六西格瑪DMAIC方法在提高產(chǎn)品加工過(guò)程能力中的應(yīng)用

隋麗輝， 王冬梅

(1. 上海電機(jī)學(xué)院 商學(xué)院， 上海 201306；2. 沈陽(yáng)黎明航空發(fā)動(dòng)機(jī)(集團(tuán))有限責(zé)任公司 質(zhì)量管理部， 沈陽(yáng) 110043)

六西格瑪DMAIC方法在提高產(chǎn)品加工過(guò)程能力中的應(yīng)用

隋麗輝1， 王冬梅2

(1. 上海電機(jī)學(xué)院 商學(xué)院， 上海 201306；2. 沈陽(yáng)黎明航空發(fā)動(dòng)機(jī)(集團(tuán))有限責(zé)任公司 質(zhì)量管理部， 沈陽(yáng) 110043)

六西格瑪(6σ)管理被視為公司管理流程重組、提高過(guò)程能力以及提高公司競(jìng)爭(zhēng)力的有效途徑。運(yùn)用6σ管理方法，對(duì)產(chǎn)品A的測(cè)量系統(tǒng)及加工過(guò)程能力的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別流程的改進(jìn)空間，從DMAIC方法(定義、測(cè)量、分析、改進(jìn)和控制)的5個(gè)階段詳細(xì)論述產(chǎn)品A加工過(guò)程能力的改進(jìn)運(yùn)作過(guò)程。

六西格瑪管理; DMAIC; 產(chǎn)品加工; 過(guò)程能力

6σ管理是20世紀(jì)80年代中期由美國(guó)摩托羅拉(Motorola)公司創(chuàng)立的一種質(zhì)量改進(jìn)方法[1]，在通用電氣(GE)、聯(lián)合信號(hào)(Allied Signal)、摩托羅拉(Motorola)等世界級(jí)企業(yè)中獲得了成功的應(yīng)用，取得了令人矚目的成就[2-3]。

Lee[4]提出一個(gè)研究模型，以測(cè)試6σ的管理活動(dòng)，他采用了結(jié)構(gòu)方程模型，在三星公司從事6σ管理活動(dòng)的一些管理人員中，收集到161份有效問(wèn)卷，實(shí)證結(jié)果表明，6σ活動(dòng)有助于質(zhì)量的提高，最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力；Gutiérrez[5]統(tǒng)計(jì)歐洲237家公司，其中58家公司能夠充分學(xué)習(xí)吸收6σ管理方法，利用其提高產(chǎn)品的過(guò)程能力。王斌會(huì)等[6]以田口玄一的質(zhì)量損失函數(shù)作為研究的基礎(chǔ),利用6σ管理中最常用的西格瑪水平,推導(dǎo)出衡量6σ經(jīng)濟(jì)效益的額外成本計(jì)量模型,為推行6σ管理的公司或機(jī)構(gòu)衡量6σ管理法的經(jīng)濟(jì)效益提供借鑒；劉偉等[7]針對(duì)6σ改進(jìn)的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了系統(tǒng)而全面的研究，從理論上證明了6σ改進(jìn)的可行性。何楨等[8]系統(tǒng)地探討了6σ管理的本質(zhì)、企業(yè)實(shí)施的流程以及實(shí)施中應(yīng)注意的問(wèn)題。從20世紀(jì)90年代起，6σ這個(gè)使用頻率日益增多的詞匯引起了企業(yè)界和管理界的廣泛關(guān)注，越來(lái)越多的組織開(kāi)始了6σ管理的實(shí)踐。

本文通過(guò)實(shí)例說(shuō)明6σ管理DMAIC方法的應(yīng)用過(guò)程，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)該方法對(duì)提高過(guò)程能力的有效性。

