一个六西格玛黑带项目_图文

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,同时高的不良品率造成成本提高什么缺陷是黑底间最高的不良品?PLMS

2、(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%2.72.581.561.31.050.920.880.780.511.522.53PLMS A1A

3、2A3A4A5A6A7百分比期望的项目效果增加产能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管理层的支持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P

4、LMS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:数据1:测量系统是否足够来做为判断PLMS缺陷所用? 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: 图4 PLMS 判断的Attrib

5、ute Gage R&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

6、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;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, 96.794 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

7、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

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Tube Type Comparison From Apr-J 0.001.002.003.004.005.00VHP SF A48Mixing ChangeOver% 图9.PMA不良的树图分析由于PMA的数据的缺乏,有必要重新收集PMA处的相关数据数据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的旋转偏移值数据5: PMA旋转偏移的生产线

9、抽检数据,用其来评估工序能力 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

10、(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 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 Y: 因子(X 低水平 高水平 PMA 旋转偏移 焊头长度 长 短 框架来料 规格内 规格 外 焊接头到焊点距 离 定位点距离 2mm 0 4mm 5 全因素设

11、计 因素: 试验次数: Blocks: 4 32 2 基本设计: 重复: 中心点: 4, 16 2 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

12、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 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 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 设备的改进: 针对 G5,G6 的设备

13、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. I-MR-R/S (组组/组组 图 Individuals Chart of Subgroup Means Individual Value 0.5 0.0 -0.5 1 UC

14、L=0.4207 Mean=-0.06508 LCL=-0.5509 Moving Range Chart of Subgroup Means Moving Range 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 1 UCL=0.5968 R=0.1827 LCL=0 Range Chart of All Data Sample Range 1.0 0.5 0.0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 UCL=1.073 R=0.4705 LCL=0 Subgroup 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