田力軍, 張 峰, 程鈞謨, 殷秀清

(山東理工大學 商學院， 山東 淄博 255012)

科技的進步及管理模式的創(chuàng)新使現代化制造業(yè)迅速發(fā)展，并隨著IE(industrial engineering)不斷成熟，降低企業(yè)制造成本的同時，不斷提升生產效率.其中，愈來愈多的工程制造都深刻了解到產品質量對于維持公司正常長久生存的重要性，采取多種工藝改進工具，時刻關注于產品質量狀況，從而追求質量的完善和資源效益的最大化.但是在這樣的背景下，要從客觀的角度分析到兩個方面：一是IE為提升產成品質量，采取系列改善手法消除作業(yè)中的浪費，但作業(yè)人員卻易忽視質量檢測設備自身的問題，即由于設備、員工操作的失誤等導致良品被檢測為不良品，影響工作效率的提升；二是在生產現場由于時間的有限性，IE人員不能過多進行改善測試，不利于抓住問題產生的關鍵因素，缺乏有效的實驗方法.雖然近幾年六西格瑪科學管理方法風靡全球，但是在我國制造業(yè)中應用未能達到理想成效，特別是在中小型企業(yè)中缺乏突破性解決問題的方法.該背景下，在對生產現場檢測流程充分了解的基礎上，采用DOE理論及控制因素試驗法，及時發(fā)現誤測率較高的影響因素，從而實施針對性的改善措施，從根本上解決問題.

1 DOE及相關理論研究綜述

實驗設計可結合企業(yè)的實際情況，在有限的資源條件下，為企業(yè)尋找最合適的運作條件及問題關鍵點.Byung-Ju Yi采用柔性鉸鏈的設計與實驗，對實驗結果的合理分析，確保了零件的位置精度[1]；De Neve, H.通過對LED的設計與實驗結果研究，對產品進行了合理定位，提升了工作效率[2]；Taylor綜合運用階乘設計和田口設計，確定了最佳的磨削條件及車輪轉速，并對實驗過程進行了詳細的闡述[3].國內研究如劉曉劍等對無鉛波峰焊工藝、DOE法及其在無鉛波峰焊工藝優(yōu)化中應用的研究現狀進行了總結介紹，顯示出其獨特的優(yōu)越性[4]；錢偉等應用正交實驗方法(DOE)提升銅桿產品的體積電阻率合格率，對“打渣溫度”、“提煉溫度”、“打氧時間”和“攪拌頻次”等影響因素進行了四因素三水平的正交實驗設計，得到最優(yōu)煉制工藝參數,使得體積電阻率合格率提升至97.8%，也使銅桿產品的合格率得到改善[5]；張賀等設計的檢測設備是通過測量沖床、壓力機合模高度的異常情況來實現對沖壓件品質的檢測，設備內置了大容量的Flash存儲器，方便用戶進行數據統計，實現不良產品的可追溯性[6].

綜上所述，眾多學者都是對于實驗設計應用限制在了產品的開發(fā)與研究范圍內，雖然這樣可以有效縮短產品的研發(fā)周期，大大提升其產品的合格率，但是未能將實際應用突破現有應用范圍的局限性.所以，結合上述所提到的兩個方面的問題，本文以生產現場的質量檢測誤差率為研究對象，在掌握作業(yè)流程及數據收集整理的基礎上，利用DOE中控制因素試驗設計的方法對探索問題的最重要影響因素，為改善工作提供強有力的依據，從而推動精益生產管理[7].

2 研究方法與實驗設計

DOE法是以概率論和數理統計為理論基礎，合理安排實驗的一種方法論.它的主要作用是降低試驗次數、提高試驗精度、使研究者從實驗結果中獲取無偏的處理效應和實驗誤差的估計[8].DOE方法始于20世紀20年代，經過幾十年的發(fā)展應用產生了許多新的理論和方法，并不斷豐富完善成了統計學的一個重要分支，在實際應用中，實驗設計研究常常被用來提高產品質量、降低成本、改善工藝條件或參數.

本文采用的DOE研究方法即以y=f(x)基本模型為依據[9]，如圖1所示，左側為實驗設計的基本流程，而實驗設計就是在提供可供資源和期望信息的前提下，綜合輸入、可控因子和噪聲變量，研究y與x的關系，并探索及確定對響應變量最有影響的變量，而一般情況下，由于需要保持過程的穩(wěn)健性，使得外部(n)變異性來源影響較小[10].

圖1 研究方法基本模型

DOE操作步驟[10]：

1)確定實驗目標.在實踐中，團隊成員全體參與，要注意確定需要試驗的問題，并將其轉化為都可接受的提案.

