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一个六西格玛黑带项目管理——减少黑底间PLMS缺陷.doc

1、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

2、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

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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

9、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

10、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,

11、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

12、 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

13、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

14、 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 5 / 5

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