1 6σ管理的基本理念

1.16σ的基本概念

6σ管理是通過(guò)過(guò)程的持續(xù)改進(jìn)，追求卓越質(zhì)量，提高顧客滿意度，降低成本的一種質(zhì)量改進(jìn)方法。6σ質(zhì)量的理解有兩方面的含義： ① 代表6σ標(biāo)準(zhǔn)偏差；② 過(guò)程能力不超過(guò)百萬(wàn)分之三點(diǎn)四的缺陷率。概括地說(shuō)，6σ管理法是建立在以往最先進(jìn)管理理念基礎(chǔ)上的一種實(shí)踐活動(dòng)。它是一種靈活的綜合性系統(tǒng)方法，通過(guò)它能夠獲取和維持組織最大化的成功，它需要對(duì)顧客需求的理解，對(duì)事實(shí)或數(shù)據(jù)的規(guī)范使用和統(tǒng)計(jì)分析，以及對(duì)管理改進(jìn)工作流程的密切關(guān)注;因此，6σ是一種在新質(zhì)量管理理念指導(dǎo)下實(shí)施突破性質(zhì)量改進(jìn)的方法[9-11]。

1.26σ方法論

6σ為組織提供了核心業(yè)務(wù)流程的設(shè)計(jì)和改進(jìn)方法。它的目標(biāo)是突破性地縮小過(guò)程波動(dòng)。6σ提供了科學(xué)、嚴(yán)格的流程設(shè)計(jì)和改進(jìn)方法來(lái)達(dá)到上述目的。

作為一種管理方法，6σ管理有兩種形式： ① 對(duì)現(xiàn)有流程進(jìn)行改進(jìn)的DMAIC方法；② 對(duì)新產(chǎn)品、新流程進(jìn)行設(shè)計(jì)的6σ設(shè)計(jì)(Design for Six Sigma, DFSS)方法。6σ管理是通過(guò)一系列6σ設(shè)計(jì)或6σ改進(jìn)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的[12-13]。

DMAIC強(qiáng)調(diào)流程、測(cè)量、數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)等科學(xué)方法的基本要素。它通過(guò)DMAIC五步法將這些要素組織起來(lái)，使過(guò)程改進(jìn)更加有效。DMAIC是由定義D(Difine)、測(cè)量M(Measure)、分析A(Analyze)、改進(jìn)I(Improve)和控制C(Control)5個(gè)階段構(gòu)成的。D階段： 確定顧客的關(guān)鍵需求并識(shí)別需改進(jìn)的產(chǎn)品或過(guò)程，將改進(jìn)項(xiàng)目界定在合理范圍內(nèi)。M階段： 通過(guò)對(duì)現(xiàn)有過(guò)程測(cè)量，確定過(guò)程基線及期望達(dá)到的目標(biāo)，識(shí)別影響過(guò)程輸出Y的輸入X，對(duì)測(cè)量系統(tǒng)有效性作出評(píng)價(jià)。A階段： 通過(guò)數(shù)據(jù)分析確定影響輸出Y的關(guān)鍵輸入X，即確定過(guò)程的關(guān)鍵影響因素。I階段： 尋求優(yōu)化過(guò)程輸出Y并且消除或減小關(guān)鍵輸入X影響的方案，使過(guò)程的缺陷或波動(dòng)降低。C階段： 使改進(jìn)后的過(guò)程程序化并通過(guò)有效的檢測(cè)方法保持過(guò)程改進(jìn)成果[14-15]。

2 6σ改進(jìn)的應(yīng)用過(guò)程

6σ項(xiàng)目的選擇源于顧客，以顧客關(guān)注的質(zhì)量、成本、交付等為切入點(diǎn)，理解顧客當(dāng)前和未來(lái)的需要，根據(jù)組織發(fā)展的重點(diǎn)、產(chǎn)品以及急需解決問(wèn)題的順序，優(yōu)先選擇有價(jià)值的項(xiàng)目開(kāi)展6σ管理。產(chǎn)品A的過(guò)程能力曾一度產(chǎn)生波動(dòng)，不合格品率高達(dá)60%，為此，成立由顧客代表、技術(shù)人員、檢驗(yàn)人員和操作者等組成的項(xiàng)目小組，按照6σ的DMAIC方法實(shí)施改進(jìn)。

