利用精益六西格瑪方法提升軸承鋼的表面探傷合格率

蔣玉梅 宋金平 侯心愿

（1.南京鋼鐵股份有限公司； 2.安陽鋼鐵股份有限公司）

0 引言

精益六西格瑪就是融合精益和六西格瑪來解決生產、研發、營銷等關鍵運營流程的難題。使用六西格瑪消除變異、使用精益消除不增值的步驟。以提高軸承鋼表探合格率為例，通過建立精益六西瑪項目團隊，對軸承鋼生產流程進行梳理，查找流程中的不增值步驟及影響軸承鋼表面質量的因素，通過針對性地采用改進措施，最終提升軸承鋼表面質量，實現表探傷合格率的提高及提高軸承鋼生產效率。

1 存在問題

用于汽車制造等行業的軸承鋼，用戶對其產品表面的質量要求較高，需進行表面探傷合格后方可放行。但現階段經M廠的軸承鋼表面探傷合格率低，且不穩定，需返工或改判、判廢處理，影響合同交付，顧客抱怨較大，急需對軸承鋼表面質量進行改進，提高產品表面質量及質量的穩定性，從而提高供貨能力，提升用戶美譽度。

2 實施情況

成立“提高軸承鋼表探合格率”精益六西格瑪項目小組，運用流程圖對軸承鋼的生產過程進行了全流程梳理，查找不增值步驟，采用因果矩陣表查找出影響軸承鋼表面質量的因素，實施改進。

2.1 定義

2.1.1 情況描述

針對M廠軸承鋼表面探傷合格率低（Y）的問題，利用宏觀流程圖SIPOC流程分解，確定項目范圍；對表面探傷合格率Y及缺陷進行定義。影響軸承鋼表面質量的主要缺陷種類有裂紋、褶皺、麻面、碰擦傷等。確定Y的計算公式（表探合格率（%）=表探合格軋材量/總探傷軋材量）；現階段軸承鋼的表面探傷合格率為84.3%，通過分析基線及最好水平，確定項目目標為88%，預計項目收益；確定項目團隊及實施計劃等。

2.1.2 屬性判斷

收集歷史數據，對軸承鋼的表面探傷合格率做正態性檢驗計算（如圖1所示），對合格率屬性進行定位，并對軸承鋼的表面探傷合格率做流程穩定性分析（如圖2所示）。

從圖1可以看出，P值＞0.05，滿足正態分布；從圖2可以看出，軸承鋼表探不良數（總量-合格數）過程穩定，但波動較大。

2.2 測量

對表面探傷設備進行測量系統分析( MSA)，了解測量系統中的各個波動源以及其對測量結果的影響，最后給出測量系統是否合符使用要求的明確判斷；在測量系統符合使用要求的基礎上，對影響因子進行初步分析，找出一個快贏因子實施改進。

圖1 軸承鋼的表面探傷合格率概率分析（正態）

圖2 軸承鋼的表面探傷合格率不良數P控制

2.2.1 Y的測量系統分析

因為表面探傷合格率是通過自動探傷設備檢測的，除需對自動探傷設備及儀器校正、人員資質、作業規范進行分析外，還要對成品檢驗人員的一致性進行評價，從而驗證測量系統是滿足測量要求的。

2.2.2 初步原因分析

繪制詳細流程（如圖3所示），查找可控影響因子（X）；查找輸入和輸出變量作業規格/條件；利用C&E矩陣分析，確定主要影響因子10個（鋼坯表面檢驗方法、除鱗壓力、軋輥冷卻、軋輥過鋼噸位、輥道材質、軋制操作人員、收集打包方式、剝皮當量、剝皮速度、磨頭數量） ；確定一個快贏的可控影響因子—鋼坯表面檢驗方法（X1），及時改進，增加對坯料進行拋丸、探傷、點磨的工序，從而減少此因子對表面探傷合格率的影響。

圖3 軸承鋼生產的詳細流程

2.3 分析

利用X與Y的相關性矩陣（見表1），根據數據類型選擇雙t檢驗或單因子方差，對剩下的9個可控影響因素（X）進行圖形分析、量化分析以及技術分析，計算出各因素對表面探傷合格率的影響程度 (貢獻率) 。

2.3.1 圖形分析、量化分析

將業務問題轉化為統計問題：利用雙t檢驗或單因子方差分析驗證不同X是否與對應的小Y比例的影響是否顯著。

以X2除鱗壓力與Y3麻面關系的分析為例，由于項目研究的產品為軸承鋼，所以對除鱗壓力的分析主要是針對軸承鋼生產進行的，原設計將高壓水除鱗壓力設定為18 MPa，壓力過小，會出現氧化鐵皮清除不徹底的情況。因該廠高壓水除鱗的極限壓力為26 MPa,通過多次與其他單位對標討論，并結合該廠的設備特點和實際生產情況，決定將除鱗壓力分別設定在18 MPa和24 MPa進行試驗研究，找出除鱗壓力與麻面是否有關系。

