六西格瑪管理在紡織品公司的應用研究

徐曉敏，　瞿志偉

(上海電機學院 商學院, 上海 201306)

六西格瑪管理在紡織品公司的應用研究

徐曉敏，瞿志偉

(上海電機學院 商學院, 上海 201306)

摘要將六西格瑪管理應用于某紡織品公司，運用DMAIC程序對生產過程進行界定、測量、分析、改進和控制，使得公司的不合格率由9.6%降至2.5%，改善效果良好，經濟效益得到提升。

關鍵詞六西格瑪; 不合格率; 經濟效益; 紡織品公司

改革開放以來，隨著我國經濟進程的加速，中國制造的產品幾乎遍布全世界，但同時中國的制造業也承受著巨大的外部壓力。隨著競爭的加劇，越來越多的制造型企業的管理者們認識到，只有企業運用先進的管理方法才能得到生存和發展的空間，六西格瑪管理就是在這樣的背景下產生的。通過減少企業生產過程中的變異，提高生產率、減少或消除浪費，不僅能夠給客戶提供滿意的產品，而且合理地控制了企業的運營成本，提高了企業在市場和環境中的競爭力。20世紀80年代后期，世界形成了以顧客為關注焦點的質量觀，這無形中決定了企業想要保持競爭力和更好地適應環境就必須實施質量改進。面對不斷變化的顧客需求，企業只有不斷地進行質量改進，提高產品的質量、顧客的滿意度和忠誠度，才能保持競爭優勢并不斷地增加收益[1]。面對這些壓力，企業管理者們最先想到的就是優化流程。雖然流程優化的方法有很多，但是運用不同的方法可能會產生不同的效果。六西格瑪管理應用的巨大成功，吸引了無數的生產制造企業。六西格瑪管理被認為是全新的管理模式，而不僅僅是單純的技術方法[2]。六西格瑪管理通過關注過程的波動，降低了生產成本，縮短了時間周期，提高了產品質量，增強了滿足顧客要求的能力[3]。在我國，對大多數企業來說，推行六西格瑪管理，要先從改變傳統的經營觀念做起。要從思想上建立起顧客驅動的企業理念，才能最終將企業的產品質量提高到了一個全新的境界[4-6]。以目前國內三西格瑪、四西格瑪的管理水平是無法與具備六西格瑪水平的國外大型企業合作或競爭的[7]。

在我國，六西格瑪管理從剛開始的大型企業、合資企業和外資企業逐漸向中小型制造企業擴展[8-13]。由于國內中小制造型企業和國內大型企業、合資企業、外資企業的管理水平、投入資源程度和對六西格瑪管理的重視程度有著明顯的差異，雖然在不同的行業都有所嘗試[14-18]，但是總體而言，目前國內許多中小型制造企業實施六西格瑪管理的效果不如預期。

1六西格瑪理論

六西格瑪(6σ)意為“6倍標準差”，在質量上表示每100萬件產品只有3.4件次品，非常接近“零缺陷”的要求。從概念上講，有2種含義： ① 正態分布的質量特性，考慮到±1.5σ的偏移量，產品故障率為3.4×10-6，即合格率為 99.99966%；② 指工程師及統計學者用來精確調整產品及生產過程的高技術方法，任何一個工作程序或工藝過程都可用幾個σ表示。

六西格瑪管理是以顧客需求和顧客滿意為出發點，基于數據和事實驅動的一種持續改進產品質量、服務質量和過程質量的先進的管理模式。運用DMAIC對現有流程定義(Define)、測量(Measure)、分析(Analyze)、改進(Improve)和控制(Control)，找出影響過程質量的關鍵因素，以零缺陷管理為目標，消除不穩定因素，提高客戶滿意度，減少浪費，降低成本，提高周轉率。

2六西格瑪管理在ZW公司的應用

ZW紡織品有限公司是一家專業從事布料生產、加工、染色以及布料的后整理的企業，已實現從織造-印染-服裝制造到后整理的一體化生產。隨著同行業的競爭日益激烈，使得ZW紡織品公司面臨的內外部壓力越來越大： 生產效率、交貨期、顧客滿意度均出現了不同程度的下降，產品不合格率、生產成本大幅度增加，企業利潤持續減少。

2.1界定階段

這個項目主要目標就是通過實施六西格瑪項目使得不合格品率降低，使得公司在滿足顧客需求的同時達到顧客要求的產品，經過識別顧客需求，確定項目的改進目標為，不合格率從9.6%降至2.5%。同時根據以上改進目標，列出各階段的推進內容，確定起止日期，形成項目的日程計劃。