2.1現(xiàn)狀測(cè)量

將顧客抱怨轉(zhuǎn)化成關(guān)鍵質(zhì)量特性(Critical to Quality characteristics, CTQs)，在實(shí)施改進(jìn)前收集數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)狀測(cè)量。測(cè)量階段是量化現(xiàn)有問(wèn)題，這里需要量化測(cè)量系統(tǒng)能力和制造過(guò)程能力，即進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估和過(guò)程能力測(cè)算。

2.1.1 初步分析 D階段是確定問(wèn)題和范圍,是DMAIC的第1個(gè)階段，也是最重要的階段。其中心就是通過(guò)各種方法找到要解決的顧客不滿意的CTQs，把它作為改進(jìn)目標(biāo)。

從調(diào)整生產(chǎn)線后的不合格統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要特性是跳動(dòng)值0.05AB，不合格率高達(dá)50%；因此，選定該特性為CTQs。跳動(dòng)值0.05AB最終形成在No.6工序中，如流程圖1所示。

圖1 產(chǎn)品A的加工流程圖Fig.1 Process flow of product A

2.1.2 測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估 改進(jìn)實(shí)施前，評(píng)估測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性是至關(guān)重要的。測(cè)量是否有效的關(guān)鍵是對(duì)測(cè)量系統(tǒng)中不同變差的理解，因?yàn)檫@些變差的來(lái)源與測(cè)量本身有著密切的聯(lián)系，所以研究測(cè)量過(guò)程常常是有益的。測(cè)量誤差有多大、產(chǎn)生測(cè)量誤差的因素有哪些、測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定是否隨時(shí)間變化等。

測(cè)量系統(tǒng)是與測(cè)量有關(guān)的人、測(cè)量工具、測(cè)量對(duì)象、測(cè)量方法和環(huán)境的總稱。同一操作者使用同一測(cè)具對(duì)同一零件的同一特性進(jìn)行連續(xù)測(cè)量時(shí)產(chǎn)生的變差反映了重復(fù)性(Repeatability)。不同操作者使用同一測(cè)具對(duì)同一零件的同一特性進(jìn)行測(cè)量時(shí)產(chǎn)生的變差反映了再現(xiàn)性(Reproducibility)。測(cè)量系統(tǒng)能力通常用測(cè)量能力指數(shù)Gage Ramp;R百分比來(lái)評(píng)定，它是描述測(cè)量誤差占總體誤差的百分比，包括重復(fù)性和再現(xiàn)性，這兩者是造成測(cè)量系統(tǒng)誤差的主要因素。

采集數(shù)據(jù)的操作條件(測(cè)具、檢驗(yàn)員和測(cè)量方法)必須與生產(chǎn)實(shí)際一致，才能真實(shí)反映測(cè)量系統(tǒng)情況。表1是Minitab軟件輸出的Gage Ramp;R測(cè)算結(jié)果，測(cè)量系統(tǒng)誤差占總誤差的27.35%。通常情況下，測(cè)算結(jié)果小于30%有條件接受；因此，可認(rèn)為這個(gè)測(cè)量系統(tǒng)是可接受的。

表1 跳動(dòng)值0.05的Gage Ramp;R

2.1.3 過(guò)程能力測(cè)算 制造過(guò)程能力用σ水平來(lái)表示。在計(jì)算過(guò)程中，用Z值來(lái)表示σ水平。對(duì)于連續(xù)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)計(jì)算得到代表過(guò)程能力的Z值。首先應(yīng)明確過(guò)程的要求也稱過(guò)程的上、下界限，記為USL、LSL。用下述公式可以計(jì)算：

查Z值表，可得到p(d)usl(超出規(guī)范上限的概率)以及p(d)lsl(超出規(guī)范下限的概率)。而p(d)total(超出規(guī)范總的概率)，用p(d)total=p(d)usl+p(d)lsl計(jì)算得出，再通過(guò)反查Z值表，可以得到Z值。

計(jì)算得到的過(guò)程能力代表過(guò)程當(dāng)前狀態(tài)，定義為過(guò)程的長(zhǎng)期能力，記為Zlt(Z的Long Term值)。事實(shí)上過(guò)程能夠達(dá)到的水平要高于當(dāng)前狀態(tài)，定義這個(gè)能力水平為過(guò)程的短期能力，記為Zst(Z的Short Term值)。將長(zhǎng)期與短期能力間存在的差異定義為Zshift。

