六西格瑪DMAIC方法在提高產品加工過程能力中的應用

隋麗輝， 王冬梅

(1. 上海電機學院 商學院， 上海 201306；2. 沈陽黎明航空發動機(集團)有限責任公司 質量管理部， 沈陽 110043)

六西格瑪DMAIC方法在提高產品加工過程能力中的應用

隋麗輝1， 王冬梅2

(1. 上海電機學院 商學院， 上海 201306；2. 沈陽黎明航空發動機(集團)有限責任公司 質量管理部， 沈陽 110043)

六西格瑪(6σ)管理被視為公司管理流程重組、提高過程能力以及提高公司競爭力的有效途徑。運用6σ管理方法，對產品A的測量系統及加工過程能力的數據進行分析，識別流程的改進空間，從DMAIC方法(定義、測量、分析、改進和控制)的5個階段詳細論述產品A加工過程能力的改進運作過程。

六西格瑪管理; DMAIC; 產品加工; 過程能力

6σ管理是20世紀80年代中期由美國摩托羅拉(Motorola)公司創立的一種質量改進方法[1]，在通用電氣(GE)、聯合信號(Allied Signal)、摩托羅拉(Motorola)等世界級企業中獲得了成功的應用，取得了令人矚目的成就[2-3]。

Lee[4]提出一個研究模型，以測試6σ的管理活動，他采用了結構方程模型，在三星公司從事6σ管理活動的一些管理人員中，收集到161份有效問卷，實證結果表明，6σ活動有助于質量的提高，最終提高企業的競爭力；Gutiérrez[5]統計歐洲237家公司，其中58家公司能夠充分學習吸收6σ管理方法，利用其提高產品的過程能力。王斌會等[6]以田口玄一的質量損失函數作為研究的基礎,利用6σ管理中最常用的西格瑪水平,推導出衡量6σ經濟效益的額外成本計量模型,為推行6σ管理的公司或機構衡量6σ管理法的經濟效益提供借鑒；劉偉等[7]針對6σ改進的理論基礎進行了系統而全面的研究，從理論上證明了6σ改進的可行性。何楨等[8]系統地探討了6σ管理的本質、企業實施的流程以及實施中應注意的問題。從20世紀90年代起，6σ這個使用頻率日益增多的詞匯引起了企業界和管理界的廣泛關注，越來越多的組織開始了6σ管理的實踐。

本文通過實例說明6σ管理DMAIC方法的應用過程，并通過數據分析體現該方法對提高過程能力的有效性。

1 6σ管理的基本理念

1.16σ的基本概念

6σ管理是通過過程的持續改進，追求卓越質量，提高顧客滿意度，降低成本的一種質量改進方法。6σ質量的理解有兩方面的含義： ① 代表6σ標準偏差；② 過程能力不超過百萬分之三點四的缺陷率。概括地說，6σ管理法是建立在以往最先進管理理念基礎上的一種實踐活動。它是一種靈活的綜合性系統方法，通過它能夠獲取和維持組織最大化的成功，它需要對顧客需求的理解，對事實或數據的規范使用和統計分析，以及對管理改進工作流程的密切關注;因此，6σ是一種在新質量管理理念指導下實施突破性質量改進的方法[9-11]。

1.26σ方法論

6σ為組織提供了核心業務流程的設計和改進方法。它的目標是突破性地縮小過程波動。6σ提供了科學、嚴格的流程設計和改進方法來達到上述目的。

作為一種管理方法，6σ管理有兩種形式： ① 對現有流程進行改進的DMAIC方法；② 對新產品、新流程進行設計的6σ設計(Design for Six Sigma, DFSS)方法。6σ管理是通過一系列6σ設計或6σ改進項目實現的[12-13]。

