六西格玛绿带项目(降低包装重量节约成本)课件

六西格玛项目报告

——降低包装重量成本作者：李润棚六西格玛项目报告DMAICD1项目背景2016年1月上旬中国林肯在上海总部召开年度会议会上，董事总经理指出未来三年，中国林肯年度绩效指标之一——降低运营成本，并强调上海、南京、郑州、唐山、锦州各个工厂将每年的生产成本降低10%，以此来应对近年的经济危机同时，质量总监要求各个工厂认真对待2015年的客户投诉，2016年将客户投诉率减少30%VOBVOCDMAICD1项目背景2016年1月上旬中国林肯在上海总部DMAICD2项目陈述针对总部绩效指标，郑州林肯工厂各个部门收集并反馈可改善问题质量部反馈：2015年工厂30条客户投诉，其中5条共性问题——焊剂产品包装重量缺少物流部反馈：出厂焊剂产品重量超多，外包物流运输超重生产部反馈：自动包装机每袋焊剂包装重量不稳定，时多时少综述：郑州工厂自动包装机包装重量标准范围大导致实际包装波动范围大，重量多——浪费工厂生产成本；重量少——客户投诉DMAICD2项目陈述针对总部绩效指标，郑州林肯工厂各个部DMAICD3战略关联郑州工厂绩效指标中国林肯绩效指标运营部绩效指标2016年，运用精益生产七大浪费等工具，降低生产成本50万人民币，运用六西格玛等管理，减少10条客户投诉项目改善指标项目实施，按照2016年预计产量，年度可节约20万人民币，同时减少5条客户投诉通过推进精益生产项目，2016年郑州工厂运营成本降低10%通过推进六西格玛项目，2016年郑州工厂客户投诉率减少30%2016年中国林肯实现运营成本降低10%2016年中国林肯实现客户投诉率减少30%本项目与部门关键绩效指标和工厂关键绩效指标密切相关。对部门绩效指标和公司绩效指标的贡献度分别是40

%和10

%DMAICD3战略关联郑州工厂绩效指标中国林肯绩效指标运营DMAICD4项目范围输入Input供应商Supplier输出Output过程Process客户Customer工艺部设备部质量部生产部制定标准调整设备参数校验设备参数加工制造包装加工称重校验包装焊剂包装托盘包装仓库部物流部买方DMAICD4项目范围输入供应商输出过程客户工艺部制定标准DMAICD5Y和缺陷定义自动包装机AB称称重重量：由于包装机参数的设定值以及下料速度（快给进、中给进、慢给进）等原因，导致最终每袋重量达不到理想状态（25.00-25.05Kg）AB称称重重量不稳定：根据日常监控仪表读数，称重重量有的最小范围24.75-24.80Kg，有的最大范围25.15-25.19Kg（测量每40袋，40袋为一吨），重量低于25.00Kg不满足客户要求，重量高于25.00Kg，增加工厂生产成本包装重量每托盘重量每包装重量AB秤校验称磅秤关键度量指标YY定义缺陷定义CTQ树图展开DMAICD5Y和缺陷定义自动包装机AB称称重重量：由于包DMAICD6目标陈述基线年度关于包装重量客户投诉数：5条年度潜在增加包装成本15万人民币目标年度减少客户投诉数：5条年度降低成本20万人民币极限目标年度减少客户投诉数：5条年度降低成本25万人民币基线数据来源:2015年01月~12月；生产日报表目标及极限目标设定理由：AB称称重标准可以设定在理想范围DMAICD6目标陈述基线年度关于包装重量客目标极限目标基DMAICD7财务收益预估直接财务收益备注：每包标准重量25Kg,每吨40包收益计算公式E=(A-B)*40/1000*13000*0.28即：（25.15-25.05)*40/1000*13000*0.28=14.56万元无形财务收益1、减少客户投诉以及处理客诉的成本2、降低由于超重给外包物流增加的额外运输成本3、年度预估节约产品52吨，减少之前额外生产多余产品的加工制造成本项目结束后一年的预计财务收益14.56万元三年的预计财务收益48.2万元DMAICD7财务收益预估直接财务收益无形财务收益1、减少DMAICD8团队成员人员3：高燕（质量部）人员4：赵冰（生产部）人员1：高志方（设备部）人员2：王辉（设备部）人员5：LeoLiu（工艺部）项目组长：李润棚每周投入时间：15小时倡导者：徐晋（厂长）顾问：JasonWu(黑带）支持者：AllenHuang(绿带）任务1：调整AB称电气参数任务2：调整校验称设定参数任务3：改进报警装置每周投入时间:约10小时任务1：校验AB称任务2：项目结束后日常监督称重标准每周投入时间:约8小时任务1：调整AB称机械参数任务2：解决AB称异常机械问题任务3：改进报警装置每周投入时间:约10小时任务1：合理编制自动包装机生产计划任务2：协调生产操作工配合试验每周投入时间:约2.5小时任务1：修改设定标准任务2：更新相关文件标准每周投入时间:约1小时DMAICD8团队成员人员3：人员4：人员1：人员2：人员DMAICD9项目计划DMAICD9项目计划M1