收集測(cè)量系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)下的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)狀能力分析，通過(guò)Minitab軟件輸出的能力分析計(jì)算，可得到每百萬(wàn)次采樣數(shù)的缺陷率(Defects Per Million Opportunities, DPMO)值為588803，查Z值表得到過(guò)程的長(zhǎng)期能力Zlt=-0.225。

2.2制定改進(jìn)目標(biāo)

尋找短期能力的方法是應(yīng)用“受控時(shí)間段”。先用收集的數(shù)據(jù)作運(yùn)行圖(見(jiàn)用Minitab軟件輸出的圖2)，再在運(yùn)行圖上找受控時(shí)間段作短期能力分析，可得到DPMO值為36.545×10-3，過(guò)程的短期能力Zst=1.75?！笆芸貢r(shí)間段”是針對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇，在運(yùn)行圖中選取一段接近目標(biāo)值的時(shí)間段，若這段時(shí)間過(guò)程的變差減小，則該時(shí)間段的過(guò)程能力可作為過(guò)程的短期能力。從長(zhǎng)短期能力差距看(Zshift=1.975)，過(guò)程改進(jìn)空間很大，提高過(guò)程能力可以實(shí)現(xiàn)。

圖2 跳動(dòng)值0.05運(yùn)行圖Fig.2 Run chart of run out 0.05

了解現(xiàn)有過(guò)程能力后，將過(guò)程短期能力作為努力目標(biāo)，并考慮生產(chǎn)實(shí)際情況，DPMO值從588.803×10-3降低到70×10-3作為改進(jìn)目標(biāo)。

2.3原因分析

A階段是找出問(wèn)題的原因，確定關(guān)鍵影響因素。項(xiàng)目實(shí)施的主要內(nèi)容就是先通過(guò)一些質(zhì)量工具找出與輸出Y相關(guān)的輸入Xs，并分析它們之間的相互關(guān)系，再用假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析來(lái)驗(yàn)證這些關(guān)系是否存在和相互關(guān)系的大小，即找出影響Y的少數(shù)關(guān)鍵Xs，為過(guò)程的改進(jìn)指明方向。

利用因果圖分析，遵從因果原則，即因和果不是獨(dú)立存在的，它們是基于不同時(shí)間角度的同一事件。經(jīng)過(guò)項(xiàng)目小組分析，初步確定了3個(gè)主要的影響因素： 切削參數(shù)、定位基準(zhǔn)面、夾具結(jié)構(gòu)(見(jiàn)圖3)。進(jìn)而確定了改進(jìn)的焦點(diǎn)是改進(jìn)加工方法，確定合理的切削參數(shù)；保證定位基準(zhǔn)面的平面度；改進(jìn)夾具結(jié)構(gòu)，提高定位準(zhǔn)確性。

3 改進(jìn)方案設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方法就是根據(jù)可能的分析結(jié)果實(shí)施改進(jìn)。而6σ方法強(qiáng)調(diào)任何結(jié)果必須經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)證實(shí)，即在做出結(jié)論前，要收集相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后才能做出判斷。

設(shè)計(jì)改進(jìn)方案和數(shù)據(jù)收集計(jì)劃： ① 針對(duì)夾具，采用兩種定位結(jié)構(gòu)的夾具，按夾具1(12點(diǎn)定位)和夾具2(3點(diǎn)定位)來(lái)收集數(shù)據(jù)；② 針對(duì)定位基準(zhǔn)面，調(diào)整加工方法，收集其調(diào)整前后的數(shù)據(jù)；③ 針對(duì)切削參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定為4組，即A、B、C、D進(jìn)行收集數(shù)據(jù)。④ 根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析。

