李軍 范丙毅 汪鶴飛 李翔宇
(桂林電子科技大學 商學院,廣西 桂林 541004)
【摘 要】針對某手機HSG在產能爬坡期CNC6夾加工中因產品質量問題所導致的一次良率達不到制程目標良率的問題,基于六西格瑪管理方法的DMAIC改進模式,通過對制程不良問題的界定和測量找出影響產品質量的關鍵因素,然后參照CNC6夾不良因果圖,運用失效模式和效應分析方法對關鍵影響因素進行分析,并應用響應曲面法求得產品加工的最佳方案。經改善后,實現產品一次良率由96.63%提升至98.37%的較好效果。
【關鍵詞】六西格瑪;DMAIC;產能爬坡;CNC加工;一次良率
【中圖分類號】TG506 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688(2016)06-0124-06
0 引言
隨著智能手機的發(fā)展日趨成熟,消費者對手機的個性化體驗變得尤為重要,而金屬材質的機殼及高精度的工藝作為各大電子廠商在手機外觀工業(yè)設計上尋求的創(chuàng)新點,為用戶帶來了手機視覺及質感上的全新體驗。但由于金屬材質有著較高的硬度,其高精度的切削加工工藝難度較大,導致產品在進入量產初期的產能爬坡階段會遭遇一次良率達不到目標水平的問題,不能夠快速爬坡到量產穩(wěn)定期,進而影響到產品良品出貨。面對競爭激烈的智能手機市場,只有及時解決生產中的問題,通過產品質量來提升生產制程的一次良率,保證產能順利爬坡,才能更好地滿足客戶的需求,進一步提高產品在市場的競爭力。
六西格瑪管理是一種以顧客為導向,以質量經濟性為原則,強調以數據和事實為基礎,充分運用定量分析和統(tǒng)計思想的現代質量管理方法[1-4]。在解決生產制造企業(yè)的實際問題中,六西格瑪管理一般采用DMAIC模型為實施流程[5-8]。本文針對某精密電子公司所代加工的智能手機HSG(外殼)CNC6夾制程在產能爬坡期的質量問題,以六西格瑪DMAIC改進模式為指導方針,運用質量管理方法和工具,找出CNC6夾生產加工過程中影響產品質量的關鍵因素,并進行分析和針對性的改善,從而提高制程的一次良率,實現產能的順利爬坡。
1 生產制程現狀調查
1.1 生產工藝說明
某高端智能手機HSG采用7000系列高強度鋁合金為機身原材料,歷經鋁擠、DDG、CNC1~2夾、鉚合成型、CNC3~4夾、Lapping & Polishing、噴砂Ⅰ、陽極氧化Ⅰ、貼膜Ⅰ、CNC5夾、CNC6夾、噴砂Ⅱ、陽極氧化Ⅱ、貼膜Ⅱ、CNC7夾、CNC8夾、鐳射、組裝18道工序,最終加工成為成品外殼。在新產品經過工程驗證測試(Engineering Verification Test,EVT)、設計驗證測試(Design Verification Test,DVT)、制程驗證測試(Production Verification Test,PVT)3個階段后,產品開始進入量產初期。該代加工公司單線產能為15 K,由于高強度金屬材料外殼比傳統(tǒng)的金屬外殼更難加工和處理,因此公司第一條生產線投產后的產能爬坡階段,CNC6夾所加工的產品平均一次良率為96.63%,未達到公司工藝工程師(Process Engineer,PE)所要求的98.0%的制程目標良率要求,導致爬坡階段產能不足,生產計劃達成率較低的問題。因此,以CNC6夾制程為研究對象,圖1所示為CNC6夾所加工的產品部位,運用六西格瑪管理方法對其質量問題進行系統(tǒng)的研究和分析,然后根據生產狀況設計出有效的改進方案,使CNC6夾所加工的產品達到目標良率,完成每日產能爬坡生產計劃,滿足客戶的需求。
1.2 產品良率的測量
根據客戶對產品的質量特性要求,品管部門對CNC加工制程按客戶給定的外觀檢驗標準實行全檢政策,相應的質量控制流程圖如圖2所示。首先要對本制程的素材,即前制程的成品良品進行來料檢驗,不合格的產品直接退回前制程;其次,通過UMP檢測設備對本制程加工好的產品進行各個孔位的尺寸檢測;最后進行產品的毛刺及外觀檢驗,以保證加工后的物料以良品形式出貨至下個制程。其中,本制程所檢驗出的不良品經品管判定后進行重工或報廢處理。由品管的每日品質報表可得到CNC6夾第一條線爬坡至滿產能的每日不良項目統(tǒng)計(見表1)。