测量系统分析MDAIC测量指标：产品包装重量（连续型数据）开展日期：2016年6月18日★[样本量]：共10个★[量具]：电子称★[测量者]：孙运朝、张庆勇、韩华栋

★[记录分析人员]：李润棚★[测量方法]：用电子称分别对10个样品称重并记录★[判定基准]：P/TV≤30%，P/T

≤30%，可区分的类别数≥5结论:

由上图可分析出P/TV≤30%，P/T≤30%，可区分的类别数≥5，因此,本测量系统满足要求

M1测量系统分析MDAICM2

过程能力分析MDAIC每隔十分钟抽取五袋产品共20组，进行检测1、概率图中P＞0.05，符合正态分布2、控制图中服从判异准则，过程处于受控3、分析图中Cpk<1，过程能力不足M2过程能力分析MDAIC每隔十分钟抽取五袋产品共20组，M3

微观过程图MDAIC输入类型流程输出输入类型流程输出产品粒度产品湿度进料流速出料流速设备参数操作规程UUNCCC加工产品合格产品运输产品产品除锈称重包装AB称快给料AB称中给料AB称慢给料CCC设定值±0.02Kg包重25.0-25.05Kg共9个影响因素M3微观过程图MDAIC输入类型流程输出输入类型流程输出UM4

因果矩阵MDAICM4因果矩阵MDAICM4

因果矩阵MDAIC对因果矩阵用帕拉图进行分析，找到了影响80%的重要因子：设备参数AB称快给料AB称中给料AB称慢给料M4因果矩阵MDAIC对因果矩阵用帕拉图进行分析，找到了影M5FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果严重度潜在失效原因频率现有控制探测度风险优先数RPNAB称设定标准标准偏低包装重量不够8AB称重量设定标准模糊8目视5320标准偏高包装重量超出6目视5240AB称快给料速度速度快包装重量超出6快给料速度标准模糊9无9486速度慢包装重量不够8无9648AB称中给料速度速度快包装重量不稳定7中给料速度标准模糊7无9441速度慢包装重量不稳定7无9441AB称慢给料速度速度快包装重量不够8慢给料速度标准模糊9无9648速度慢包装重量超出6无9486M5FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果M6

块赢措施MDAIC改善前改善后改善前状态描述：1）A称设定值25.13Kg2）B称设定值25.12Kg改善措施/内容：1）将A称设定值为25.03Kg2）将B称设定值为25.03Kg3）安装重量自动监控报警装置4）将标准固化在《焊剂包装作业标准文件》中问题点：1）A称设定值超出标准范围最高值0.1kg2）B称设定值超出标准范围最高值0.09Kg改善效果：改善后每包平均重量降低了0..06Kg针对FMEA中RPN值较低的AB称设定标准进行快赢改善M6块赢措施MDAIC改善前改善后改善前状态描述：改善措施M7

