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六西格玛(6sigma)DMAIC方法在整车质量优化中的应用

张驰专栏  |      2017-09-30 08:50:04
引言:六西格玛(6sigma)DMAIC是一种先进的质量管理方法,主要是从系统管理角度出发,通过项目定义,以数据和过程为分析基础,对产品问题进行优化和控制,最终高效低成本地提升产品质量。

质量是一个企业的生命,持续改进质量又是每个企业至关重要的战略。六西格玛(6sigma)DMAIC是一种先进的质量管理方法,主要是从系统管理角度出发,通过项目定义,以数据和过程为分析基础,对产品问题进行优化和控制,最终高效低成本地提升产品质量。本文以某款轿车下线合格率为研究对象,基于六西格玛(6sigma)DMAIC质量管理方法,系统解决影响产品质量的关键问题,最终验证六西格玛(6sigma)方法在产品质量优化中的有效性。

在实际运用中,六西格玛(6sigma)的核心是DMAIC模型,包括定义阶段(Define)、测量阶段(Measure)、分析阶段(Analyse)、改善阶段(Improve)和控制阶段(Control)共5个阶段。通过应用统计学,对产品生产过程的问题进行定义,数据分析,措施执行与跟踪反馈的闭环,最终提升产品质量。

1.六西格玛(6sigma)定义阶段(Define)

某公司为整车制造公司,其制造过程每个工艺环节都有质量控制,如图1所示。通过数据采集系统实时记录合格率情况,产品下线合格率为各个控制点综合合格率,是评价整车质量的关键指标。

图1 整车制造质量监控环节

该公司生产一款轿车X,其某月下线合格率为85.7%,相比同生产线的Y车型和Z车型偏低,见表1。因此“提升A产品的下线合格率”成为项目议题。

表1 该公司某月三款车型下线合格率

2.六西格玛(6sigma)测量阶段(Measure)

要提升X车型下线合格率,首先需要排查出关键环节,然后确定主要因素进行分析改进。六西格玛(6sigma)测量阶段是为项目提供数据基础,所以必须保证数据监控的准确性和可视化。

该公司采用了德国最先进的Fis质量监控系统,能实现数据的准确采集、及时分析和报告生成。基于Fis系统对X车型生产过程各环节进行数据分析。从质量监控系统反馈的数据显示,三款车型差异最大的在“终检”这一环节,见表2。

表2 三款车型各控制环节合格率统计

表3 X车型“人机料法环”分析

从终检监控的具体缺陷来看,如图2,X车型主要的缺陷集中在车门匹配方面,缺陷占总缺陷的75%。

图2 X车型终检缺陷分布


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