根據CNC6夾產品不良項目統(tǒng)計表,運用Minitab軟件繪制出該生產線產能爬坡期產品一次良率的控制圖和產品主要缺陷的帕累托圖[9],如圖3、圖4所示。從中可以看出,當前CNC6夾產品平均一次良率為96.63%,每日的生產良率都在控制上限(UCL)和控制下限(LCL)以內,說明產品檢驗過程及量檢具配制是可以接受的,生產制程的全檢員均為熟練合格的員工。生產中造成產品不良的原因是系統(tǒng)的、非偶然性的,生產過程中沒有出現異常情況。
從產品缺陷項帕累托圖中的排列顯示可以看出,毛刺、卷邊、碰傷、刮傷是造成CNC6夾產品缺陷的主要類型,其中產品毛刺和卷邊累積缺陷數占總缺陷量的68.53%,產品的碰傷和刮傷累積缺陷數占總缺陷量的24.85%,這4個缺陷的累積百分比為92.71%。
2 產品不良原因分析
確定CNC6夾產品的主要缺陷后,需要尋找出造成產品缺陷的關鍵輸入變量[10],分析關鍵因素之間的邏輯關系,為提升CNC6夾產品一次良率的有效改進方案提供系統(tǒng)、科學的依據。首先采用頭腦風暴法[11],從“人、機、料、法、環(huán)、測”5個方面確定所有可能造成產品缺陷的影響因素,并繪制出相應的因果分析圖(如圖5所示)。然后參照因果圖運用失效模式和效應分析(Failure Mode and Effect Analysis,FEMA)方法[12],對CNC6夾產品主要缺陷的影響因素的嚴重度(Sev)、頻度數(Occ)、難檢度(Det)予以分類并進行歸納分析(見表2)。由此可以看出,毛刺和卷邊的風險優(yōu)先指數(RPN)為288,由于碰傷和刮傷占總缺陷的比例基本相同,全檢時均需要檢驗員用目測方法來管制,且兩者的嚴重度和難檢度都相同,因此其風險優(yōu)先指數均為245,應將它們作為關鍵因素進行重點改進。其他因素風險優(yōu)先指數相對較低,可以作為快速改進項目,本文不做詳述。
對CNC6夾產品主要缺陷的關鍵因素進一步分析可知,產品的碰、刮傷不良主要是由生產過程中主觀和客觀因素所造成的作業(yè)上的失誤而引起的,可針對性地給出改善的對策;而產品的毛刺和卷邊不良是由于產品在加工過程中受刀具磨損嚴重及CNC加工程式參數的不合理的交互作用的影響,因此應該通過試驗設計尋找出關鍵因素的最佳組合參數。經過調查發(fā)現,刀具磨損是由于所使用的切削液的濃度、切削液pH值配比不合理,導致的加工過程中刀具冷卻、潤滑效果不理想;CNC加工參數是由CNC生產技術員根據生產狀況來設置的,主要通過調整機臺的主軸轉速、切削時的進給速度和切削進給量來優(yōu)化參數,最終可得出不同的加工時間(Cycle Time,CT)。綜上所述,可根據實際生產情況,選定合理范圍的切削液濃度、切削液pH值、加工時間來設計試驗,進行產品的毛刺和卷邊不良的改善。
3 一次良率改善對策
3.1 碰傷和刮傷不良的改善
針對作業(yè)員主觀因素造成的作業(yè)失誤,改善對策如下:規(guī)范CNC6夾操作員的作業(yè)手法,并在生產現場放置作業(yè)指導書,要求操作員嚴格按照作業(yè)指導書進行加工作業(yè);在進行產品CNC加工前使用保護套進行裝夾作業(yè);產品進行CNC加工時使用優(yōu)力膠模塊將產品導入機臺;及時為全檢員配發(fā)一次性橡膠指套,發(fā)現不規(guī)范檢驗者要進行批評教育。
針對產品加工中客觀因素導致的不良,改善對策如下:治具底板增加排屑槽;使用軟膠管將銅質吹管包裹起來,減少物料的碰、刮傷;將吹氣裝置的2根氣管改為1根氣管,從而使氣量增大更改機臺自動吹氣裝置的吹氣方式,由“Z”形方式調整為先吹治具面板,再吹治具側壁,最后再“Z”形方式清理一遍;定期維護和保養(yǎng)機臺、治具和底座,及時處理不良治具。
3.2 毛刺和卷邊不良的改善
在產品碰傷和刮傷不良改善的基礎上進行毛刺和卷邊不良的改善。根據前文對產品毛刺和卷邊不良原因的分析,選取切削液濃度、切削液pH值、加工時間為影響產品的毛刺和卷邊的3個關鍵因素,利用Box-Behnken Design響應面優(yōu)化法[13-15],找出3個關鍵因素水平的最佳組合,表3為設計的三因素三水平試驗。