二次FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果严重度潜在失效起因频率现有控制探测度RPN建议实施完成日期措施结果采取措施SODRPNAB称设定标准标准偏低包装重量不够8AB称重量设定标准模糊8目视5320修改设定标准2016.6.25—王辉将AB称设定值改为25.03Kg88164标准偏高包装重量超出6目视52406148AB称快给料速度速度快包装重量超出6快给料速度标准模糊9无9486目视化快给料阀门2016.6.28—李润棚给快给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色695270速度慢包装重量不够8无964885360AB称中给料速度速度快包装重量不稳定7中给料速度标准模糊7无9441目视化中给料阀门2016.6.28—李润棚给中给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色775245速度慢包装重量不稳定7无944175245AB称慢给料速度速度快包装重量不够8慢给料速度标准模糊9无9648目视化慢给料阀门2016.6.28—李润棚给慢给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色895360速度慢包装重量超出6无948665270改善后的RPN值与改善前相比大大降低了！！！M7二次FMEA失效模式分析MDAIC输入严潜在频现有控制M8

快赢改善效果确认MDAIC改善后每隔十分钟抽取五袋产品共20组，进行检测：包装重量服从正态分布，并且处于受控状态，产品均值明显降低，但是过程能力还不足，还需要进一步改善M8快赢改善效果确认MDAIC改善后每隔十分钟抽取五袋产品M9

阶段小结MDAIC经过过程图，因果矩阵，FMEA及快赢措施，筛选出的重要X是：AB称快给料速度AB称中给料速度AB称慢给料速度A阶段将分别验证3个X对Y的影响，进一步识别根本原因！M9阶段小结MDAIC经过过程图，因果矩阵，FMEA及快赢A1

数据收集计划ADMICA1数据收集计划ADMICA2因子分析-快给料速度ADMIC结论：通过对快给料速度因子的数据分析，得到P＜0.05,因此，快给料速度对包装重量的稳定性有显著影响

A2因子分析-快给料速度ADMIC结论：A2因子分析-中给料速度ADMIC结论：通过对中给料速度因子的数据分析，得到P＞0.05,因此，中给料速度对包装重量的稳定性没有显著影响

A2因子分析-中给料速度ADMIC结论：A2因子分析-慢给料速度ADMIC结论：通过对慢给料速度因子的数据分析，得到P＜0.05,因此，慢给料速度对包装重量的稳定性有显著影响

A2因子分析-慢给料速度ADMIC结论：A3分析阶段结论ADMICX1:快给料速度

经过A阶段分析验证,判断对Y有影响的重要X因子有:经过A阶段分析验证,排除的因子有:

X2:慢给料速度

X3:中给料速度

I阶段将对以上重要X因子作出改善!!!A3分析阶段结论ADMICX1:快给料速度经过A阶段分I1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI2

