六西格瑪在汽車前霧燈質量改進中的應用研究

曾煜

(長安福特汽車有限公司，重慶 400021)

0 引言

質量是一組特性滿足要求的能力，是持續的過程穩定和顧客滿意，在汽車行業尤為重要。六西格瑪管理(Six Sigma Management)是20世紀80年代末首先在美國摩托羅拉公司發展起來的一種新型管理方式，20世紀90年代通用公司開始采用，逐步推廣到各個汽車生產企業。推行六西格瑪管理就是通過設計和監控過程，將可能的失誤減少到最低限度，從而使企業可以做到質量與效率最高，成本最低，過程的周期最短，利潤最大，全方位地使顧客滿意。因此，六西格瑪管理是一種近乎完美的管理策略[1]。六西格瑪的主要關注點是顧客關心程度、關注過程、基于數據和事實、系統性改進提高，通過靠攏目標值、減少變差、降低敏感度來管理變差。

變差是輸入、過程和輸出中的變化，西格瑪(σ)也是衡量輸出的變差指標，也是“標準差”。通過減少變差來提高過程能力。

汽車生產企業以顧客為導向，為滿足顧客的需求而服務，顧客聲音(Voice of Customer，VOC)至關重要，將顧客聲音轉化為過程聲音(Voice of Process，VOP)，通過過程控制來達到顧客滿意。過程聲音(VOP)和顧客聲音(VOC)的關系如圖1所示。

圖1 過程聲音和顧客聲音關系

可知，±2σ、95%的輸出在規范限內，或者說每20個產品中就有1件有缺陷；±3σ、99.73%的輸出在規范限內，或者說每400個產品中有1件有缺陷；±4σ、99.993 7%的輸出在規范限內，或者說每100萬個產品中有6 210件有缺陷；±6σ、99.999 999 8%的輸出在規范限內，或者說每100萬個產品中只有3.4件有缺陷。因此六西格瑪成為汽車制造企業過程管理的最有效方法之一[2]。

六西格瑪是解決系統性原因(普通原因)而非單體差異性原因(特殊原因)導致的問題的工具和方法， 通過定義(Define)、測量(Measure)、分析(Analyze)、改進(Improve)、控制(Control)5個步驟對系統性問題進行梳理和解決，如圖2所示。

圖2 六西格瑪方法

1 六西格瑪的應用

文中針對某車型前霧燈脫落問題詳細闡述六西格瑪的實際應用，運用DMAIC步驟，使用魚骨圖、假設檢驗等工具分析關鍵因子，采取相應改進方式，并對改進方式進行長期監控，以檢查改進方式是否有效，問題是否得到完全解決。

1.1 定義階段

定義階段的主要內容是收集顧客聲音(VOC)，對顧客聲音(VOC)進行初步分析，轉化為問題陳述，再將問題陳述轉化為可量化的過程關鍵特性(Critical-to-Quality，CTQ)，根據過程關鍵特性(CTQ)明確缺陷的定義、調查分析因子的范圍和問題解決目標，為下一階段做好準備。

1.1.1 顧客聲音轉化為問題陳述

顧客聲音(VOC)是市場上某車型前霧燈出現敲擊異響問題，經過初步調查分析確定產生異響的原因是由于前霧燈中隔熱片從固定底座中脫落，導致隔熱片敲擊底座產生異響。因此，將顧客聲音(VOC)轉化為問題陳述：前霧燈隔熱片脫落。

1.1.2 問題陳述轉化為過程關鍵特性

在制造過程中控制前霧燈隔熱片脫落問題是通過將隔熱片卡緊固定在底座凸臺上，當隔熱片卡口與底座凸臺X向間隙等于0，則表明隔熱片與底座凸臺卡緊，不會出現脫落問題。因此，將問題陳述轉化為可量化的過程關鍵特性(CTQ)：前霧燈隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙為0。

1.1.3 明確缺陷定義

當隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙大于0，則會出現脫落問題。因此，可以明確缺陷定義Y是：隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙大于0。

1.1.4 明確分析因子范圍

導致隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙大于0的因子，從“人機料法環測”6個方面進行魚骨圖分析，如圖3所示。

圖3 隔熱片脫落因果分析

從魚骨圖分析可以初步確定可能因子主要集中在“料”中，材料方面的3個因子作為分析的可能因子來詳細調查。

1.1.5 明確問題解決目標

2017年10月至2018年5月，廠內終檢工位發現共計310件前霧燈隔熱片卡口與底座凸臺間隙大于0，平均PPM(Part Per Million，每一百萬個產品中的不良率)=2 833.09，每月檢驗不合格品PPM見圖4。為了徹底解決該問題，將目標設定為PPM=0。

圖4 PPM時間序列

1.2 測量階段

測量是對具體事物賦予數字或數值，以表達它們與對應特性間的關系。賦予值的過程叫測量過程。測量系統是測量設備或量具、標準、操作、方法、夾具、軟件、人員、環境及假設的集合，并用于量化被測單元或評估被測特性，也就是獲得測量結果的整個過程。測量系統分析(Mesurment Systems Analysis，MSA)是定量和定性地評價分析用于獲得觀測數據的測量系統包括其工具和過程，分析出測量結果呈現的由測量系統所導致的變差，定性評價測量系統是否可以接受。執行測量系統分析的目的是為了確保收集的數據能真實有效反映整個過程[2]。

