力直至螺丝断裂,记录螺丝断裂是扭力起子的扭力值,即螺丝被破坏的最小扭力值;利用螺丝底材成分分析机取断面点进行测试,记录螺丝材质的铜与镍的含量。根据前面分析所得到的影响扭力大小的三个因素进行一个三因子二水准的全因子实验,即23水平实验。

        将该实验设计输入Minitab软件中,软件自动生成三因子二水准的交叉实验方案,如表3所示,在软件的默认情况下低水准用-1表示,高水准用1表示,在得出实验方案后,按照上述实验步骤将实验所得出的六角螺丝扭力破坏值输入到表3中。

   

    由于关键质量特性Y所表示的六角螺丝的扭力值越大越好,从实验数据表可以看出第三组实验得出的扭力结果值6.46是其他七组实验值中最大的,从第三组实验的三个因子系数[1,1,-1]可以初步判断,要想提高六角螺丝的扭力承受力,则螺丝直径越大,铜含量越高,镍含量越少则越好。将试验结果输入Minitab软件中进行因子效应分析,得到如图4所示的输出结果。

 

        通过对图4输出图形的解读可以得出,镍含量的斜率绝对值最大,铜含量斜率绝对值较小,螺丝外径的斜率几乎为零,说明六角螺丝中镍成分含量对于螺丝扭力的影响最大,铜含量的大小对于扭力影响的作用其次,螺丝外径对于扭力的大小几乎没影响。从效应柏拉图可以看出三个因素的交互作用并不显著。对扭力、螺丝直径、铜含量,镍含量进行线性回归分析得出的结果值如表4所示。


 

根据以上回归分析表可以得出扭力的回归线性方程为:

 

                                                                                   扭力=5.82+0.0113×直径+0.184Cu%-0.391Ni%

 

       从回归方程中可以看出,扭力与直径大小成系数为0.011 3的正相关,与铜含量大小成系数为0.184的正相关,与镍含量大小成系数为0.391的负相关的特性。以α=0.05的显著性进行检验,直径因素的P值为0.654,大于0.05,而铜含量与镍含量的P值分别为0.001与0.000,均小于0.05,因此从数理统计的角度上可以判定,六角螺丝的铜与镍的含量对螺丝扭力有非常显著的影响效果,而螺丝外径的大小则对扭力的影响不显著。因此,通过实验设计得出六角螺丝中铜含量应为高水准600 000 ppm,镍含量应为低水准40 000 ppm,螺丝外径水准则不作要求,可以保持现有产品水准。

 

       为了确保所得出的实验结论的正确性,通过提高铜含量,并降低镍含量的成分大小进行一次验证试验,试验组设计如表5所示。

 

        通过假设检验得出的结果P=0.001<α(α=0.05)以及对比实验的箱线图可以得出,通过提高螺丝铜含量减少螺丝镍含量之后螺丝的扭力有了显著的提高。说明通过DOE试验所得出的结论是正确的,需要推动螺丝供应商改变现有螺丝成分以提高螺丝扭力,降低螺丝不良率。

 

 

 

 

 

 

 

四、改进与控制阶段

 

 

       通过对影响六角螺丝扭力的三个因子进行DOE实验设计得出,目前供应商所提供的六角螺丝中铜的含量偏低,原料中镍成分含量偏高,导致六角螺丝脆性大,拉伸强度降低,出现了在装配线锁付时断裂现象,造成不良的市场后果。因此,根据测量与分析阶段所得出的结论与数据,针对关键影响因子做出以下两个方面的改善与控制:

 

       1)改善铜材材质,提高原材料中铜的含量,降低镍含量。要求供应商在生产中对杂铜进行报废处理,并在每批螺丝出货时必须确认铜材化学成分与物理性能,要求所生产的六角螺丝的铜成分含量达58.2%以上,镍成分含量不超过2.5%,并在出货时提供相关的产品质量合格保证书。

 

      2)供应商建立螺丝检验标准,并执行标准控制六角螺丝的出货不良率,要求对每批产品出货前进行螺丝扭力测试,要求所测试的螺丝扭力大于等于6.5 kgf/cm。

 

       对于非关键因子的改善对策与控制手段有:①对上岗员工进行培训,增加员工的熟练度,降低不良操作导致的六角螺丝锁付断裂;②每天生产前需对所以装配线上使用的电锁、气锁进行校验,将电锁与气锁的扭力标准定为6.5 kgf/cm;③对于锁付过程产生剧烈震动的锁头进行修理或更换,防止应为锁付产生的剧烈震动导致螺丝断裂。

 

      通过推动供应商对产品质量进行改善并对每批产品进行质量管控后,装配线六角螺丝第五十周不良率降为8 ppm,第五十一周与第五十周不良率为0,实现了项目的改善目标10 ppm,目标达成率110%。该项目改善的全年经济效益可达420 708元/年。

 

 

 

 

       六西格玛管理作为当前的研究热点之一,已逐渐被广大企业界认同为是依靠质量取得效益的有效途径,并发展为战略改进、业务变革和解决问题的最佳实践。本文通过应用六西格玛DMAIC改进模式以及相关六西格玛管理工具的应用,对G公司装配线所使用的六角螺丝出现高不良率的原因进行分析,并针对关键影响因子推动供应商对螺丝生产质量的改进,使六角螺丝不良率从原来的176 ppm降为0不良,实现了改善目标,提高了G公司显示器装配线的生产效率。通过实例应用可以看出,六西格玛管理方法使工作人员对生产现状的分析更加科学化、合理化,它以事实数据为依据,通过定量和定性的分析,提高生产质量,是企业提高经济效益十分可靠的系统改善法。

 

 

 

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