全因子试验设计—拟合选定模型IDMAC从ANOVA表中可以清楚地看出1、主效应项中，P值为0.000，显示所选定的模型中主效应总体是显著的2、在弯曲一栏中，P值为0.500，显示没有明显的弯曲趋势从ANOVA表之前得到的估计效应和系数（已编码单位）是各项主效应及各交互效应的结果，从显著性来看，快给料、慢给料对应的P值都小于显著性水平0.05，因此可以判定，这两项效应是显著的，而快给料*慢给料项效应不显著I2全因子试验设计—拟合选定模型IDMAC从ANOVA表中I2全因子试验设计—残差诊断IDMAC从残差的“四合一”图分析1、观察残差对于以观测值顺序为横轴的散点图（图3中右下图），此图是正常的2、观察残差对于响应变量拟合值得散点图（图3中右上图），此图是正常的3、观察残差的正态性检验图（图3中左上图），此图是正常的4、观察残差对于各自变量的散点图（图1、图2），此两个图是正常的图1图3图2I2全因子试验设计—残差诊断IDMAC从残差的“四合一”图分I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差图可以看出，模型拟合的还可以，只是在检验各项效应中，发现只有快给料、慢给料对应的P值小于显著性水平0.05，因此可以判断快给料、慢给料因素是显著的，因此修改拟合模型后重新进行计算从新的ANOVA表中可以清楚地看出1、主效应项中，P值为0.000，显示所选定的模型中主效应总体是显著的2、在弯曲一栏中，P值为0.476，显示没有明显的弯曲趋势3、在失拟一栏中，P值为0.578，显示拟合的模型没有明显失拟I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差图可I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差的“四合一”图分析1、观察残差对于以观测值顺序为横轴的散点图（图3中右下图），此图是正常的2、观察残差对于响应变量拟合值得散点图（图3中右上图），此图是正常的3、观察残差的正态性检验图（图3中左上图），此图是正常的4、观察残差对于各自变量的散点图（图1、图2），此两个图是正常的图1图3图2I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差的“I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC综上所述：可以认为已经选定了最终的模型，MINITAB给出了回归方程的系数，可以写出最后确定的回归方程Y=24.9508+0.14375快给料+0.04375慢给料对比删减前后模型的效果（如上图）1、删减后的R20.9668较0.9685有所降低2、删减后的R2adj0.9586较0.955有所提高3、删减后的s0.0055647较0.00579689有所降低可见，删除不显著的交互作用项后，回归的效果更好了I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC综上所述：I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC从两个因子的主效应图（左图1）中分析：因子快给料和因子慢给料对于响应变量重量的影响确实是显著的，还可以看出，为使重量接近目标值，应该让因子快给料尽可能取中间值，让因子慢给料尽可能小图1图2从两个因子的交互效应图（左图2）中分析：因子快给料和因子慢给料的交互作用对于响应变量重量的影响确实是不显著的（两条线几乎平行）I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC从两个因子的I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC根据本项目要求，优化目标是属于“望目”型的，根据MINITAB响应优化器得到左侧图：从图中可得，当因子快给料取0.5时，因子B取0.3时，重量将会达到目标值25.03优化响应器I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC根据本项目要I2全因子试验设计—判断目标是否已达到IDMAC从上述分析可得重量达到25.03已达到目标，则可以结束试验验证试验前，先用MINITAB得到预测值和预测区间（如下图），预测结果为25.03与优化器计算的结果完全一致。置信区间（95%CI）理解为：当快给料0.5，慢给料0.3时，有95%的把握断言，重量平均值将落入（25.0298,25.0418）之内，预测区间（95%PI）理解为：当快给料0.5，慢给料0.3时，有95%的把握断言，任何一包的重量将落入（25.0216,25.0499）之内预测区间I2全因子试验设计—判断目标是否已达到IDMAC从上述分析可I3

改进阶段结论IDMAC在改进阶段，通过对快给料速度、慢给料速度进行全因子试验设计分析可得C阶段将把上面结论运用到实际生产中，并加以标准化控制!!!快给料速度：50%慢给料速度：30%I3改进阶段结论IDMAC在改进阶段，通过对快给料速度、慢C1控制计划CDMAINOXY的特性X规格测量方法抽样数量抽样频率控制方法责任部门推荐措施1快给料速度每包产品包装重量25.00-25.05Kg给料速度50%目视化5包每2小时参照《焊剂包装作业标准文件》生产部质量部立即调整2慢给料速度给料速度30%生产部质量部立即调整C1控制计划CDMAINOXY的X规格测量方法抽样数量抽样C2

改善措施标准化CDMAINO过程改善点以前的问题描述新方法描述新标准文件培训讲师受训人员生效日期1焊剂产品自动包装AB称快给料速度无要求AB称快给料速度50%焊剂包装作业标准文件LEHL-MFWIP-006Rev.C李润棚生产线员工质量部员工2016.10.252AB称慢给料速度无要求AB称慢给料速度30%C2改善措施标准化CDMAINO过程改善点以前的问题描述新C3

