1、问题提出
CBOE机架是BTS系列的旗舰型产品,根据目前生产线回馈,粘胶板脱落率较高,影响整个产品的交货期并且还要花大量的人力进行返修,使得生产成本居高不下。粘胶板是用来固定CBOE线束的,在粘贴后两到三天会出现脱落导致使整个产品不合格。目前数据显示脱落率高达35%,现希望通过六西格玛(6sigma)的DMAIC模型进行流程改进,目标是把粘胶板的脱落率控制在5%以内。
2、六西格玛(6sigma)DMAIC实施
DMAICDefineMeasureAnalyzeImproveContol定义测量分析改进控制
图1 六西格玛(6sigma)DMAIC五步法
2.1 六西格玛(6sigma)的定义阶段(Define)
通过SIPOC工具界定了项目的范围。
针对黏胶板的设计过程和装配流程进行改善,而其装配流程包含领料这四个过程。
图2 SIPOC模型
2.2 六西格玛(6sigma)的测量阶段(Measure)
对于选取喷漆及不喷漆的基材表面,粘贴黏胶板后,然后使用手持式液晶显示拉力计对黏胶板进行拉力测试。
图3 手持式液晶拉力计
图4 手持数字式推拉力计检验砝码
为了验证测量系统的可靠性,六西格玛(6sigma)项目团队对量测系统判定的方式建立验证计划。
所选拉力计为IMADA DPS-20见图3。根据第三方(上海精密计量测试研究所)的测试报告,+/-0.3%的F.S合格。
表1 实验背景信息
验证时间2014.12.10~12.20验证人A目的选取样本,考量质检员的检验操作能力,验证测量系统的可靠性。Gage分类计量型Gage测量系统类型目测及手持数字式推拉力计检验砝码数据收集方案3个质检员早中晚各两次质检员人数3(人)样品数4(个)反复测量次数2(次)
MSA测量系统分析如下:
使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成分,而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R研究确定。测量系统误差由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠。
表格数据均采用Minitab软件分析得出,采用图表与数据表的形式表现定性与定量的分析结果,参见图5。
图5 MSA测量系统分析图
变异分量图(Components of Variation),图5左上。直观地表示会话窗口输出中的最终表,其中显示了以下各项的条形:合计量具R&R、重复性REPEAT、再现性REPORD以及部件间变异Part to Part,由图中可以看出偏差基本来源于Part to Part之间,说明测量系统是可靠的。
S控制图按操作员(S Chart by Operator),图5左中显示测量值中由每个操作员引起的测量值的差异。
Xbar控制图按操作员(Xbar Chart by Operator),图5左下显示每个操作员的测量值与总体平均值的关系,并将操作员与平均值进行比较,图中大部分点落在控制线外,说明测量对象波动较大,测量系统变化相对较小,显示测量系统正常。
测量按部件(Measurement By Part),图5右上显示部件的主效应,可以比较每个部件的平均测量值。
测量按操作员(Measurement By Operator),图5右中显示操作员的主效应,这样就可以比较每个操作员的平均测量值。
操作员与部件交互作用(Operator by Part Interaction),图5右下图显示操作员与部件交互作用的效应。
方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA)从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。参见图6。
图6 MSA测量系统分析数据
参数注释(DF:自由度,SS:平方差,MS:均方差,F:概率值,P:显著水平)
如果%研究变量(%Study Var)列中的Total Gage R&R(合计量具 R&R)贡献:小于10%——则测量系统可接受。在10%到30%之间——则测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设备成本、维修成本或其它因素。大于30%——则测量系统不可接受,并应予以改进。
表格中合计量具R&RTotal Gage R&R的数值为2.97%,部件间Part to Part数值为99.96%说明测量数值偏差主要来源于部件间,测量系统是完全可接受的。
可区分类别数(Number of Distinct Categories)声明,此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间数。也可以将其视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。
表2 FMEA实验因子分析