六西格玛（6sigma）改进和控制阶段的实践结果

1.六西格玛（6sigma）改进阶段（I）

六西格玛（6sigma）改进阶段需要对产生故障的关键因素进行针对性改进并提出最优改善方案，同时检验方案的有效性。由于四个因素之间具有连续交互作用，试验次数较多，试验水平较高，所以运用JMP特有的定制设计。

定制设计是一种能够以较少的试验次数满足特定需求的试验设计，为顾客提供个性化定制。根据输出功率、气体流量、焊机高度、相对速度四个因素交叉性关系以及因子组合水平，选取9次试验，进行定制试验分析，其定制因素水平，如表所示。

表定制试验因素水平统计表

利用JMP定制设计得到整体R2为0.9967，而整体方差P值为0.0416＜0.05，因此整体有效。然后对试验数据进行排序后的参数估计值分析，如图所示。根据t比绝对值最大，影响程度越高判断，焊机高度的t比绝对值最大，因此焊机高度对脱焊故障的影响程度最大，其次是气体流量，最后是输出功率及相对速度。

根据预测刻画器可以看出各因素对合格率的影响趋势，气体流量、相对速度与合格率成正比关系，而输出功率、焊机高度与合格率成反比关系，如图所示。因次，最终确定最优组合参数：气体流量为20L/min-1，输出功率为1000mW，相对速度为5cm/s-1，焊机高度为8.67cm。

图排序后的参数估计值分析结果

图预测刻画器

2.六西格玛（6sigma）控制阶段（C）

为获得最有效的改进效果，需要将得到的最优组合参数成功应用到实践中去，形成标准化制度。六西格玛（6sigma）项目小组根据改进的最优组合重新制定冲压件焊接工艺参数，并形成完善的产品组装过程指导书，保持组装焊接过程的有效性和受控性。

重新设置最优组合参数后，取总容量10000的冲压件样本20组，检测得到不合格率p。利用JMP得到组装冲压件不合格品率控制图，如图所示。显然样均值点都在上、下控制限（UCL、LCL）之内，所以过程是受控的