控制图CDMAI改善后每隔十分钟抽取五袋产品共20组，进行检测分析：图1控制图未违背任何一条判异准则，均无异常点出现，可以判定袋包装重量过程处于统计控制状态图2对改善后的过程能力指数进行分析，Cpk＞1.33，说明过程能力充足，过程能力较改善之前有了很大的提升图1图2C3控制图CDMAI改善后每隔十分钟抽取五袋产品共20组，C4

项目收益核算CDMAI根据工厂2016年实际销量1.68万吨，年度可节约

万人民币22.6改善前平均包重25.1525.03401000168000.2822.6万元改善后平均包重1000Kg为一吨40包为一吨实际销量每吨单价万元C4项目收益核算CDMAI根据工厂2016年实际销量1.6C5项目成果评审CDMAI项目获得中国林肯GreaterAsOne（“携手共赢”）活动10月份的二等奖！C5项目成果评审CDMAI项目获得中国林肯Greater

项目能够成功首先要感谢郑州工厂的厂长—徐晋先生，正是因为徐厂长对本项目的认可及各个相关部门的大力支持，项目才能顺利预期完成。在此，要感谢徐厂长、设备部的高志方和王辉、质量部的高燕、工艺部的LeoLiu以及生产部的赵冰。C6项目心得CDMAI

虽然项目顺利实施，但是在进行过程中还是遇到了种种困难，例如为了避免过多因素的影响，试验计划需要不定时的调整、为了能够准确记录试验数据，项目成员需要加班测量数据等等问题。最终在项目总结会议上，成员一致要求未来项目能够利用“过程决策图”、“SWOT分析”等工具来杜绝此类问题的发生。项目能够成功首先要感谢郑州工厂的厂长—徐晋先生，六西格玛项目报告

——降低包装重量成本作者：李润棚六西格玛项目报告DMAICD1项目背景2016年1月上旬中国林肯在上海总部召开年度会议会上，董事总经理指出未来三年，中国林肯年度绩效指标之一——降低运营成本，并强调上海、南京、郑州、唐山、锦州各个工厂将每年的生产成本降低10%，以此来应对近年的经济危机同时，质量总监要求各个工厂认真对待2015年的客户投诉，2016年将客户投诉率减少30%VOBVOCDMAICD1项目背景2016年1月上旬中国林肯在上海总部DMAICD2项目陈述针对总部绩效指标，郑州林肯工厂各个部门收集并反馈可改善问题质量部反馈：2015年工厂30条客户投诉，其中5条共性问题——焊剂产品包装重量缺少物流部反馈：出厂焊剂产品重量超多，外包物流运输超重生产部反馈：自动包装机每袋焊剂包装重量不稳定，时多时少综述：郑州工厂自动包装机包装重量标准范围大导致实际包装波动范围大，重量多——浪费工厂生产成本；重量少——客户投诉DMAICD2项目陈述针对总部绩效指标，郑州林肯工厂各个部DMAICD3战略关联郑州工厂绩效指标中国林肯绩效指标运营部绩效指标2016年，运用精益生产七大浪费等工具，降低生产成本50万人民币，运用六西格玛等管理，减少10条客户投诉项目改善指标项目实施，按照2016年预计产量，年度可节约20万人民币，同时减少5条客户投诉通过推进精益生产项目，2016年郑州工厂运营成本降低10%通过推进六西格玛项目，2016年郑州工厂客户投诉率减少30%2016年中国林肯实现运营成本降低10%2016年中国林肯实现客户投诉率减少30%本项目与部门关键绩效指标和工厂关键绩效指标密切相关。对部门绩效指标和公司绩效指标的贡献度分别是40

