一个六西格玛黑带项目管理——减少黑底间PLMS缺陷.doc

一个六西格玛黑带项目
——减少黑底间PLMS缺陷
前言：
该项目发生在某彩色显象管制造工厂的黑底涂屏工艺，由于设备原因造成的缺陷，该缺陷一度成为彩管制造过程中最大的缺陷，同时该工序也成为整个制造过程中的瓶颈，为了打破瓶颈，降低成本，成立了该六西格玛黑带小组，对过程进行改进。
1 界定
1.1项目背景
项目选题基于以下的考虑：
表1 项目选题的背景
问题
回答
彩色显象管制造的关键工序是什么？
涂屏是CPT制造的关键工序
涂屏的关键工序是什么？
黑底制造是涂屏的关键工序
黑底间的主要问题是什么？

高的不良品率影响到每天的产出，该工序成为整个生产的瓶颈，同时高的不良品率造成成本提高
什么缺陷是黑底间最高的不良品？
PLMS (Panel Loss due to Machine Stoppage指停机造成的屏缺陷) 是涂屏间的首要缺陷 该年1月-4月份这项缺陷达到了2.7% （见图1）

图1.1-4月涂屏的主要缺陷
1.2基准线调查：
1-4月份的平均不良品率为2.7%，根据公司的一贯的政策，将项目的目标定在1%
1.3团队宪章
基于选题与设定的目标，成立六西格玛小组，小组的情况如下：
表1.团队宪章
项目
内容
项目描述
减少PLMS缺陷
项目范围
黑底涂屏间
项目目标与测量
从该年的5月-11月，将PLMS的缺陷从2.7%减少到1%
期望的项目效果
l 增加产能
l 节约废品成本
项目成员
工段长、工程师、两个调机员、一个生产分析工、一个维修人员
所需的资源

l 管理层的支持
l 项目成员的参与
期望的内部顾客的收益
更少的返工与缺陷
时间表
定义（2wks）测量 (7wks),分析 (4wks) ，改进(6wks),控制(3wks)
1.4高层的工艺流程图（High level process map)

图2 黑底涂屏的工艺流程图
该生产线的特点介绍：
1. 生产线分成三组，称为G4、G5、G6；
2. 全自动化生产线，人只在停机时介入到生产线进行维修或者设备检查；
3. 由于存在着显影工序，所以设备不能停机，否则会造成黑底条过宽，变成废品，这种缺陷就是PLMS缺陷。
2 测量
2.1数据收集计划：
根据前面的工艺流程图，可以确定有必要进行以下数据收集：

图3：数据收集分布
所收集数据的目的：
l 数据1：测量系统是否足够来做为判断PLMS缺陷所用？
l 数据2: 从IPO可以看出,很有必要了解不良品发生的频率、发生的原因、发生的地方
l 数据3: 这个数据反映了现有的质量水平，以及各个班、各种管型的质量状况。
2.2分析工对于PLMS缺陷判断的Attribute Gage R&R分析
从生产线上的不良品中随机地取样本20个，重复次数为2次，分析工4个来自A,B,C,D四个班，用Minitab对数据进分析，结果如下：
评估者之间的关系
评估者的相符性
检验数量 # 相符数量 百分比 95 % 置信区间
20 17 85.00 (62.11, 96.79)

图4 PLMS判断的Attribute GageR&R 分析
结论：对于Attribute数据，我们认为符合性不低于85%时该测量系统就可以接受，从上述数据可知评估都 之间的符合性为85%，该测量系统可以接受
3.分析：
3.1用Multi-Vari 分析各班次、轮班的PLMS 缺陷率
该工厂采用四班三运转的方式进行运作，共ABCD四个班，每个班为两个白班，两个中班，两个夜班，休息两天，用该年1-4月的数据按轮班的情况将不良品率用Minitab中的Multi-Vari工具做图如下：

图5 ABCD各班PLMS缺陷的Multi-Vari分析
从图中可以看出以下规律：
1) 第一个白班的不良品率总是高于第二个白班，即上班第一天的不良品率远高于第二天，只有B班的白班的质量水平波动提稍小一点
2) 尽管存在着波动，C班的不良品率是四个班最低的，这说明的维修人员的水平也存在着着差异；
3) ABCD各班两天中班的质量水平处于一个比较稳定的情况，几乎没有波动，说明工人的情绪在上班的第三天、每四天时情绪影响已经很小；
4) 两天夜班的质量状况也有很大的波动。
用假设检验对各班的差异进行检验，证明各班的差异是统计显著的。经过进一步的调查，发现只有B班的员工是结婚了的，末婚的员工在调查中解释说休息的最后一天晚上总是会玩到很晚，而已婚的员工由于有家庭则不能玩到太晚，从上述情况可以看出，尽管这是一种全自动的生产化线，但是人的状态也是影响不良品率的一个重要原因。
3.2不同管型之间的比较

图6.不同管型之间的比较
从图中可以看出生产不同的管型VHP、SF、A48的时候，由于设备兼容性差，造成不良品率的不稳定 。从设备角度来说。我们认为改善兼容性是必须的，有必要分析在什么工位的设备兼容性是造成设备停机的主要原因
3.3 不同工序停机原因的分析

