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制造业六标准差之应用

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发表于 2011-6-18 09:25:12 | 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。6 I. c' h6 e0 i8 u
  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)。
! V5 F+ k$ ~5 m) w. E6 w5 A$ z  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:
" i7 J2 B4 L  F6 ^9 r# a: _7 y& O  1. 变异太大$ G) C1 \* ?8 K9 V( w
  2. 制程平均值偏移0 s9 a2 H0 f% c' y
  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。
) b7 h: _, z4 @. l  l1 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:
3 A2 o( J& i+ L1 t$ C% Z  『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。』0 U) C: N0 w& w/ H( f( u
  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。
  A2 G. ?& q% X0 k& T  在Motorola公司的定义,6σ质量水平的意义如下:
0 f4 P! }& L* M5 C6 V6 d$ u/ Q  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)。
# M, O5 P/ c6 i/ A4 b  2. 99.99966%产品为无缺点。5 @& T4 ^" _! F( D; ]+ Z2 n# s
  3. Cp≧2(Cpk≧1.5)。
; G! C& ]1 T/ q* x; e- E  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:1 j( H% e0 p9 d2 d  v
  量测阶段(Measure Phase)
6 a# H4 p0 j: N" G3 w0 w0 Y  本阶段目的在于:5 W1 T9 R. }% w2 J1 T0 q
  1. 确认关键质量特性(Critical to Quality, CTQ)属性及关键流程(Critical to Process, CTP)
8 a/ }) h7 I  }5 k  2. 建立项目绩效衡量指标(Project Performance, Y)
  w$ x+ q/ S: ?; a0 J, m1 @  3. 资料收集的规划
, m5 ?* C# s( l! G% C  4. 发展正确的衡量系统(Y)
' s3 q4 g( y  [  5. 定义绩效标准(Performance Standards). W( T4 f( ]% k  q) n
  6. 确认潜在的影响因子(Potential Factors, X’s)* _2 g8 q. x+ n( R9 U
080828851318333.jpg
- H: s. T% a/ i6 y  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。
3 a2 o7 t" z6 q  Y( I0 c8 |  ※使用的工具-量测系统分析(Measurement System Analysis, MSA)
& ?: I9 v. x* ^, C, X  制程数据的收集与分析阶段(Analyze Phase)
* h/ L2 Q) l! m. W+ B4 D" O/ L9 a  本阶段的目的在于:, ]$ X: S5 x. ~
  1. 了解目前之制程能力与绩效(Process Capability and Performance)
, ~" J; Z- c) y( f1 t0 s5 q  2. 收集并分析数据,了解质量之特性、分布、趋势、稳定性。6 {7 v# N+ Y8 a& K) o3 u. @* o. E- l
  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。0 Z) [0 O1 |$ V; j
  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。
9 z. q5 x* b& |+ d: t1 k  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。6 ^  z7 E4 ^  k" Z
  ※使用的工具
# z) V- s3 k* p0 B  计划阶段:
* k0 y* N# h1 h* q7 t$ u  *特性要因图(Cause-and Effect Diagram, Fishbone, Ishikawa Diagram)
0 |" e* ?  k! d2 o( g: D  稳定性分析:9 J, l  `5 q9 B9 O# w
  *推移图(Run Chart)
, k- ~! Z# S. _3 C( M  *管制图(Control Chart)
/ |1 J& o; s3 y4 }. g  A& m文章关键词: 制造业   六标准差
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