表1 X與Y相關性矩陣

利用假設檢驗進行驗證，通過試驗、數據收集，運用Minitab軟件分析除鱗壓力與麻面比例的關系，如圖4所示。Ho假設：除鱗壓力對麻面比例沒有影響；Ha假設：除鱗壓力對麻面比例有影響。

圖4 麻面比例三合一分析

從圖4可以看出，除鱗壓力與麻面比例相關。

運用雙t檢驗對除鱗壓力對麻面比例的影響進行驗證，如圖5所示。

圖5 麻面比例箱

從圖5可以看出，P ＝ 0.000 ＜0.05，拒絕原假設Ho，接受備假設Ha。這說明除鱗壓力對麻面比例有影響，當除鱗壓力為18 MPa時，麻面比例較高；當除鱗壓力為24 MPa時，麻面比例較低。因此，盡可能利用除鱗壓力與麻面比例的關系來控制合格率，在改善階段對改善效果進行驗證。

通過運用以上分析方法對9個可控影響因素逐一進行分析，確定9個因子與表面探傷合格率均相關，且有4個快贏改善X因子（見表2）可直接采取措施進行改善，減少其對表面探傷合格率的影響。

表2 快贏改善

2.4 改進

針對分析得出的改善難度較大的五個關鍵X因子，分別提出了改善思路，并按照實施時間短至長、涉及范圍小至大、改進難度易至難、改善效果明顯至顯著等原則，按1、3、9的打分準則分別從四個維度進行評價，分數高表示容易改善，分數低表示難以改善，并根據總分由高到低的順序（見表3），指導改善的優先序[2]。

表3 改善對應

從表3可以看出，因子改善及確保落實的優先順序為 X2—X4—X8—X9—X10。

針對分析出的關鍵因子進行分析改進，以對X2改進分析為例，針對分析出的潛在失效原因——除鱗壓力設定不合理實施改進，改善因除鱗壓力設置不合理，除鱗效果不佳，氧化鐵皮清除不徹底，軋制過程易壓入，導致軋材表面產生麻面的現象，將除鱗壓力由18 MPa提高到24 MPa,并在高壓水除鱗后增加了一個機械除鱗裝置。措施實施后，軋材表面的麻面現象明顯減少。

將改善后收集的數據和改善前的數據進行對比，如圖6所示。

圖6 X2改善檢查三合一分析

對有交互影響的因子（磨頭數量X8、剝皮當量X9、剝皮速度X10），在滿足試驗設計的條件下，通過試驗設計來挑選最優方案。利用MiniTab設計試驗方案，試驗結果見表4，試驗結果的三合一分析如圖7所示。

表4 磨頭數量X8、剝皮當量X9、剝皮速度X10的試驗結果

圖7 試驗結果三合一分析

從圖7可以看出，磨頭個數與剝皮速度有顯著交互作用，運用軟件對磨頭個數與剝皮速度的匹配進行試驗設計，找出最優的方案，結果如圖8所示。

通過響應優化器優選出了最佳的參數組合，因為合格率是一個望大的數據，所以合格率最高時的磨頭個數為12個，剝皮速度為600 r/min，這個組合是最佳的。

圖8 響應優化器結果

通過過程快贏及各項改進措施的實施，圓鋼的表面缺陷大幅度減少，表面質量明顯提高，減少了剝皮工序,可以直接進行拋丸探傷，工序成本降低了100元/噸，表面探傷合格率由改進前的平均84.3%提高到88.27%，且減少了剝皮工序，達到項目設定目標，改善效果明顯。

2.5 控制

為確定改進有效并持續進行，針對改進措施制定控制方案，并納入控制計劃，使改進文件化、標準化。通過統計過程控制 (SPC)，實現對各個環節的實時監控，從而達到保證改進質量的目的。

3 結束語

精益六西格瑪是解決技術質量問題的一種系統有效的方法，通過DMAIC (定義、測量、分析、改善、控制) 五個步驟準確分析出影響表面探傷合格率的真正原因，優于傳統的問題處理方法，傳統方法采用排除法從疑似因子中找真因，存在問題定位不準確，效率低落弊端。精益生產與六西格瑪管理的結合，其本質是消除浪費。精益六西格瑪管理的目的是通過整合精益生產與六西格瑪管理，吸收兩種生產模式的優點，彌補單個生產模式的不足，達到更佳的管理效果。從數據找規律；根據機理和規律找真因，根據證據抓真因；機理分析透徹，確定真因準確。逐個分析與改善，改善效果明顯。