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    運(yùn)用DMAIC工具降低車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)的研究

    2022-04-14 22:51朱政覃祥盼藍(lán)俊
    汽車與駕駛維修(維修版) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:六西格瑪供應(yīng)商

    朱政 覃祥盼 藍(lán)俊

    摘要:本文運(yùn)用六西格瑪DMAIC工具,跳出單點(diǎn)問(wèn)題解決思維,重新定義對(duì)車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題解決范圍。文章通過(guò)梳理整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的輸入與輸出變量,運(yùn)用非參數(shù)分析,假設(shè)檢驗(yàn)等工具,篩選潛在因子鎖定關(guān)鍵因子,明確了改進(jìn)方向。同時(shí),針對(duì)關(guān)鍵因子制定措施進(jìn)行驗(yàn)證并最終形成控制,實(shí)現(xiàn)車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低。

    關(guān)鍵詞:六西格瑪;DMAIC;供應(yīng)商;錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù);檢驗(yàn)工具;關(guān)鍵因子

    中圖分類號(hào):U463.8

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    0引言

    錯(cuò)漏焊問(wèn)題占車身供應(yīng)鏈質(zhì)量問(wèn)題的40%左右,而采用日常質(zhì)量七鉆分析工具僅能解決單個(gè)問(wèn)題,供應(yīng)商質(zhì)量管理則需要從更高維度去分析產(chǎn)生問(wèn)題的產(chǎn)生流程。DMAIC是六西格瑪管理中流程改善的重要工具。六西格瑪管理不僅是理念,同時(shí)也是一套業(yè)績(jī)突破的方法。它將理念變?yōu)樾袆?dòng),將目標(biāo)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。DMAIC是指定義(Define)、測(cè)量(Measure)、分析(Analyze)、改進(jìn)(Improve)和控制(Control)5個(gè)階段構(gòu)成的過(guò)程改進(jìn)方法[1],一般用于對(duì)現(xiàn)有流程的改進(jìn),包括制造過(guò)程、服務(wù)過(guò)程以及工作過(guò)程等。

    1界定項(xiàng)目范圍,明確關(guān)鍵特性

    1.1確認(rèn)顧客的關(guān)鍵需求,識(shí)別需要改進(jìn)的關(guān)鍵特性

    圖1顯示了車身供應(yīng)商來(lái)料質(zhì)量問(wèn)題分布,由其可知車身零部件問(wèn)題頻發(fā),其中錯(cuò)漏焊問(wèn)題占比最高,急需有效的解決方案。

    車身件焊接對(duì)象分為焊點(diǎn)焊接及標(biāo)準(zhǔn)件焊接。錯(cuò)漏焊問(wèn)題按照類型主要分為錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)、錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件和錯(cuò)漏焊附件,因此錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)包括錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù)、錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)和錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)。

    將車身供應(yīng)商每月錯(cuò)漏焊次數(shù)與產(chǎn)量的比值,稱作錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù),用以代表錯(cuò)漏焊的質(zhì)量問(wèn)題(CTQ),將錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)定義為Y,即有:

    CTQ=Y=y1+y2+y3

    式中y1——錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù)

    y2——錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)

    y3——錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)

    1.2歸納通用判定指標(biāo),明確項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)

    針對(duì)本司2021年1—6月車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)進(jìn)行測(cè)量,可知車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)平均達(dá)到22次/10萬(wàn)臺(tái)(圖2)。因此本司提出項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo):將錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低至20%以下。

    2利用質(zhì)量工具,明確Y值測(cè)量

    測(cè)量階段的工作重點(diǎn)是在界定階段工作的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步明確Y的測(cè)量,并通過(guò)收集引起問(wèn)題潛在因子X(jué)和Y的測(cè)量數(shù)據(jù),定量地描述Y[2]。

    2.1通過(guò)因果矩陣圖鎖定關(guān)鍵因子

    通過(guò)梳理焊接過(guò)程輸入輸出關(guān)系,使用因果矩陣圖識(shí)別輸入因子與輸出因子的權(quán)重關(guān)系,篩選出14個(gè)潛在因子X(jué)1~X14(圖3)。通過(guò)對(duì)這14個(gè)潛在因子的評(píng)價(jià)打分,確定各個(gè)因子的影響。其中X2、X5、X8和X13這4個(gè)因子涉及SOS文件正確性,調(diào)查過(guò)供應(yīng)商SOS工藝文件,完全符合要求,因此排除該4個(gè)因子的影響。剩下10個(gè)因子需要進(jìn)一步分析。

    3使用非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)工具,分析篩選潛在因子

    對(duì)于屬性數(shù)據(jù)分析,傳統(tǒng)的連續(xù)型變量統(tǒng)計(jì)方法不再適用。而使用列聯(lián)表工具不僅可用于屬性數(shù)據(jù)分析,還可以用來(lái)分析兩種方式(兩個(gè)因子)分組數(shù)據(jù)是否獨(dú)立[3]。

    曼-惠特尼-威爾科克森檢驗(yàn)(Man-Whitney-Wilcoxon,簡(jiǎn)稱為MWW)屬于非參數(shù)檢驗(yàn)的一種,主要用在2個(gè)總體不為正態(tài)分布情況下,研究2個(gè)總體間是否存在差異的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[3]。