%和10

%DMAICD3战略关联郑州工厂绩效指标中国林肯绩效指标运营DMAICD4项目范围输入Input供应商Supplier输出Output过程Process客户Customer工艺部设备部质量部生产部制定标准调整设备参数校验设备参数加工制造包装加工称重校验包装焊剂包装托盘包装仓库部物流部买方DMAICD4项目范围输入供应商输出过程客户工艺部制定标准DMAICD5Y和缺陷定义自动包装机AB称称重重量：由于包装机参数的设定值以及下料速度（快给进、中给进、慢给进）等原因，导致最终每袋重量达不到理想状态（25.00-25.05Kg）AB称称重重量不稳定：根据日常监控仪表读数，称重重量有的最小范围24.75-24.80Kg，有的最大范围25.15-25.19Kg（测量每40袋，40袋为一吨），重量低于25.00Kg不满足客户要求，重量高于25.00Kg，增加工厂生产成本包装重量每托盘重量每包装重量AB秤校验称磅秤关键度量指标YY定义缺陷定义CTQ树图展开DMAICD5Y和缺陷定义自动包装机AB称称重重量：由于包DMAICD6目标陈述基线年度关于包装重量客户投诉数：5条年度潜在增加包装成本15万人民币目标年度减少客户投诉数：5条年度降低成本20万人民币极限目标年度减少客户投诉数：5条年度降低成本25万人民币基线数据来源:2015年01月~12月；生产日报表目标及极限目标设定理由：AB称称重标准可以设定在理想范围DMAICD6目标陈述基线年度关于包装重量客目标极限目标基DMAICD7财务收益预估直接财务收益备注：每包标准重量25Kg,每吨40包收益计算公式E=(A-B)*40/1000*13000*0.28即：（25.15-25.05)*40/1000*13000*0.28=14.56万元无形财务收益1、减少客户投诉以及处理客诉的成本2、降低由于超重给外包物流增加的额外运输成本3、年度预估节约产品52吨，减少之前额外生产多余产品的加工制造成本项目结束后一年的预计财务收益14.56万元三年的预计财务收益48.2万元DMAICD7财务收益预估直接财务收益无形财务收益1、减少DMAICD8团队成员人员3：高燕（质量部）人员4：赵冰（生产部）人员1：高志方（设备部）人员2：王辉（设备部）人员5：LeoLiu（工艺部）项目组长：李润棚每周投入时间：15小时倡导者：徐晋（厂长）顾问：JasonWu(黑带）支持者：AllenHuang(绿带）任务1：调整AB称电气参数任务2：调整校验称设定参数任务3：改进报警装置每周投入时间:约10小时任务1：校验AB称任务2：项目结束后日常监督称重标准每周投入时间:约8小时任务1：调整AB称机械参数任务2：解决AB称异常机械问题任务3：改进报警装置每周投入时间:约10小时任务1：合理编制自动包装机生产计划任务2：协调生产操作工配合试验每周投入时间:约2.5小时任务1：修改设定标准任务2：更新相关文件标准每周投入时间:约1小时DMAICD8团队成员人员3：人员4：人员1：人员2：人员DMAICD9项目计划DMAICD9项目计划M1

测量系统分析MDAIC测量指标：产品包装重量（连续型数据）开展日期：2016年6月18日★[样本量]：共10个★[量具]：电子称★[测量者]：孙运朝、张庆勇、韩华栋

★[记录分析人员]：李润棚★[测量方法]：用电子称分别对10个样品称重并记录★[判定基准]：P/TV≤30%，P/T

≤30%，可区分的类别数≥5结论:

由上图可分析出P/TV≤30%，P/T≤30%，可区分的类别数≥5，因此,本测量系统满足要求

M1测量系统分析MDAICM2

过程能力分析MDAIC每隔十分钟抽取五袋产品共20组，进行检测1、概率图中P＞0.05，符合正态分布2、控制图中服从判异准则，过程处于受控3、分析图中Cpk<1，过程能力不足M2过程能力分析MDAIC每隔十分钟抽取五袋产品共20组，M3