響應面設計方案及試驗結果見表4,其中切削液濃度(A)、切削液pH值(B)、加工時間(C)為自變量,不同條件下加工的產品一次良率作為響應值。對所得試驗結果采用Design Expert 8.0.5軟件進行二次回歸分析,方差分析結果見表5,可得到產品的一次良率對切削液濃度、切削液pH值、加工時間的三元二次多項式回歸方程:
產品一次良率=98.46-0.006A-0.065B+0.114C+0.107AB-0.140AC-0.032BC-0.527A2-0.519B2-0.341C2。
響應面回歸方程中各自變量對產品一次良率的顯著性可通過P值的大小來判斷,對應的各因素P值越小,表明其顯著性越強。
由回歸方程方差分析結果可知,模型的P值< 0.000 1,表明回歸模型的效果極顯著,失擬項P值=0.598 4,差異不顯著,試驗的回歸模型很理想。同時,模型的判定矯正系數(Adj R-Squared)=0.987 0,即調整后的模型判定系數依然達到0.987 0,意味著98.70%的產品一次良率變化都可由此二次響應面模型解釋。模型的信噪比(Adeq Precision)=30.046>4,說明通過此模型可準確擬合所分析的3個關鍵因素對CNC6夾產品一次良率的影響?;貧w模型的一次項除A外,B、C對產品一次良率極顯著,且三個因素的顯著性次序為C>B>A。除此之外,各因素的交互作用影響中,AB(P=0.004 6)、AC(P=0.001 1)交互作用對產品的一次良率影響顯著,BC(P=0.256 3)交互作用影響則相對不顯著。
根據二次響應面回歸方程方差分析結果,繪制出切削液濃度、切削液pH值、加工時間3種因素交互作用對一次良率的響應曲面圖,可形象直觀描述不同因素交互作用對一次良率的影響(如圖6所示)??梢钥闯?,加工時間為181 s時,切削液濃度為4%~6%、切削液pH值為8~9內時,產品的一次良率會隨著這2個因素的增加而提升并達到最大值,之后產品一次良率隨著這2個因素交互作用的影響開始下降。當切削液pH值為9,加工時間和切削液濃度交互作用對產品一次良率的影響是最顯著的,可以看出在加工時間為173~189 s,切削液濃度為4%~8%的條件下,產品的一次良率呈快速上升的趨勢,達到最大值后有降低趨勢。相比之下,加工時間和切削液pH值的交互作用對產品一次良率的影響要小一些。
通過Design Expert8.0.5軟件對回歸模型進行最優(yōu)化分析后,得到CNC6夾加工的最佳條件為切削液濃度為5.93%、切削液pH值為8.93、加工時間為182 s,加工的產品一次良率理論值為98.47%,采用此最佳條件進行驗證試驗,實際生產加工中產品的一次良率為98.37%,與模型的理論值的相對誤差為0.1%,說明響應面回歸模型用于CNC6夾加工的產品毛刺和卷邊的改善有效可行。
3.3 產品不良改善后的控制
為保持改善所取得的成果,使過程持續(xù)的維持在新的水平之上,控制階段的主要措施如下:{1}工藝工程師根據改善方案更新相關的作業(yè)標準指導書和加工工藝文件,并按照要求嚴格執(zhí)行;{2}品管部門制訂相關的控制計劃,并安排安檢人員進行現場“5S”稽核;{3}生產部門制定新的《設備維護保養(yǎng)點檢表》,正確使用、及時維護,保證設備處于良好的運行狀態(tài)。
4 結論
為解決某代加工公司CNC6夾制程所生產的手機HSG在產能爬坡期所遭遇的產品質量問題,采用六西格瑪管理方法的DMAIC改進模式,以品管每日品質報表所統(tǒng)計的生產數據為基礎,參照制程產品不良的因果圖,運用失效模式和效應分析方法對關鍵影響因素進行分析,并通過響應曲面法求得產品加工的最佳方案,改善效果顯著??梢钥闯觯I(yè)工程的理論和方法在企業(yè)在生產中具有廣泛的用途,六西格瑪管理方法在解決手機制造企業(yè)實際問題中具有很強的實用價值和效果,必須堅持持續(xù)地改善。
參 考 文 獻
[1]NicoleC Anderson,JamisonV Kovach.Reducing
Welding Defects in Turnaround Projects:A Lean Six Sigma Case Study[J].Quality Engineering,2014,26(2):168-181.