DMAIC強調流程、測量、數據、信息和知識等科學方法的基本要素。它通過DMAIC五步法將這些要素組織起來，使過程改進更加有效。DMAIC是由定義D(Difine)、測量M(Measure)、分析A(Analyze)、改進I(Improve)和控制C(Control)5個階段構成的。D階段： 確定顧客的關鍵需求并識別需改進的產品或過程，將改進項目界定在合理范圍內。M階段： 通過對現有過程測量，確定過程基線及期望達到的目標，識別影響過程輸出Y的輸入X，對測量系統有效性作出評價。A階段： 通過數據分析確定影響輸出Y的關鍵輸入X，即確定過程的關鍵影響因素。I階段： 尋求優化過程輸出Y并且消除或減小關鍵輸入X影響的方案，使過程的缺陷或波動降低。C階段： 使改進后的過程程序化并通過有效的檢測方法保持過程改進成果[14-15]。

2 6σ改進的應用過程

6σ項目的選擇源于顧客，以顧客關注的質量、成本、交付等為切入點，理解顧客當前和未來的需要，根據組織發展的重點、產品以及急需解決問題的順序，優先選擇有價值的項目開展6σ管理。產品A的過程能力曾一度產生波動，不合格品率高達60%，為此，成立由顧客代表、技術人員、檢驗人員和操作者等組成的項目小組，按照6σ的DMAIC方法實施改進。

2.1現狀測量

將顧客抱怨轉化成關鍵質量特性(Critical to Quality characteristics, CTQs)，在實施改進前收集數據進行現狀測量。測量階段是量化現有問題，這里需要量化測量系統能力和制造過程能力，即進行測量系統評估和過程能力測算。

2.1.1 初步分析 D階段是確定問題和范圍,是DMAIC的第1個階段，也是最重要的階段。其中心就是通過各種方法找到要解決的顧客不滿意的CTQs，把它作為改進目標。

從調整生產線后的不合格統計數據顯示，影響產品質量的主要特性是跳動值0.05AB，不合格率高達50%；因此，選定該特性為CTQs。跳動值0.05AB最終形成在No.6工序中，如流程圖1所示。

圖1 產品A的加工流程圖Fig.1 Process flow of product A

2.1.2 測量系統評估 改進實施前，評估測量系統的穩定性是至關重要的。測量是否有效的關鍵是對測量系統中不同變差的理解，因為這些變差的來源與測量本身有著密切的聯系，所以研究測量過程常常是有益的。測量誤差有多大、產生測量誤差的因素有哪些、測量系統的穩定是否隨時間變化等。

測量系統是與測量有關的人、測量工具、測量對象、測量方法和環境的總稱。同一操作者使用同一測具對同一零件的同一特性進行連續測量時產生的變差反映了重復性(Repeatability)。不同操作者使用同一測具對同一零件的同一特性進行測量時產生的變差反映了再現性(Reproducibility)。測量系統能力通常用測量能力指數Gage Ramp;R百分比來評定，它是描述測量誤差占總體誤差的百分比，包括重復性和再現性，這兩者是造成測量系統誤差的主要因素。

采集數據的操作條件(測具、檢驗員和測量方法)必須與生產實際一致，才能真實反映測量系統情況。表1是Minitab軟件輸出的Gage Ramp;R測算結果，測量系統誤差占總誤差的27.35%。通常情況下，測算結果小于30%有條件接受；因此，可認為這個測量系統是可接受的。

表1 跳動值0.05的Gage Ramp;R

2.1.3 過程能力測算 制造過程能力用σ水平來表示。在計算過程中，用Z值來表示σ水平。對于連續數據，可以通過計算得到代表過程能力的Z值。首先應明確過程的要求也稱過程的上、下界限，記為USL、LSL。用下述公式可以計算：

查Z值表，可得到p(d)usl(超出規范上限的概率)以及p(d)lsl(超出規范下限的概率)。而p(d)total(超出規范總的概率)，用p(d)total=p(d)usl+p(d)lsl計算得出，再通過反查Z值表，可以得到Z值。