針對缺陷定義Y，采用0.1 mm塞尺對隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙進行測量系統分析(MSA)，由于該測量系統屬于計數型數據，因此采用一致性分析。對50件隔熱片卡口與底座凸臺X向配合間隙進行測量，采集測量數據，導入Minitab軟件，進行一致性分析，輸出結果，如圖5所示。

圖5 MSA分析結果

從Minitab軟件計算結果得出：每個檢驗員與標準Kappa=0.8，大于標準值0.7，即說明該測量系統滿足要求。

1.3 分析階段

分析階段是運用過程分析方法和工具對可能的關鍵因子進行詳細驗證，識別變差，判斷這些是否是關鍵因子。

在定義階段已經通過魚骨圖分析初步確定了3個可能的關鍵因子，接下來將對這3個因子進行詳細分析。

1.3.1 底座凸臺X向位置度

底座凸臺X向位置度采用假設檢驗方法來進行驗證。對底座凸臺X向位置度進行雙樣本假設檢驗，假設H0：NG底座凸臺X向位置度=OK底座凸臺X向位置度。分別采集NG底座凸臺X向位置度數據和OK底座凸臺X向位置度數據各30組，將數據輸入Minitab進行雙樣本假設檢驗，輸出結果，如圖6所示。

從Minitab軟件計算得出P=0.022，小于標準值0.05，拒絕H0假設，即表示底座凸臺X向位置度是關鍵因子。

圖6 凸臺位置度雙樣本假設檢驗分析結果

1.3.2 隔熱片卡口X向位置度

對隔熱片卡口X向位置度進行雙樣本假設檢驗，假設H0：NG隔熱片卡口X向位置度=OK隔熱片卡口X向位置度。分別采集NG隔熱片卡口X向位置度數據和OK隔熱片卡口X向位置度數據各30組，將數據輸入Minitab進行雙樣本假設檢驗，輸出結果，如圖7所示。

圖7 隔熱片卡口位置度雙樣本假設檢驗分析結果

從Minitab軟件計算結果P=0.786，大于標準值0.05，H0假設成立，即隔熱片卡口X向位置度不是關鍵因子。

1.3.3 底座凸臺寬度

隨機抽樣采集底座凸臺寬度30組數據，用于計算底座凸臺寬度制造過程能力Ppk。采集后數據輸入Minitab進行過程能力分析，輸出結果如圖8所示。

圖8 凸臺寬度制造過程能力分析結果

從Minitab軟件計算結果Ppk=1.55>標準值1.33，滿足制造過程能力要求，即底座凸臺寬度不是關鍵因子。

1.4 改進階段

根據分析階段的驗證，確定了對問題不利貢獻的關鍵因子，確定改進標準，利用頭腦風暴找到關鍵因子的可能改進方案，有效評估備選方案并選擇最佳方案，然后進行過程改進，分析過程能力以驗證改進成效。

針對該問題的關鍵因子是底座凸臺X向位置度，模具注塑成型通過調整注塑工藝參數來調整凸臺位置，靠近設計中值，可以有效解決該問題。采集調整注塑工藝參數后的底座凸臺位置度數據30組，輸入Minitab計算過程能力，如圖9所示。

圖9 改善后凸臺位置度制造過程能力分析結果

計算結果Ppk=2.01>標準值1.33，改進后過程能力滿足要求。

對改進后方案進行驗證，通過生產30件改進后底座凸臺和隔熱片，裝配后檢驗隔熱片與底座凸臺X向間隙全部等于0，說明改進方案有效。

1.5 控制階段

控制是一種通過消除缺陷機會或用反饋系統監控過程改進，以達到持續改進的方法。建立一個有效的策略，確保改進成果得到持續保持。

針對改進階段實施的有效改進方案，通過模具定期維護保養計劃和模具點檢計劃確保改進方案有效，并監控每批次5件測量數據，日常監控Xbar-R圖如圖10所示。

2018年9月1日對底座凸臺注塑參數進行調整，收集底座凸臺改進后3個月隔熱板脫落檢驗記錄，改善后PPM=0，達到目標，如圖11所示。

圖10 監控Xbar-R圖

圖11 PPM時間序列

2 結論

針對某車型汽車霧燈異響問題，結合六西格瑪管理理論，采取DMAIC步驟分析解決問題。其中定義階段至關重要，良好的定義可以對問題解決起到事倍功半的效果，將顧客聲音轉化為可量化過程關鍵特性，再轉化為缺陷定義，逐步將定性描述轉化為定量數據，將問題可量化、可操作。分析階段采用魚骨圖、假設檢驗等工具分析關鍵因子，采取相應改進方式，降低問題PPM，改進供應商產品生產制造過程。

六西格瑪在質量管理中的應用可以有效提升產品質量水平，從實際案例應用深入研究六西格瑪在汽車質量問題解決和改進的方法、步驟，為六西格瑪在質量管理過程中的應用提供參考。