微观过程图MDAIC输入类型流程输出输入类型流程输出产品粒度产品湿度进料流速出料流速设备参数操作规程UUNCCC加工产品合格产品运输产品产品除锈称重包装AB称快给料AB称中给料AB称慢给料CCC设定值±0.02Kg包重25.0-25.05Kg共9个影响因素M3微观过程图MDAIC输入类型流程输出输入类型流程输出UM4

因果矩阵MDAICM4因果矩阵MDAICM4

因果矩阵MDAIC对因果矩阵用帕拉图进行分析，找到了影响80%的重要因子：设备参数AB称快给料AB称中给料AB称慢给料M4因果矩阵MDAIC对因果矩阵用帕拉图进行分析，找到了影M5FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果严重度潜在失效原因频率现有控制探测度风险优先数RPNAB称设定标准标准偏低包装重量不够8AB称重量设定标准模糊8目视5320标准偏高包装重量超出6目视5240AB称快给料速度速度快包装重量超出6快给料速度标准模糊9无9486速度慢包装重量不够8无9648AB称中给料速度速度快包装重量不稳定7中给料速度标准模糊7无9441速度慢包装重量不稳定7无9441AB称慢给料速度速度快包装重量不够8慢给料速度标准模糊9无9648速度慢包装重量超出6无9486M5FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果M6

块赢措施MDAIC改善前改善后改善前状态描述：1）A称设定值25.13Kg2）B称设定值25.12Kg改善措施/内容：1）将A称设定值为25.03Kg2）将B称设定值为25.03Kg3）安装重量自动监控报警装置4）将标准固化在《焊剂包装作业标准文件》中问题点：1）A称设定值超出标准范围最高值0.1kg2）B称设定值超出标准范围最高值0.09Kg改善效果：改善后每包平均重量降低了0..06Kg针对FMEA中RPN值较低的AB称设定标准进行快赢改善M6块赢措施MDAIC改善前改善后改善前状态描述：改善措施M7

二次FMEA失效模式分析MDAIC输入失效模式失效后果严重度潜在失效起因频率现有控制探测度RPN建议实施完成日期措施结果采取措施SODRPNAB称设定标准标准偏低包装重量不够8AB称重量设定标准模糊8目视5320修改设定标准2016.6.25—王辉将AB称设定值改为25.03Kg88164标准偏高包装重量超出6目视52406148AB称快给料速度速度快包装重量超出6快给料速度标准模糊9无9486目视化快给料阀门2016.6.28—李润棚给快给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色695270速度慢包装重量不够8无964885360AB称中给料速度速度快包装重量不稳定7中给料速度标准模糊7无9441目视化中给料阀门2016.6.28—李润棚给中给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色775245速度慢包装重量不稳定7无944175245AB称慢给料速度速度快包装重量不够8慢给料速度标准模糊9无9648目视化慢给料阀门2016.6.28—李润棚给慢给料阀门张贴旋转方向以及大小颜色895360速度慢包装重量超出6无948665270改善后的RPN值与改善前相比大大降低了！！！M7二次FMEA失效模式分析MDAIC输入严潜在频现有控制M8

快赢改善效果确认MDAIC改善后每隔十分钟抽取五袋产品共20组，进行检测：包装重量服从正态分布，并且处于受控状态，产品均值明显降低，但是过程能力还不足，还需要进一步改善M8快赢改善效果确认MDAIC改善后每隔十分钟抽取五袋产品M9

阶段小结MDAIC经过过程图，因果矩阵，FMEA及快赢措施，筛选出的重要X是：AB称快给料速度AB称中给料速度AB称慢给料速度A阶段将分别验证3个X对Y的影响，进一步识别根本原因！M9阶段小结MDAIC经过过程图，因果矩阵，FMEA及快赢A1

数据收集计划ADMICA1数据收集计划ADMICA2因子分析-快给料速度ADMIC结论：通过对快给料速度因子的数据分析，得到P＜0.05,因此，快给料速度对包装重量的稳定性有显著影响