图7 停机时间与停机频率的排列图
从图7不难看出，从停机时间和停机的频率来说，G5占了50% 停机率，需要做更进一步的分析来找到G5停机的根本原因

图8 G5停机的排列图
从图8可以看出造成G5停机的原因中前三项都属于PMA质量问题，占了64%的G5的停机，即占了黑底间总停机的30%。
PMA不良的树图分析，通过假设检验（检验略），验证根本原因是由于PMA旋转偏移超标造成

图9.PMA不良的树图分析
3.3.1重新收集数据
由于PMA的数据的缺乏，有必要重新收集PMA处的相关数据
l 数据 4: PMA旋转偏移的测量系统分析，用来评估测量系统是否足够地准确来测量PMA的旋转偏移值
l 数据5: PMA旋转偏移的生产线抽检数据，用其来评估工序能力
3.3.2 PMA旋转偏移的Gage R&R分析
随机取样本10件，操作工为3位，每位操作工对样本的旋转偏移重复读数2次，用Minitab计算Gage R&R（测量系统的重复性与再现性）得出：
Gage R&R=28.07%，
Number of Distinct Categories(分组数) = 6
从以上计算知道 Gage R&R=28.07%<30%，该测量系统可以接受，同时分组数=6>5，足够的分辨率，此测量系统可用于控制图
3.3.3 PMA 旋转偏移的Cpk 研究，
首先确定测试数据是否服从正态分布，用假设检验证明：
Ho:旋转偏移值符合正态分布
Ha:旋转偏移值不符合正态分布
结论: P-value=0.600>0.05（图10.a） 不能拒绝 Ho, 即可以认为旋转偏值符合正态分布。当旋转偏移值符合正态分布时，用Minitab计算该工序的工序能力指数Cpk

图10.a旋转偏移正态拟合性检测 图10.b 旋转偏移的Cpk计算
由于该数据服从正态分布因此可以计算该处的工序能力指数，从上图b可知Cpk=0.63<1，需要对该处的旋转偏移值做改进，找出影响PMA工序能力的原因。
3.4用试验设计（Design Of Experiments）找主因
DOE-PMA 旋转偏移
我们分析了总共有五个因素可能会对PMA的旋转偏移有影响，包括设备气压、焊头长度、框架来料、焊接头到焊点的距离、定位点距离，由于设备的气压很难调整，所以将它控制在4bar,4.5bar 做为2 blocks

全因素设计
因素: 4 基本设计: 4, 16
试验次数: 32 重复: 2
Blocks: 2 中心点: 0
从Minitab的结果可以确定气压，焊头长短，焊头到焊点距离、定位点的距离是主因（P value <0.05,省略）。

图11主效应分析
试验解释:
1) 调节气压、长焊头，焊头到焊点距离2mm、定位点距离为零的情况下可以使PMA的旋转偏移达到最小，4 Bar气压比5bar气压有更小的旋转偏移量。该分析结果可以用于改进阶段。
2) 框架材料：尽管采用的是超标材料，但是并不会使旋转偏移有什么不同，所以排除了这一因素
4改进
4.1PMA处的改进措施
从试验设计中得出的结论，调节气压、长焊头，焊头到焊点距离2mm、定位点的距离为零的情况下可以使PMA的旋转偏移达到最小，4 Bar气压比5bar气压有更小的旋转偏移量，改进后的Cpk达到了1.24，相对于原来的0.63，提高了一倍。改进后PMA不良仅占到黑底停机的3%。

图12 改进后的黑底间停机原因的排列图
4.2人方面的改进
l 通过对各班调机人员进行教育以及调机流程的优化，改善由于人的情绪造成的波动
l 现在的趋势比较随机了，没有了明显的规律性

图13 改进后各班的PLMS缺陷的Multi-Vari分析
4.3设备的改进：
针对G5，G6的设备改进如下图：

图14.a G6机械手抓爪改小以改善停机 图14.b G5传送带加装荫罩小升降台以降低停机率
如图14.a所示，对设备抓爪改小以使其不易插坏荫罩，造成停机。
图14.b所示，G5加装了小升降台，以使荫罩拆缷时定位更好，减少停机。
5控制
5.1 用控制图控制PMA的质量
用生产线上抽检数据做I-MR-R/S图，对生产进行实时的控制。生产线相对于以前，处于一个比较好的控制状态。

图15 PMA旋转偏移的控制图
5.2改进后的结果
到10月，PLMS缺陷从第一位已经下降到涂屏间的第8位的缺陷，从七月份开始，平均不良品率仅为0.33%，完美地达到了目标。

图16. 改进后的PLMS缺陷趋势
5.3改进后带来的收益
每年以330个工作日计算，每天产量为7000只，每只废品能量与材料损失为40元人民币，平均的PLMS缺陷率为0.33%，则每年可节约
7000* (2.7%-0.33%)*40*330=5560 RMB 7358.83x330
=RMB2,189,880
= USD 264,478
注：为维护公司机密，所附数据经过修改。
参考文献：
[1] AON公司 Six Sigma Black Belt 培训材料
[2]Minitab公司Minitab User’s Guide
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