3.1定性分析

應(yīng)用盒線圖查看Xs和Y的關(guān)系是否存在，并進(jìn)行定性分析。從Minitab軟件輸出圖可見(jiàn)： 圖4中兩種夾具定位結(jié)構(gòu)加工的特性值分布也有影響；圖5中基準(zhǔn)面調(diào)整前后加工的特性值分布差異比較明顯；圖6中4組切削參數(shù)加工的特性值分布有明顯差異，即切削參數(shù)影響顯著。結(jié)論是3個(gè)因素均對(duì)該特性產(chǎn)生影響。

圖3 因果分析圖Fig.3 Cause and effect chart

圖4 夾具分析圖Fig.4 Fixture analysis chart

圖5 基準(zhǔn)面分析圖Fig.5 Datum B face analysis chart

圖6 切削參數(shù)分析Fig.6 Cutting parameter analysis

3.2定量分析

用假設(shè)檢驗(yàn)判斷找出Xs和Y的關(guān)系是否具有統(tǒng)計(jì)意義。在Xs和Y之間關(guān)系確定后，再用回歸分析來(lái)判斷Xs和Y關(guān)系的強(qiáng)弱。

Y是輸出跳動(dòng)值0.05，Xs是輸入的切削參數(shù)、定位基準(zhǔn)和夾具3個(gè)因素。

對(duì)夾具因素進(jìn)行假設(shè)試驗(yàn)如下(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動(dòng)值 0.05

SourceDFSSMSFP夾具10．0023040．00230417．140．000Error770．0103500．000134Total780．012654Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev夾具1420．053120．01381()夾具2370．042300．00838()PooledStDev=0．011590．04000．04500．05000．0550

從輸出結(jié)果可以得到Plt;0.05，這說(shuō)明夾具因素對(duì)輸出Y有影響。然后，對(duì)定位基準(zhǔn)面因素進(jìn)行假設(shè)試驗(yàn)(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動(dòng)值 0.05

SourceDFSSMSFP基準(zhǔn)面B10．00563290．005632961．780．000Error770．00702090．0000912Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev調(diào)整后370．0390540．005990()

從輸出結(jié)果可見(jiàn)Plt;0.05，定位基準(zhǔn)面因素對(duì)輸出Y也有影響。最后，對(duì)切削參數(shù)因素進(jìn)行假設(shè)試驗(yàn)結(jié)果如下(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動(dòng)值 0.05

SourceDFSSMSFP切削參數(shù)30．00632160．002107224．960．000Error750．00633220．0000844Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDevA組150．0510670．009012()B組170．0620590．013926()C組250．0374000．006144()D組220．0472730．007516()Poo

假設(shè)試驗(yàn)的結(jié)果是： 3個(gè)因素的P值都小于0.05，說(shuō)明這3個(gè)Xs都對(duì)結(jié)果Y有影響。這3個(gè)因素對(duì)結(jié)果Y的影響程度如何呢？下面通過(guò)回歸來(lái)進(jìn)行綜合分析。首先將這3個(gè)因素放在一起做回歸分析，其結(jié)果如下(Minitab輸出結(jié)果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues夾具fixed2夾具1夾具2切削參數(shù)fixed4ABCD基準(zhǔn)面Bfixed2調(diào)整后調(diào)整前AnalysisofVariancefor跳動(dòng)值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP夾具10．00230370．00001180．00001180．160．692切削參數(shù)30．00405430．00153770．00051266．850．000

從回歸分析的結(jié)果可以看出： 定位基準(zhǔn)面和切削參數(shù)因素的Plt;0.05，而夾具因素的Pgt;0.05，說(shuō)明夾具的影響不占主導(dǎo)地位。排除夾具因素后，將切削參數(shù)和定位基準(zhǔn)這兩個(gè)因素放在一起再做一次回歸分析，下面是回歸分析結(jié)果(Minitab輸出結(jié)果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues切削參數(shù)fixed4ABCD基準(zhǔn)面Bfixed2調(diào)整后調(diào)整前AnalysisofVariancefor跳動(dòng)值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP切削參數(shù)30．00632160．00154450．00051486．960．000基準(zhǔn)面B10．00085580．00085580．000855811．560．001Error740．00547640．00547640．0000740Total780．0126538