2)響應變量的選擇.通常選擇所測變量值的平均值或標準差，如果存在多種變量，取其中發(fā)揮關鍵性作用的變量，確保該變量可為試驗提供有用信息.

3)確定因子，選擇水平.采取流程圖、因果分析圖等，結合5W1H法、頭腦風暴法等篩選影響響應變量的因素，并綜合多方面的信息進行統計分析.

4)制定實驗方案.結合實驗目標，將實驗分組、次數、順序等需要依據一定的原則或方法進行安排.

5)實施實驗.嚴格按照計劃進行實驗，并做好監(jiān)督檢測、記錄工作，包括響應變量數據、環(huán)境、員工操作、實驗材料等，注意數據收集的全面性[11].

6)數據的分析.選擇合適的統計方法，排除實驗者主觀臆斷，確保實驗結論的客觀性.

7)結果.依據實驗，采用圖解法等推出實施路線，并做好后續(xù)的跟蹤實驗，確保結論的正確性[12].

3 實證檢驗

DVD制造是A公司的主營業(yè)務，經過近期對現場實際作業(yè)收集的數據統計分析(如圖2所示)可知，面臨的最大問題是生產DVD的一生產線M工站的瓶頸工時過長，嚴重影響生產線平衡.為了對生產線進行優(yōu)化，提升生產線的作業(yè)效率，公司IE人員要運用DOE試驗設計分析瓶頸產生原因，找出主要的影響因素，進而實施有效的改善措施.

圖2 各工站作業(yè)時間統計圖

圖1中：a.光電異物檢查及排線清查；b.光電檢查+光電片預點膠；c.光電轉換器和光柵調校；d.光電+光柵點膠；e.唱片馬達和循跡馬達裝配；f.激光頭組裝；g.掛架裝配；h.傳動片螺絲調整；i.傳動片點膠；j.蝸輪涂油和循跡測試；k.MD DVD評估；l.MD CD評估；m.DSP；n.貼標簽和測試o.封錫橋；p.外觀檢查1；q.外觀檢查2.

為解決上述問題，運用DOE試驗設計分析瓶頸產生原因，步驟如下：

1)分析M工站(即上述k組)的作業(yè)流程.如圖3所示，物料進入MD DVD工站后，首先對其進行檢測，判斷其是否是不符合規(guī)格要求，如果不是則將其傳遞到正常作業(yè)流程中的下一工序；如果是則將其裝盒運至其它同類型工站或者留在本工站，留在本工站的需要不同人員進行3次檢驗，如果檢測結果是符合要求的，則屬于誤測，將該產品傳遞至正常作業(yè)流程中的下一工序，如果檢測是不良品，則進行裝盒處理，同理，被運送至其它類型工站的產品進行類似檢測，依據檢測結果對同“留在本工站”的產品進行相同處理.

圖3 MD DVD評價工站工作流程圖

2)根據統計得出統計誤測率表.本文所采用的數據是來自于公司實際的現場收集，采用IE基礎手法中秒表測時.通過對7月25日至30日連續(xù)6天的數據收集(29日由于調休無法收集數據)，并將相關數據進行匯總整理，得到誤測率統計表.

表1 統計結果及誤測率計算

由此可知，誤測率過大是工時過大的主要原因.

3)尋找解決途徑

由上可知誤測率是瓶頸工時產生原因，現在重點分析誤測產生原因，解決辦法是運用DOE試驗設計法[13].

首先運用因果分析法[14]，結合頭腦風暴法從人員、機器、材料、方法、環(huán)境等方面進行選擇影響因素，如圖4所示.

由上可知，主要影響因素是：人的操作不熟練、設備精確度不高和碟片質量不良，但是這在一定程度上是憑借團隊成員的經驗進行分析，而缺乏一定的客觀性，所以，要找出最關鍵的影響因素，需要進行實驗分析.

圖4 因果分析圖

4)實驗分析

設計實驗分析上述三個因素中找出最主要的一個影響因素.

實驗條件：操作工人：兩人(人+人-)

設備：兩臺(設備+設備-)

碟片：兩張(碟片+碟片-)

監(jiān)督員：兩名(工程人員)

記錄員：兩名(IE人員)

實驗方法：控制因素法[15]，控制其中兩個因素，分析第三個因素對結果的影響程度.見表2.

由此可得出，設備是誤測產生的最主要原因.

所以，聯系設備維修人員，指定詳細設備維修與維護方案，設備維修后將誤測率由原來12.2%降至4.2%，該工站工時由17.67s縮短為16.244s，減少了1.226s.

表2 實驗結果

注：生產同lot產品,編號1與8、2與7、3與6，4與5實驗分別同時進行.

