六西格瑪方法在提高4043鋁合金桿細晶區面積中的應用

王歡 侯經韜 紀劍峰

（新疆眾和股份有限公司 烏魯木齊 830000）

1 研究背景

六西格瑪管理以產品、流程的持續改進為基本策略，通過理念、文化和方法體系的系統集成，最大限度地消除缺陷、消除浪費、降低成本，為客戶創造完美的價值，提高企業的綜合競爭力[l-4]。目前世界500 強和我國100 強的大部分企業都已經實施了六西格瑪管理，西格瑪水平已成為衡量一個國家綜合實力與競爭力的最有效的指標。美國公司的六西格瑪平均水平已從十年前的三西格瑪左右提高到了接近五西格瑪的水平，日本已超過了5.5 西格瑪的水平，而我國整體的西格瑪水平還比較低[5]。

4043 鋁合金由于具有熔化后流動性好、熔點低和結晶溫度范圍寬等特點，是目前用量較大的焊接用鋁合金，但由于細化劑易被硅元素毒化而難以被有效細化，晶粒粗大導致后續拉拔工序斷線頻繁，成為鋁加工行業的老難題。本文以4043 鋁合金桿為例，應用六西格瑪科學管理方法找出提高4043 合金桿橫截面晶粒分布的影響因素，并最終完成優化。

2 定義階段

定義階段是六西格瑪方法論第一個階段，主要任務是明確項目的改善指標以及指標的現狀和改善目標。

項目改善目標Y定義為4043合金桿橫截面細晶區面積，檢驗方法是先采用鋁合金金相檢驗方法顯示出合金桿橫截面的晶粒分布圖像，然后用圖像分析軟件對細晶區面積進行測量。

圖1 合金桿細晶區面積示意圖

隨機抽取檢驗了25個數據平均值為812006ppi，設定目標為2300000ppi。過程能力分析Cp 為1.81，Cpk為-1.44，說明細晶區面積指標波動較小，比較穩定，但與目標值差距較大。

圖2 鋁合金桿橫截面細晶區面積測量系統方差分析

3 測量階段

測量階段的重點工作是在定義階段工作的基礎上進一步明確測量系統的可靠性，通過過程分析識別改進方向。

首先對Y的測量系統進行分析，得到結論：測量系統GageR&R 等于3.23%，遠小于30%，NDC 等于43，遠大于4，量具的方差分析如圖2所示，結果顯示方差分析符合要求，測量系統可靠。

在確認測量系統符合要求后，開始尋找過程中對Y 有影響的影響因素，并篩選出主要的影響因素作為X。首先在生產現場召開會議.利用頭腦風暴的方法將所有認為對Y有影響的影響因素全部梳理出來，然后利用因果矩陣按照對Y 的影響程度對所有的影響因素進行打分、排序，再對排序靠前的影響因素進行潛在失效模式分析，挖掘出RPN 分數最高的8項最根本影響因素作為X，制定數據收集計劃進入下一階段。

表1 數據收集計劃

4 分析階段

在證實了測量系統的可靠性并找到了關鍵因素X 后，執行了數據收集計劃，并利用回歸分析對各X對Y 的影響程度進行分析（圖3），可以看出8個影響因素中僅退火時間的P 值＞0.05，即剩余7 個影響因素均對Y的影響顯著，而退火時間*退火時間對Y的影響亦顯著。綜合結果為8 個影響因子均為顯著影響Y的影響因子，均需納入回歸方程。

圖3 各x對細晶區面積影響的驗證

最終得到R-sq（調整）為64.57%的回歸方程為：

對該回歸方程進行殘差分析（圖4），殘差圖正態、無特殊形狀和規律，證明模型擬合較好。

圖4 回歸方程殘差圖

同時，利用響應優化器，得到最優的預測方案：乳液溫度23.4℃，收桿溫度330℃，退火溫度420℃，退火時間5小時，Sr含量0.05%，喂絲速度3m/min，進軋溫度375℃，出坯溫度385℃。

5 改善階段

圖5 改善前后4043鋁合金桿的細晶區面積對比圖（左：改善前，右：改善后）

對響應優化器的最優預測方案進行驗證，改善前后4043 鋁合金桿的細晶區面積對比如下圖5 所示，改善后細晶區面積均值達到2207000ppi。細晶區面積過程能力分析Cp 為1.83，Cpk 為1.21，說明細晶區面積指標穩定，且與目標值差顯著縮小，得到較大的改善。

6 控制階段

根據分析、改善階段的成果制定了控制計劃如下表2 所示。控制階段的目標是將最優的方案固化下來，因此對各影響因素的波動范圍進行了規定，并根據數據類型選用相應的控制圖對控制效果進行跟蹤，并指出了發生異常時的處理方案。

表2 控制計劃

7 結論

應用六西格瑪定義、測量、分析、改善、控制五步科學方法，對4043 鋁合金桿的細晶區面積進行了改善，最終成功將細晶區面積的過程能力由-1.44提升至1.21，并制定了控制計劃在后續生產中對成果進行跟蹤。