從回歸分析的結(jié)果可知： 這兩個(gè)因素的P值都小于0.05，這說(shuō)明它們都占主導(dǎo)地位。

3.3確定關(guān)鍵因素

切削參數(shù)和定位基準(zhǔn)這兩個(gè)因素對(duì)Y的影響是占主導(dǎo)地位的。這兩個(gè)因素的影響程度哪一個(gè)更強(qiáng)呢？用組內(nèi)平方和所占總平方和的比例可以畫(huà)出餅圖(見(jiàn)圖7)。由圖可以看出： 切削參數(shù)的影響占50%，定位基準(zhǔn)面的影響占7%；因此，切削參數(shù)的影響是關(guān)鍵因素。

圖7 影響因素比較圖Fig.7 Factors comparing pie chart

這個(gè)結(jié)論的重要意義在于，它統(tǒng)一了認(rèn)識(shí)，指出了改進(jìn)的方向。

3.4制定改進(jìn)控制措施

將找出對(duì)Y有顯著影響的少數(shù)Xs，這些Xs就是改進(jìn)的焦點(diǎn)。I階段是改正問(wèn)題，就是通過(guò)對(duì)這些Xs進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而將輸出Y的過(guò)程能力提高。

3.4.1 固化切削參數(shù) 由于No.6工序沒(méi)有給定切削參數(shù)(跳動(dòng)值0.05AB是該工序形成的)，故在加工中，操作者自己確定切削參數(shù)，導(dǎo)致切削參數(shù)因人而異，加工過(guò)程不穩(wěn)定。該產(chǎn)品調(diào)線前，在普通設(shè)備上加工，操作和檢驗(yàn)員是非常有經(jīng)驗(yàn)者，生產(chǎn)批量又小，盡管沒(méi)有給定參數(shù)，控制得比較好，即使產(chǎn)生少量不合格品也沒(méi)引起注意。調(diào)線后，因設(shè)備和人員的差異，經(jīng)驗(yàn)就行不通了。必須根據(jù)數(shù)控設(shè)備特點(diǎn)固化切削參數(shù)，消除人為因素的影響。通過(guò)對(duì)不同切削用量的組合分析對(duì)比，確定了一組最適宜的切削參數(shù)(n=18-20(r/min)，f=0.1-0.15(mm/r)，t=0.05-0.2(mm))納入到作業(yè)文件中。

3.4.2 保證定位基準(zhǔn)面的平面度 定位基準(zhǔn)B是在No.3工序形成的，而No.4和No.5工序加工過(guò)程對(duì)零件產(chǎn)生變形的影響較大。定位基準(zhǔn)的平面度將直接影響No.6工序(跳動(dòng)值0.05)的加工質(zhì)量；因此，調(diào)整定位基準(zhǔn)加工參數(shù)方法，以減小變形對(duì)定位基準(zhǔn)B的影響程度。

為減小變形的影響，No.3和No.5工序，增加走刀次數(shù)，并保證平面度在0.03mm以內(nèi)。同時(shí)建立統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(Statistical Prorcess Control, SPC)質(zhì)量控制點(diǎn)，明確詳細(xì)的控制要求。將No.4工序銑花邊方法由側(cè)銑改為插銑。

3.4.3 改進(jìn)工裝結(jié)構(gòu) 由分析結(jié)果可知： No.6工序定位夾具2的結(jié)構(gòu)較合理。原定位夾具1是12點(diǎn)定位，易產(chǎn)生過(guò)定位，僅用12個(gè)螺栓夾緊，夾緊力不均，很難控制變形。采用夾具2結(jié)構(gòu)，由12點(diǎn)定位改為3點(diǎn)定位，用固定壓板壓緊的整體壓緊方式均衡夾緊力來(lái)減小變形的影響。檢查產(chǎn)品的量規(guī)結(jié)構(gòu)與定位夾具結(jié)構(gòu)相同，為保證基準(zhǔn)平面度在0.03mm以內(nèi)，提高測(cè)量準(zhǔn)確性，量規(guī)也采取了整體壓緊方式。