A2因子分析-快给料速度ADMIC结论：A2因子分析-中给料速度ADMIC结论：通过对中给料速度因子的数据分析，得到P＞0.05,因此，中给料速度对包装重量的稳定性没有显著影响

A2因子分析-中给料速度ADMIC结论：A2因子分析-慢给料速度ADMIC结论：通过对慢给料速度因子的数据分析，得到P＜0.05,因此，慢给料速度对包装重量的稳定性有显著影响

A2因子分析-慢给料速度ADMIC结论：A3分析阶段结论ADMICX1:快给料速度

经过A阶段分析验证,判断对Y有影响的重要X因子有:经过A阶段分析验证,排除的因子有:

X2:慢给料速度

X3:中给料速度

I阶段将对以上重要X因子作出改善!!!A3分析阶段结论ADMICX1:快给料速度经过A阶段分I1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI1试验设计分析IDMACI2

全因子试验设计—拟合选定模型IDMAC从ANOVA表中可以清楚地看出1、主效应项中，P值为0.000，显示所选定的模型中主效应总体是显著的2、在弯曲一栏中，P值为0.500，显示没有明显的弯曲趋势从ANOVA表之前得到的估计效应和系数（已编码单位）是各项主效应及各交互效应的结果，从显著性来看，快给料、慢给料对应的P值都小于显著性水平0.05，因此可以判定，这两项效应是显著的，而快给料*慢给料项效应不显著I2全因子试验设计—拟合选定模型IDMAC从ANOVA表中I2全因子试验设计—残差诊断IDMAC从残差的“四合一”图分析1、观察残差对于以观测值顺序为横轴的散点图（图3中右下图），此图是正常的2、观察残差对于响应变量拟合值得散点图（图3中右上图），此图是正常的3、观察残差的正态性检验图（图3中左上图），此图是正常的4、观察残差对于各自变量的散点图（图1、图2），此两个图是正常的图1图3图2I2全因子试验设计—残差诊断IDMAC从残差的“四合一”图分I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差图可以看出，模型拟合的还可以，只是在检验各项效应中，发现只有快给料、慢给料对应的P值小于显著性水平0.05，因此可以判断快给料、慢给料因素是显著的，因此修改拟合模型后重新进行计算从新的ANOVA表中可以清楚地看出1、主效应项中，P值为0.000，显示所选定的模型中主效应总体是显著的2、在弯曲一栏中，P值为0.476，显示没有明显的弯曲趋势3、在失拟一栏中，P值为0.578，显示拟合的模型没有明显失拟I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差图可I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差的“四合一”图分析1、观察残差对于以观测值顺序为横轴的散点图（图3中右下图），此图是正常的2、观察残差对于响应变量拟合值得散点图（图3中右上图），此图是正常的3、观察残差的正态性检验图（图3中左上图），此图是正常的4、观察残差对于各自变量的散点图（图1、图2），此两个图是正常的图1图3图2I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC从残差的“I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC综上所述：可以认为已经选定了最终的模型，MINITAB给出了回归方程的系数，可以写出最后确定的回归方程Y=24.9508+0.14375快给料+0.04375慢给料对比删减前后模型的效果（如上图）1、删减后的R20.9668较0.9685有所降低2、删减后的R2adj0.9586较0.955有所提高3、删减后的s0.0055647较0.00579689有所降低可见，删除不显著的交互作用项后，回归的效果更好了I2全因子试验设计—判断模型是否需要改进IDMAC综上所述：I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC从两个因子的主效应图（左图1）中分析：因子快给料和因子慢给料对于响应变量重量的影响确实是显著的，还可以看出，为使重量接近目标值，应该让因子快给料尽可能取中间值，让因子慢给料尽可能小图1图2从两个因子的交互效应图（左图2）中分析：因子快给料和因子慢给料的交互作用对于响应变量重量的影响确实是不显著的（两条线几乎平行）I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC从两个因子的I2全因子试验设计—对选定模型分析解释IDMAC根据本项目要求，优化目标是属于“望目”型的，根据MINI