5)改善方案實施后效果對比.通過該方案的實施改善，誤測率由改善前的12.2%，降低到了改善后的4.2%，優(yōu)化率達到65.6%，可有效降低檢測過程中所出現誤差的概率，提升作業(yè)效率，如果將該方法推廣至更多的生產線及廠區(qū)，可實現更加可觀的效益.

表3 改善效果對比

4 結論及對策

通過因果分析法選取員工操作、設備和碟片作為三個因子，分別進行控制實驗，研究M工站誤測率影響機制，首先深入熟悉M工站的作業(yè)流程，并通過秒表測時，收集工站的大量數據，針對數據進行了有效處理，在此基礎上，利用DOE實驗設計的方法，對主要影響因素進行了實驗分析.實驗結果表明，設備的精準度是導致誤測率較高的最主要影響因素，在針對該問題進行改善后，有效降低了誤測率和瓶頸工時，提升了產能.綜上分析，本文提出以下對策：第一，IE的改善工作要具有高度的全面性.生產線的改善要從人、機、料、法、環(huán)、檢測等多項環(huán)節(jié)進行考慮分析，并將各環(huán)節(jié)的影響因素分析透徹，深入研究的基礎上進行合理改善.第二，改善要抓關鍵點.生產現場出現的問題往往是由多方面的因素構成，由于資源的有限性，常常不允許對多個因素進行細致改善，在這樣的情況下，要抓住導致問題出現的關鍵因素，對該因素進行改善，可大大提升改善效果.第三，選取合適的方法解決問題.例如在實驗成本較高的情況下，選取何種實驗、實驗次數等，要從系統性思想的角度出發(fā)，分析過程的整體效果，在此基礎上，選取有效的方法解決問題.

[1] Byung-Ju Yi, Heung-Youl Na,Goo Bong Chung,etal. Design and experiment of a 3-DOF parallel micromechanism utilizing flexure hinges[J]. Robotics and Automation, IEEE, 2003, 19(4): 604-612.

[2] De Neve H, Blondelle J, Baets R,etal. High efficiency planar microcavity LED's: comparison of design and experiment[J]. IEEE Photonics Society, 2002, 7(3): 287-289.

[3] Alagumurthia N, Palaniradja N, Soundararajan V. Optimization of Grinding Process Through Design of Experiment (DOE)-A Comparative Study[J]. Materials and Manufacturing Processess, 2006, 1(21):19-21.

[4] 劉曉劍,王玲,萬超. DOE法在無鉛波峰焊工藝優(yōu)化中的應用研究[J]. 電子工藝技術, 2013, 34(1):10-13.

[5] 錢偉,沈緋紅. 基于DOE的銅桿產品體積電阻率合格率改進[J]. 產業(yè)經濟, 2013 (7): 337.

[6] 張賀,姜飛,崔學梅. 沖床、壓力機用不良品檢測設備的研究與開發(fā)[C]// 戰(zhàn)略性新興產業(yè)與科技支撐, 2012, 548-553.

[7] 張洪亮,牛占文. 基于ANP-SPA的精益管理實施水平系統性評價[J]. 工業(yè)工程,2013,16(2):97-103.

[8] 杜芳琪,熊偉. 基于QFD、TRIZ和DOE的產品設計方法研究[J]. 技術經濟與管理研究,2008(5):12-14.

[9] 胥勛濤,田逢春,閆嘉,等. 基于DOE的電子鼻實驗優(yōu)化方法[J]. 傳感器與微系統,2009,28(3):15-17.

[10] 閔亞能. 實驗設計(DOE)應用指南[M]. 北京：機械工業(yè)出版社, 2011.

[11] Gutiérrez-Oppe E E, Salvagnini W M, Maria Taqueda M E S. Comparison between the design of experiments and simulation in the three-phase distillation in a sieve tray column for glycerine dehydration[J]. Chemical Engineering Research and Design,2013,91(7): 1 186-1 202.

[12] 趙振山,董彧蒨,郭承鵬. 基于DOE方法超緊湊S型進氣道被動流動控制優(yōu)化設計[J]. 航空計算技術,2009,39(6):25-29.

[13] 彭江龍. 基于試驗設計(DOE)方法的無線網絡參數設置[J]. 電信工程技術與標準化,2012(1):16-21.

[14] 楊斯元. 實驗設計在集成電路研發(fā)中的重要性[J].中國集成電路,2012(154):84-88.

[15] 高妮妮,劉子先. 基于馬氏田口方法的單病種成本影響因素優(yōu)化選擇[J]. 工業(yè)工程,2012,15(5):15-20.