3.4.4 改進(jìn)后的控制措施 根據(jù)改進(jìn)結(jié)果修改相關(guān)作業(yè)文件，建立相應(yīng)的SPC重點(diǎn)控制，進(jìn)一步鞏固改進(jìn)成果。

4 6σ改進(jìn)的效果分析

通過(guò)對(duì)改進(jìn)前后的效果對(duì)比分析，可知C階段是保證問(wèn)題不再發(fā)生。收集改進(jìn)后的數(shù)據(jù)，將改進(jìn)前后的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析如下。

4.1DPMO值下降情況

由圖8可以看出，其改進(jìn)效果十分明顯，跳動(dòng)值0.05AB的DPMO從改進(jìn)前的588.803×10-3降低到36.473×10-3；改進(jìn)前過(guò)程能力Zlt=-0.225，改進(jìn)后過(guò)程能力達(dá)到了Zlt=1.75。預(yù)定目標(biāo)是下降到70×10-3，實(shí)際上已經(jīng)超過(guò)了預(yù)定目標(biāo)值，σ水平明顯提高。

圖8 DPMO值的降低情況Fig.8 Decline of DPMO

4.2其他比較方法

應(yīng)用Minitab軟件還可以采用“誤差一致性分析”和“兩個(gè)樣本的T試驗(yàn)”等方法驗(yàn)證改進(jìn)效果，增強(qiáng)改進(jìn)信心。

從改進(jìn)后的控制圖9可以看出： 經(jīng)過(guò)定義、測(cè)量、分析和改進(jìn)和控制階段的實(shí)施，減少了加工特性的變異程度，由圖9還可看出，跳動(dòng)值0.05AB完全控制在公差界限之內(nèi)，達(dá)到了預(yù)定的目標(biāo)。

圖9 改進(jìn)后的控制圖Fig.9 Control chart after improvement

由于找到并針對(duì)性地改進(jìn)和控制了流程的關(guān)鍵Xs，生產(chǎn)過(guò)程順暢起來(lái)，顧客滿意度得到了改善。

5 結(jié) 語(yǔ)

6σ管理的DMAIC方法是一步一步地通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)流程進(jìn)行分析，揭示“關(guān)鍵的Xs”，并尋求對(duì)“關(guān)鍵Xs”最佳改進(jìn)和控制方案的科學(xué)方法。從方法論的角度看，每一個(gè)DMAIC過(guò)程都遵從了“數(shù)據(jù)”到“信息”再到“知識(shí)”的認(rèn)知過(guò)程，它是識(shí)別流程的改進(jìn)空間，把握流程的改進(jìn)機(jī)會(huì)，并最終實(shí)現(xiàn)改進(jìn)效果的、嚴(yán)格的、結(jié)構(gòu)化的、解決問(wèn)題的方法。DMAIC方法不僅可以改進(jìn)產(chǎn)品的制造過(guò)程能力，還可以通過(guò)降低成本提高效率，為企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)收益，增強(qiáng)組織的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

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Application of DMAIC Method of Six Sigma Management to Enhance Production Capability

SUILihui1,WANGDongmei2

(1. School of Business Management, Shanghai Dianji University, Shanghai 201306, China; 2. Department of Quality Management, Shenyang, Aero Engine(Group) Co., Ltd., Shenyang 110043, China)

Six Sigma is an effective way of management process reengineering, process capability improvement and enhancement of company competitiveness. The measuring system and processing capacity of a certain product, A, is analyzed to identify the process improvement opportunity by implementing the Six Sigma management method. The improvement process of the product’s process capabilities is discussed in detail in terms of the 5 phases of the DMAIC method: define, measure, analyze, improve and control, of the Six Sigma.

Six Sigma management (6σ); DMAIC; product processing; process capability

2095-0020(2013)05 -0277-08

F 273

A

2013-09-08

上海電機(jī)學(xué)院科研啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目資助(13QD04)；上海電機(jī)學(xué)院重點(diǎn)學(xué)科資助(10xkJ01)

隋麗輝(1968-)，女，教授，博士，主要研究方向?yàn)橘|(zhì)量管理，E-mail： suilh@sdju.edu.cn/suilihui@163.com