本項目所需團隊成員如表1所示。

表1　項目組成員

3.2測量階段

測量過程的主要任務就是尋找并確定對顧客影響嚴重的關鍵質量問題(Y)，憑借取得的數據作為分析的基礎和起點，明確地分析Y當前的過程能力水平，并且深入探索影響Y變化的影響因素(X)。這一階段由公司有豐富經驗的長期從事質檢工作的人員來完成。

3.2.1缺陷數的測量由于產品不合格率是內外部顧客和公司管理層都很重視的問題，故應該對不良品進行細化分類，找到問題所在。該公司2015年5～8月的缺陷數統計分析結果如表2所示。由表2可清晰地看出，累計百分率為80%以上的不合格是由前6個因素導致的。

表2　改善前缺陷數統計表

3.2.2獲得返修率信息根據過去的生產情況，測量收集返修率數據5次，連續10周收集數據如表3所示。從表中得出，平均返修率是23.45%，改進空間很大。

3.3分析階段

將測量階段得到的相關數據進行收集和匯總，然后運用統計分析方法尋找問題的根本原因，驗證Y與X的函數關系，同時為項目改進尋找有效途徑。

3.3.1因果矩陣分析因果矩陣是當預期解決問題比較復雜，有多種缺陷形式，且它們的影響互相關聯，無法將它們分開來考察和解決時，用此法可以幫助項目團隊選擇重點關注的過程輸入或影響因素，以便于有針對性地收集數據進行分析的一種有效的分析工具。繪制因果矩陣的步驟如下： ① 在矩陣圖的上方填入過程輸出缺陷的形式或關鍵過程輸出變量。② 確定每一輸出特性或

表3　返修率數據表

缺陷形式的重要度，并給定其權重(1～10的范圍)。③ 在矩陣圖的左側，列出輸入變量或所有可能的影響因素。④ 評價每一輸入變量或影響因素對各個輸出變量或缺陷的相關關系，矩陣圖中單元格用于表明該行對應的輸入變量的相關程度，并分別賦予4檔值(0，3，6，9)，表明其不同的相關程度。其中，“0”表示無關聯；“3”表示僅輕度影響到顧客主要需求；“6”表示中度影響到顧客主要需求；“9”表示直接和顯著影響到顧客主要需求。⑤ 考察每個輸入變量或影響因素的重要度值(對應于每個輸入變量的輸出缺陷的權重乘以相關度值的和)，重要度值較高的將是項目重點關注的對象。如表4所示。其中，“裁剪不良、剪裁尺寸不合、規范不到位、清晰度不高、編碼順序有誤、測試結果不準確”這幾項的權重分別為“7、5、7、7、5、5”。

3.3.2過程故障模式和影響分析(Failure Modes and Effects Analysis, EMEA)風險順序數(RPN)=嚴重度×頻度×探測度，即RPN=S×O×D。一般RPN>120，則對應的輸入變量為“必須改進事項”；當RPN>60時，則對應的輸入變量為“重點改進項目”(見表5)。

綜合以上兩種方法的分析結果，得到影響產品不合格率的主要因素有：

表4　項目的因果矩陣分析表

表5　過程FMEA分析

(1) 人員的流動性較大。這樣會導致崗位空閑的狀況出現，新員工往往技能掌握和培訓不足就上崗，從而導致操作不規范和不熟練很容易引起質量不合格，造成返工。

(2) 員工的積極性不高。在枯燥無味的工作環境和重復單一的操作下，工人很容易產生疲倦感和厭煩心理，從而導致工作的積極性下降且很難調動工作的熱情，進而影響生產效率和產品的質量。

(3) 剪裁操作不規范。在剪裁的過程中，員工沒有養成遵守標準作業的習慣，目視工具成為擺設，每個人的操作按自己習慣來，并沒有按照標準作業指導書來操作。降低了生產的效率，也有可能影響到產品品質。