[2]Abbas Saghaei,Hoorieh Najafi,Ali Mighi et al.Ma-
thematical modeling to improve Rolled Throughput Yield in a supply chain[J].Production Planning &
Control,2014,25(5):414-424.
[3]Hsueh-Ming Steve Wang,Sheng-Pen Wang,Wen-
yih Lee.A Case Study for Reducing Client Waiting Time in a Health Evaluation Center Using Design for Six Sigma[J].Engineering Management Journal,2014,26(2):62-73.
[4]Mohsen F Mohamed Isa,Mumtaz Usmen.Improving university facilities services using Lean Six Sigma:a case study[J].Journal of Facilities Management,2015,13(1):70-84.
[5]王帥,陶鳳和,賈長治,等.精益六西格瑪在機械修理裝配質量控制中的應用[J].現代制造工程,2012(5):126-130.
[6]E V Gijo,Johny Scaria.Process improvement thr-
ough Six Sigma with Beta correction:a case study of manufacturing company[J].The International Jou-
rnal of Advanced Manufacturing Technology,2014,
71(1-4):717-730.
[7]Darshak A Desai,Parth Kotadiya,Nikheel Makwana,et al.Curbing variations in packaging process thr-
ough Six Sigma way in a large-scale food-processing industry[J].Journal of Industrial Engineering Inter-
national,2015,11(1):119-129.
[8]李立偉,耿軍曉,馬軍,等.基于六西格瑪的X光機一次合格率的提高研究[J].制造業(yè)自動化,2015,37(7):79-81.
[9]羅軍,宋德朝,鄭永前,等.基于Minitab的質量控制技術在制造過程中的應用[J].現代制造工程,2009(2):19-21.
[10]趙會珍,楊亞楠.衛(wèi)浴產品生產過程質量控制研究[J].工業(yè)工程,2015,18(1):60-63.
[11]王宇乾,樊樹海,潘密密,等.基于Minitab的六西格瑪管理在節(jié)能燈裝配中的應用[J].工業(yè)工程與管理,
2011,16(3):131-137.
[12]薛風超,管琪明,王婷,等.6σ方法在動臂焊接質量改進中的應用[J].現代制造工程,2015(1):115-118.
[13]A. Kumaravadivel,U Natarajan.Application of Six-
Sigma DMAIC methodology to sand-casting proc-
ess with response surface methodology[J].The
International Journal of Advanced Manufacturing Te-
chnology,2013,69(5-8):1403-1420.
[14]舒成龍,樊文欣,原霞,等.基于響應曲面法的襯套強力旋壓工藝參數優(yōu)化設計[J].鍛壓技術,2015,40(4):60-63.
[15]張敏,孫玲.基于響應曲面法汽車后保險杠翹曲變形優(yōu)化[J].塑料工業(yè),2015,43(5):43-46.
[責任編輯:陳澤琦]
【基金項目】廣西社科基金“面向‘中國制造2025的廣西中小制造企業(yè)生產運營管理集成創(chuàng)新策略研究”(15FGL010)。
【作者簡介】李軍,男,陜西岐山人,桂林電子科技大學商學院教授,研究方向:工業(yè)工程;范丙毅,男,河南三門峽人,桂林電子科技大學商學院碩士研究生,研究方向:工業(yè)工程。