計算得到的過程能力代表過程當前狀態，定義為過程的長期能力，記為Zlt(Z的Long Term值)。事實上過程能夠達到的水平要高于當前狀態，定義這個能力水平為過程的短期能力，記為Zst(Z的Short Term值)。將長期與短期能力間存在的差異定義為Zshift。

收集測量系統穩定狀態下的測量數據進行現狀能力分析，通過Minitab軟件輸出的能力分析計算，可得到每百萬次采樣數的缺陷率(Defects Per Million Opportunities, DPMO)值為588803，查Z值表得到過程的長期能力Zlt=-0.225。

2.2制定改進目標

尋找短期能力的方法是應用“受控時間段”。先用收集的數據作運行圖(見用Minitab軟件輸出的圖2)，再在運行圖上找受控時間段作短期能力分析，可得到DPMO值為36.545×10-3，過程的短期能力Zst=1.75?！笆芸貢r間段”是針對數據特點進行選擇，在運行圖中選取一段接近目標值的時間段，若這段時間過程的變差減小，則該時間段的過程能力可作為過程的短期能力。從長短期能力差距看(Zshift=1.975)，過程改進空間很大，提高過程能力可以實現。

圖2 跳動值0.05運行圖Fig.2 Run chart of run out 0.05

了解現有過程能力后，將過程短期能力作為努力目標，并考慮生產實際情況，DPMO值從588.803×10-3降低到70×10-3作為改進目標。

2.3原因分析

A階段是找出問題的原因，確定關鍵影響因素。項目實施的主要內容就是先通過一些質量工具找出與輸出Y相關的輸入Xs，并分析它們之間的相互關系，再用假設檢驗、回歸分析來驗證這些關系是否存在和相互關系的大小，即找出影響Y的少數關鍵Xs，為過程的改進指明方向。

利用因果圖分析，遵從因果原則，即因和果不是獨立存在的，它們是基于不同時間角度的同一事件。經過項目小組分析，初步確定了3個主要的影響因素： 切削參數、定位基準面、夾具結構(見圖3)。進而確定了改進的焦點是改進加工方法，確定合理的切削參數；保證定位基準面的平面度；改進夾具結構，提高定位準確性。

3 改進方案設計

傳統的質量管理方法就是根據可能的分析結果實施改進。而6σ方法強調任何結果必須經過數據證實，即在做出結論前，要收集相關的數據進行統計分析后才能做出判斷。

設計改進方案和數據收集計劃： ① 針對夾具，采用兩種定位結構的夾具，按夾具1(12點定位)和夾具2(3點定位)來收集數據；② 針對定位基準面，調整加工方法，收集其調整前后的數據；③ 針對切削參數，根據經驗定為4組，即A、B、C、D進行收集數據。④ 根據數據進行具體分析。

3.1定性分析

應用盒線圖查看Xs和Y的關系是否存在，并進行定性分析。從Minitab軟件輸出圖可見： 圖4中兩種夾具定位結構加工的特性值分布也有影響；圖5中基準面調整前后加工的特性值分布差異比較明顯；圖6中4組切削參數加工的特性值分布有明顯差異，即切削參數影響顯著。結論是3個因素均對該特性產生影響。

圖3 因果分析圖Fig.3 Cause and effect chart

圖4 夾具分析圖Fig.4 Fixture analysis chart

圖5 基準面分析圖Fig.5 Datum B face analysis chart

圖6 切削參數分析Fig.6 Cutting parameter analysis

3.2定量分析

用假設檢驗判斷找出Xs和Y的關系是否具有統計意義。在Xs和Y之間關系確定后，再用回歸分析來判斷Xs和Y關系的強弱。

Y是輸出跳動值0.05，Xs是輸入的切削參數、定位基準和夾具3個因素。

對夾具因素進行假設試驗如下(Minitab輸出結果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP夾具10．0023040．00230417．140．000Error770．0103500．000134Total780．012654Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev夾具1420．053120．01381()夾具2370．042300．00838()PooledStDev=0．011590．04000．04500．05000．0550

