电子零部件行业实施六西格玛咨询降低按键压伤不良率

Z公司目前最大的客户之一，产品具有种类多，量大的特点。自Z公司按键量产以来，按键压伤问题一直严重困扰着生产，按键压伤的不良率一直居高不下，平均不良率5%，最高达到10%，一旦有压伤不良，整个按键组件就需要报废处理，报废金额巨大。因此快速有效地降低按键压伤不良率势在必行。通过学习六西格玛的知识得知，可以通过运用六西格玛分析阶段的知识点对数据进行回归分析，找到显著的影响因素并建立函数关系，从而快速进行针对性改善。

六西格玛的改进模式(DMAIC)

六西格玛的方法是一种采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进，从而达到更高的品质要求和提升客户满意度。而六西格玛是将稳健设计技术与六西格玛管理集成加以应用的技术，其具体实施模式为DMAIC。六西格玛的改进活动(DMAIC)分为5个阶段，15个步骤，如表1所示。


六西格玛的影响因素回归分析

回归分析是一种用回归方程式来确定两个变量之间存在的函数关系，用输入变量预测输出变量的统计性分析方法。其中，逻辑回归(对数回归)是考虑响应变量Y是离散变量，而自变量X为连续变量的问题，希望分析出哪些X对Y有显著影响。从Minitab软件分析出来的对数回归表中可以看出哪些变量是显著的，哪些是不显著的。去除不显著变量，获得缩减模型，重复上述步骤，直至获得最佳效果。

Y为计数型数据，X为计量型数据的回归分析部件尺寸的过程中，需要通过收集尺寸数据及不良现象来寻到尺寸与不良的关系。因此在解决问题之前，必须寻找两者的关系，对数据进行分析。Z公司的按键项目为例，分析按键划伤的主要影响因素。此项目中比较特殊的地方在于Y是计数型数据，1表示压伤，0表示未压伤；而X是计量型数据，表示关键部件的关键尺寸。通过学习六西格玛知识，收集数据，准确地采用了比较特殊的二进制Logistic回归分析方法，如表2、图1所示。



通过分析，快速地找到了按键压伤的主要影响因子，并针对性地通过修模进行改善。从二进制Logistic回归进入，将离散比率作为Y，其余连续性的变量作为X。

因此结合稳健六西格玛中回归分析的知识，运用统计学的方法来确定主要影响因素，并建立回归方程。最后针对性进行改模改善。

通过分析方发现，Y为离散型变形(0和1)，X为连续性变量，所以采用逻辑式回归分析，来判断显著影响因素。稽核Minitab软件，对收集的数据进行分析。

因y是计数型数据，x是计量型数据，因此采用"二进制Logistic回归分析"，分析发现：只有x4的P值小于0.05，为主要影响因子，如图2所示。


剔除其它因子后，建立y(压伤)与x4(按键槽宽)回归方程：y=40.6579-39.8587x4(1)

从式(1)可以看出，按键帽宽度尺寸越大，压伤不良率月底，因此我们验证了一个模穴(按键帽宽度尺寸走上限：＞1.10mm)，试验了877pcs，按键压伤不良3pcs，不良率0.34%。

通过以上的分析方法，可以快速找到。经过此次六通过以上分析方法，可以对圆刀平整度测量系统、过程稳定性、过程能力进行分析和评估，判断当前的测西格玛改善活动，使得PMI按键压伤不良率原来的5%下降至0.34%，预计每年可节省报废金额40万元以上，达成了预定目标。

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