(4) 員工不知曉整機加工的程序。員工對整機的加工程序不知曉，導致員工的操作不規范，降低了整機效率，整機后的產品質量降低，最終致使不合格率的大幅度增加。

3.3.3相關性分析通過表4和表5，找到Y與X的對應關系，如表6所示。

3.4改進階段

收集2015年9～12月的缺陷數數據，其統計分析如表7所示。

改善后的返修率數據表如表8所示。

表6　相關性分析

表7　改善后缺陷數統計表

通過比較表7和表2可以看出，不合格數總數在下降，不合格項的缺陷數也在下降。通過比較表8和表3，得到改善前后的平均返修率下降很明顯。

3.5控制階段

一個好的產品的質量并不是通過檢驗而來說明的，真正的質量是靠生產制造出來的。通過對生產過程進行控制，減少不合格率，加大檢查的力度和頻度，減少缺陷對產品質量的影響。

各項改進措施實施后，統計了2015年9～12月總不合格率為2.5%，比之前4個月的9.6%的不合格率下降了7.1%。

表8　改善后的返修率數值表

4結論

通過六西格瑪管理在ZW紡織品公司的實踐，企業的不合格率下降，從9.6%降至2.5%，達到了很好的改善效果；產生的直接經濟效益為62.5(萬美元)。

參考文獻

[1]蘇比爾·喬杜里.六西格瑪設計的力量[M].張彥玲，胡楠，譯.北京： 電子工業出版社，2003： 1-5.

[2]張曉謙.導入6Sigma管理模式的理論探索[J].全國商情(理論研究)，2010(6)： 39-41.DOI： 10.3969/j.issn.1009-5292.2010.06.017.

[3]胡曉明.5S，8S及6Sigma管理[J].企業導報，2011(10)： 78-79.

[4]何曉群，王作成.六西格瑪管理與MINITAB軟件[J].中國統計，2005(9)： 41-42.DOI： 10.3969/j.issn.1002-4557.2005.09.024.

[6]仇元福，潘旭偉，顧新建.6Sigma企業知識質量優化與管理[J].科學學與科學技術管理，2002，23(11)： 41-44.DOI： 10.3969/j.issn.1002-0241.2002.11.011.

[7]張敏，何楨，趙小松.國內外著名企業成功實施六西格瑪管理的經驗及啟示[J].未來與發展，2008，29(5)： 48-51.DOI： 10.3969/j.issn.1003-0166.2008.05.011.

[8]彭娟.六西格瑪管理[M].中國質檢出版社，2013.

[9]胡雅琴，何楨.論六西格瑪管理的本質屬性[J].科學學與科學技術管理，2004，25(10)： 137-139.DOI： 10.3969/j.issn.1002-0241.2004.10.034.

[10]章志剛.六西格瑪在生產制造與非生產制造流程中的運用[J].統計與決策，2005(7)： 134-135.DOI： 10.3969/j.issn.1002-6487.2005.07.070.

[11]曾鳳章，采峰.六西格瑪(6σ)法與ERP的集成模式研究——企業信息化新思路之探討[J].中國管理信息化，2005，8(8)： 38-41.DOI： 10.3969/j.issn.1673-0194.2005.08.012.

[12]王玖河.精益生產方式下的現場管理[J].價值工程，2002，21(2)： 53-56.DOI： 10.3969/j.issn.1006-4311.2002.02.019.

[13]顧慧瓊.提高生產率的基本法則[J].現場管理，2002(7)： 30-32.

[14]薛躍，盛黨紅.6σ管理法與精益生產整合研究[J].科學學與科學技術管理，2003，24(1)： 103-106.DOI： 10.3969/j.issn.1002-0241.2003.01.027.

[15]彭宏濤.六西格瑪DMAIC方法在聯邦快遞的應用研究[D].上海： 華東師范大學，2011： 1-40.

[16]李波.六西格瑪管理在天雅科貿公司的應用研究[D].內蒙古： 內蒙古科技大學，2010： 1-51.

[17]ARNHEITER E D，MALEYEFF J.The Integration of Lean Management and Six Sigma [J].The TQM Magazine，2005，17(1)： 17-18.

[18]GEORGE，MICHAEL L，ROWLANDS，et al.The Lean Six Sigma Pocket Tool book [M].McGraw-Hill Professional，2004： 156-190.

Application of Six Sigma Management in a Textile Company

XU Xiaomin,QU Zhiwei

(School of Business, Shanghai Dianji University, Shanghai 201306, China)

AbstractSix sigma management is applied in a textile company, and DMAIC is used to define, measure, analyze, improve and control the production process. The company’s fraction defective is reduced from 9.6% to 2.5%. This firm’s performance and economic benefits are greatly improved by using the method.

Keywordssix sigma; fraction defective; economic benefits; textile companies

收稿日期：2016-03-28

基金項目：上海電機學院重點學科資助項目(10XKJ01)

作者簡介：徐曉敏(1972-)，女，副教授，博士，主要研究方向為質量管理，E-mail： lygxxm@126.com

文章編號2095-0020(2016)02-0111-06

中圖分類號F 273

文獻標志碼A

DOI：[5]楊力.6σ管理實施模式研究[J].經濟問題探索，2002(6)： 76-78.10.3969/j.issn.1006-2912.2002.06.018.