從輸出結果可以得到Plt;0.05，這說明夾具因素對輸出Y有影響。然后，對定位基準面因素進行假設試驗(Minitab輸出結果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP基準面B10．00563290．005632961．780．000Error770．00702090．0000912Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev調整后370．0390540．005990()

從輸出結果可見Plt;0.05，定位基準面因素對輸出Y也有影響。最后，對切削參數因素進行假設試驗結果如下(Minitab輸出結果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP切削參數30．00632160．002107224．960．000Error750．00633220．0000844Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDevA組150．0510670．009012()B組170．0620590．013926()C組250．0374000．006144()D組220．0472730．007516()Poo

假設試驗的結果是： 3個因素的P值都小于0.05，說明這3個Xs都對結果Y有影響。這3個因素對結果Y的影響程度如何呢？下面通過回歸來進行綜合分析。首先將這3個因素放在一起做回歸分析，其結果如下(Minitab輸出結果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues夾具fixed2夾具1夾具2切削參數fixed4ABCD基準面Bfixed2調整后調整前AnalysisofVariancefor跳動值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP夾具10．00230370．00001180．00001180．160．692切削參數30．00405430．00153770．00051266．850．000

從回歸分析的結果可以看出： 定位基準面和切削參數因素的Plt;0.05，而夾具因素的Pgt;0.05，說明夾具的影響不占主導地位。排除夾具因素后，將切削參數和定位基準這兩個因素放在一起再做一次回歸分析，下面是回歸分析結果(Minitab輸出結果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues切削參數fixed4ABCD基準面Bfixed2調整后調整前AnalysisofVariancefor跳動值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP切削參數30．00632160．00154450．00051486．960．000基準面B10．00085580．00085580．000855811．560．001Error740．00547640．00547640．0000740Total780．0126538

從回歸分析的結果可知： 這兩個因素的P值都小于0.05，這說明它們都占主導地位。

3.3確定關鍵因素

切削參數和定位基準這兩個因素對Y的影響是占主導地位的。這兩個因素的影響程度哪一個更強呢？用組內平方和所占總平方和的比例可以畫出餅圖(見圖7)。由圖可以看出： 切削參數的影響占50%，定位基準面的影響占7%；因此，切削參數的影響是關鍵因素。

圖7 影響因素比較圖Fig.7 Factors comparing pie chart

這個結論的重要意義在于，它統一了認識，指出了改進的方向。

3.4制定改進控制措施

將找出對Y有顯著影響的少數Xs，這些Xs就是改進的焦點。I階段是改正問題，就是通過對這些Xs進行改進，進而將輸出Y的過程能力提高。

3.4.1 固化切削參數 由于No.6工序沒有給定切削參數(跳動值0.05AB是該工序形成的)，故在加工中，操作者自己確定切削參數，導致切削參數因人而異，加工過程不穩定。該產品調線前，在普通設備上加工，操作和檢驗員是非常有經驗者，生產批量又小，盡管沒有給定參數，控制得比較好，即使產生少量不合格品也沒引起注意。調線后，因設備和人員的差異，經驗就行不通了。必須根據數控設備特點固化切削參數，消除人為因素的影響。通過對不同切削用量的組合分析對比，確定了一組最適宜的切削參數(n=18-20(r/min)，f=0.1-0.15(mm/r)，t=0.05-0.2(mm))納入到作業文件中。

3.4.2 保證定位基準面的平面度 定位基準B是在No.3工序形成的，而No.4和No.5工序加工過程對零件產生變形的影響較大。定位基準的平面度將直接影響No.6工序(跳動值0.05)的加工質量；因此，調整定位基準加工參數方法，以減小變形對定位基準B的影響程度。

