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制造业六标准差之应用

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发表于 2010-9-13 21:56:15 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  一个制程工程师(Process Engineer)的日常工作,主要是在降低生产制造流程变异(Variation)或缺陷(Defect),并确保产品功能符合工程规格(Specification)以满足顾客需求,但是我们强调缺陷的预防(Prevention),而非事后的缺陷的发现与修正。

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  因为在生产制造流程中修理(Repair)、重工(Rework)、报废(Scrap)都会造成隐藏性不良质量的成本(Cost of Poor Quality, COPQ)。据国外研究,公司的质量成本约占销货收入的25%,其中有75%的质量成本是属于隐藏性不良质量的成本(John Hawley Atkinson, Jr. et. Al,P.66)。

- g1 T9 Y1 J* G, m, c ' z2 p: f+ ?# T! u2 o

  在1970年代,美国制造业因受到日本与欧洲高质量产品的竞争,意识到产品质量不佳,将导致市场占有率下降、产品销售量大幅萎缩等后果,迫使美国制造业开始重视制造程序中预防成本的投入,根据Motorola公司研究,引起产品不良或缺陷的原因,主要原因有二:

. L' y) W" ^; R, ?% s% b7 N: v# D8 ? 2 j0 ~, x2 A$ ~3 v

  1. 变异太大

4 x } c" a/ Q1 E0 m. Y' r8 B( m

  2. 制程平均值偏移

* Q& Y2 X Z2 J" @/ w Y! ?+ A& b' C+ T( p

  再进一层研究,其发生的根源,则来自设计(Design)、制程(Process)及材料(Incoming Parts and Materials)的问题。

/ w+ R! X1 r9 ]$ P ; Q' l" k, S6 t! x

  所以要达到具有竞争性的质量,须从此三者的管理加强开始,因此在1980年代,Motorola公司提出并利用六标准差质量策略,(Six Sigma, 6σ)以提升全面质量水平。该公司利用统计思考(Statistical Thinking)为根据,依据下列原则来学习或采取行动:

5 {- M( G7 Q1 ^9 q 7 o. d( J+ m2 J& U

  『所有的工作均发生在相互连结的流程所构成的系统中,而变异存在所有的流程中。所以,了解并降低变异是成功的关键。数据可以让我们将变艺术量化,以发展有效的改善作法与管理。』

) ?# z" P+ ~1 B" D ) L: P3 J3 i7 Q6 Y# X B6 {5 C) r

  Motorola公司依MAIC(Measure-Analyze-Improve-Control)四个步骤,将统计制程管制(Statistical Process Control, SPC)、问题解决(Problem Solving Procedure, PSP)与实验计划(Design of Experiments, DOE)等统计品管工具作一整合。

- P M8 {% N/ V% t' S+ G & P/ ]/ i: v, i P, x

  在Motorola公司的定义,6σ质量水平的意义如下:

3 N/ S0 }0 g2 Z3 C, } ) k5 ` P, E- `) ` V

  1. 不良率或缺点数为每百万产品中,只含3.4个缺点(3.4PPM)(Parts Per Million, ppm)。

" d6 A. P* j) `# d) E- f0 G$ e3 M" U

  2. 99.99966%产品为无缺点。

3 }7 }+ X& p& V7 j1 q; O 5 {* Y8 U# z" |

  3. Cp≧2(Cpk≧1.5)。

9 _/ {5 a8 c- L1 `& S" u' M9 ^! G5 _. }

  所谓MAIC是指量测(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)与控制(Control)四个阶段,分别解释如下:

* R# Y! e' r' t9 M# o2 A ) J4 q9 }" S" p; M7 Z, K

  量测阶段(Measure Phase)

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  本阶段目的在于:

* |# g- K/ E: Y2 |: O( P# V 2 W$ }9 O/ |. c2 e! t# R

  1. 确认关键质量特性(Critical to Quality, CTQ)属性及关键流程(Critical to Process, CTP)

3 i- B& I$ A& [# O; C ; \9 a3 O" i- }

  2. 建立项目绩效衡量指标(Project Performance, Y)

) P# |0 {- b0 P; F 9 c- n0 |0 i( H J# O" g

  3. 资料收集的规划

. S# m/ C" z! i0 M5 S1 k2 N) o* t# X, W* r6 I7 b

  4. 发展正确的衡量系统(Y)

/ I" _: Q" G* a+ b+ q & R* Q5 H% L* @& {% J0 C& [% q

  5. 定义绩效标准(Performance Standards)

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  6. 确认潜在的影响因子(Potential Factors, X’s)

) G/ x- W/ Y5 g0 M6 c- `8 D0 r9 }# T, \+ K+ h9 `9 B

  上述公式代表质量特性y之变量是由x’s的变异来决定,经由控制x’s才能得到我们想要的y值,并降低其质量变异,因此我们需要藉由统计手法了解一个制程,建立y与x’s之笺的关系式,以预测并控制x’s输入变量,对y输出质量之影响。若对x’s不够了解,则我们必须就由检验(Inspection)及测试(Test)等无附加价值(Non-Value)之流程,来确保y输出质量的稳定;了解并控制x’s,可以降低y的变异,这相当于消除或降低检验、测试及重工的机会。

9 l' e0 Z0 @1 P6 I8 F% a# B 1 r7 J9 P3 G# G5 \' \ u$ i0 z

  ※使用的工具-量测系统分析(Measurement System Analysis, MSA)

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  制程数据的收集与分析阶段(Analyze Phase)

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  本阶段的目的在于:

. Y7 p! V5 ^" U 9 Q* e9 A) {& d. @: E& N2 @; ?. T- @

  1. 了解目前之制程能力与绩效(Process Capability and Performance)

$ S3 ]% ^; m# K $ v4 T/ G* A7 E$ o8 }9 E4 X

  2. 收集并分析数据,了解质量之特性、分布、趋势、稳定性。

2 C8 l+ P: }. o/ B8 l F- e 5 J( N |7 ?+ J9 m, c. }

  3. 验证变异源(Variation Source)及因果关系(Cause-Effect Relationships),了解影响质量之输入变量。

% x3 G* f8 g7 g$ `' x' F 2 O5 _( i% ~( K; j" R

  4. 确认流程绩效的关键性少数要因(Vital Few),区分(Screen)重要之输入变量及不重要之输入变量。

2 X% R/ W4 A2 n5 N4 A ; b. M- N" s; J6 F5 m! Q0 {

  5. 解决问题之策略(Strategies):了解关键输入变量,对质量之影响程度,决定关键输入变量之设定(Recipe),以获得最佳或期望之质量。决定关键质量之操作范围(Window),预防或监控质量之异常变化。

/ m5 O1 @5 q: d% U5 A * Z3 G# k: K Y

  ※使用的工具

- ~9 P/ R$ R9 q* a . j' E' Y2 d% E9 t* p

  计划阶段:

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  *特性要因图(Cause-and Effect Diagram, Fishbone, Ishikawa Diagram)

; D9 v c! L+ w m# J- c l [$ a% A

  稳定性分析:

g% c8 o; V3 Z$ b. ?% E 8 M& l8 l/ H( a( I9 E7 N3 P: X

  *推移图(Run Chart)

0 q2 ]5 _% D! H: E: B8 b# y8 E1 \# k3 Y O4 M

  *管制图(Control Chart)

9 Q8 K! s4 ~& b1 h" t, U / E# O, t2 d @, m$ C5 l
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