為減小變形的影響，No.3和No.5工序，增加走刀次數，并保證平面度在0.03mm以內。同時建立統計過程控制(Statistical Prorcess Control, SPC)質量控制點，明確詳細的控制要求。將No.4工序銑花邊方法由側銑改為插銑。

3.4.3 改進工裝結構 由分析結果可知： No.6工序定位夾具2的結構較合理。原定位夾具1是12點定位，易產生過定位，僅用12個螺栓夾緊，夾緊力不均，很難控制變形。采用夾具2結構，由12點定位改為3點定位，用固定壓板壓緊的整體壓緊方式均衡夾緊力來減小變形的影響。檢查產品的量規結構與定位夾具結構相同，為保證基準平面度在0.03mm以內，提高測量準確性，量規也采取了整體壓緊方式。

3.4.4 改進后的控制措施 根據改進結果修改相關作業文件，建立相應的SPC重點控制，進一步鞏固改進成果。

4 6σ改進的效果分析

通過對改進前后的效果對比分析，可知C階段是保證問題不再發生。收集改進后的數據，將改進前后的結果進行對比分析如下。

4.1DPMO值下降情況

由圖8可以看出，其改進效果十分明顯，跳動值0.05AB的DPMO從改進前的588.803×10-3降低到36.473×10-3；改進前過程能力Zlt=-0.225，改進后過程能力達到了Zlt=1.75。預定目標是下降到70×10-3，實際上已經超過了預定目標值，σ水平明顯提高。

圖8 DPMO值的降低情況Fig.8 Decline of DPMO

4.2其他比較方法

應用Minitab軟件還可以采用“誤差一致性分析”和“兩個樣本的T試驗”等方法驗證改進效果，增強改進信心。

從改進后的控制圖9可以看出： 經過定義、測量、分析和改進和控制階段的實施，減少了加工特性的變異程度，由圖9還可看出，跳動值0.05AB完全控制在公差界限之內，達到了預定的目標。

圖9 改進后的控制圖Fig.9 Control chart after improvement

由于找到并針對性地改進和控制了流程的關鍵Xs，生產過程順暢起來，顧客滿意度得到了改善。

5 結 語

6σ管理的DMAIC方法是一步一步地通過數據對流程進行分析，揭示“關鍵的Xs”，并尋求對“關鍵Xs”最佳改進和控制方案的科學方法。從方法論的角度看，每一個DMAIC過程都遵從了“數據”到“信息”再到“知識”的認知過程，它是識別流程的改進空間，把握流程的改進機會，并最終實現改進效果的、嚴格的、結構化的、解決問題的方法。DMAIC方法不僅可以改進產品的制造過程能力，還可以通過降低成本提高效率，為企業帶來巨大的經濟收益，增強組織的市場競爭力。

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Application of DMAIC Method of Six Sigma Management to Enhance Production Capability

SUILihui1,WANGDongmei2

(1. School of Business Management, Shanghai Dianji University, Shanghai 201306, China; 2. Department of Quality Management, Shenyang, Aero Engine(Group) Co., Ltd., Shenyang 110043, China)

Six Sigma is an effective way of management process reengineering, process capability improvement and enhancement of company competitiveness. The measuring system and processing capacity of a certain product, A, is analyzed to identify the process improvement opportunity by implementing the Six Sigma management method. The improvement process of the product’s process capabilities is discussed in detail in terms of the 5 phases of the DMAIC method: define, measure, analyze, improve and control, of the Six Sigma.

Six Sigma management (6σ); DMAIC; product processing; process capability

2095-0020(2013)05 -0277-08

F 273

A

2013-09-08

上海電機學院科研啟動經費項目資助(13QD04)；上海電機學院重點學科資助(10xkJ01)

隋麗輝(1968-)，女，教授，博士，主要研究方向為質量管理，E-mail： suilh@sdju.edu.cn/suilihui@163.com