    3.1使用列聯(lián)表工具篩選非關(guān)鍵因

    對(duì)8家供應(yīng)商2021年1—6月錯(cuò)漏焊問(wèn)題數(shù)與各因子建立以列聯(lián)表(圖4)。

    (1)按照錯(cuò)漏焊與因子X(jué)3是否有螺母輸送機(jī)兩種狀態(tài),進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)得到列聯(lián)表1。

    (2)按照因子X(jué)4和X6新老人員的兩種狀態(tài),與y1(錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù))、y2(錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù))和y3(錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù))進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),得到列聯(lián)表2、列聯(lián)表3和列聯(lián)表4。

    (3)按照因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置,與y2(錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù))和y3(錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù))進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),得到列聯(lián)表5和列聯(lián)表6。

    3.1.1使用Minitab軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)分析

    假設(shè)各個(gè)因子對(duì)錯(cuò)漏焊的影響無(wú)顯著差異,將6個(gè)列聯(lián)表代入Minitab軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)分析,獲得以下結(jié)論[4]。

    (1)P1值=0<0.050,拒絕原假設(shè),故因子X(jué)3有無(wú)螺母輸送機(jī)不是關(guān)鍵因子。

    (2)P2值=0.952>0.050,接受原假設(shè),故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏焊點(diǎn)的關(guān)鍵因子。P3值=0.039<0.050,拒絕原假設(shè),故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏標(biāo)準(zhǔn)件的非關(guān)鍵因子。P4值=0<0.050,拒絕原假設(shè),故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏焊附件的非鍵因子。

    (3)P5值=0.259>0.050,接受原假設(shè)。故因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置是錯(cuò)漏標(biāo)準(zhǔn)件的關(guān)鍵因子。

    (4)P6值=0.615>0.050,接受原假設(shè)。故因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置是錯(cuò)漏附件的關(guān)鍵因子。

    3.1.2對(duì)因子X(jué)8和X14進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖分析

    從列聯(lián)表5和列聯(lián)6可知,有無(wú)防錯(cuò)情況都有漏焊,因此需要進(jìn)一步分析原因。對(duì)夾具有無(wú)防錯(cuò)裝置進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖分析(圖5),鎖定防錯(cuò)前期無(wú)策劃和防錯(cuò)損壞是影響夾具無(wú)防錯(cuò)的2個(gè)主因。對(duì)于防錯(cuò)前期無(wú)策劃進(jìn)行快贏改善;對(duì)于防錯(cuò)損壞則需要繼續(xù)測(cè)量分析。

    調(diào)查4家供應(yīng)商防錯(cuò)結(jié)構(gòu),按直接探頭防錯(cuò)和間接探頭防錯(cuò)測(cè)兩組,對(duì)探頭維修率統(tǒng)計(jì)獲得列聯(lián)表7(圖6)。將列聯(lián)表7代入Minitab軟件進(jìn)行雙比值分析,獲得P7=0<0.050,拒絕原假設(shè),直接探頭防錯(cuò)與間接探頭防錯(cuò)的探頭損壞率有顯著區(qū)別。因此推動(dòng)供應(yīng)商將直接探頭防錯(cuò)改為間接探頭防錯(cuò)。

    3.2使用MWW檢驗(yàn)分析篩選非關(guān)鍵因

    為了驗(yàn)證錯(cuò)漏焊與各管理層對(duì)探測(cè)裝置檢查頻次的影響,將結(jié)合2021年1—6月錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù),按不同管理層審核頻次進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)。技術(shù)區(qū)域?qū)徍朔譃锳組和B組。其中A組:每天按計(jì)劃審核,

    一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組:不參與審核。然后然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名,獲得MWW檢驗(yàn)表一(圖7)。

    質(zhì)量區(qū)域?qū)徍祟l次分為A組和B組。其中A組:每天按計(jì)劃審核,一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組:不參與審核。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名,獲得MWW檢驗(yàn)表二。

    班長(zhǎng)審核頻次分為A組和B組。其中A組:每天按計(jì)劃審核一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組:每周一次統(tǒng)一審核防錯(cuò)狀態(tài)。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名,獲得MWW檢驗(yàn)表三。

    假設(shè)2種審核頻次對(duì)錯(cuò)漏焊影響相同,將3個(gè)MWW檢驗(yàn)表代入Minitab軟件運(yùn)行分析獲得以下結(jié)果。

    P1值為0.7656>0.050,接受原假設(shè),因此X9不是關(guān)鍵因子。

    P2值為0.037<0.050,拒絕原假設(shè),因此X10是關(guān)鍵因子。

    P4值為0.030<0.050,拒絕原假設(shè),因此X11是關(guān)鍵因子。

    3.3分析階段總結(jié)

    通過(guò)使用列聯(lián)表、MWW檢驗(yàn)以及雙比值等分析工具,排除8個(gè)非關(guān)鍵因子,最終鎖定2個(gè)關(guān)鍵因子和4個(gè)快贏因子(圖8)。

    4針對(duì)已識(shí)別的快贏因子及關(guān)鍵因子進(jìn)行分析及改進(jìn)

    4.1針對(duì)快贏因子的分析和改進(jìn)

    針對(duì)快贏因子X(jué)4和X6人員變化,可以通過(guò)督促供應(yīng)商建立人員崗位柔性跟蹤表驗(yàn)證培訓(xùn)效果,來(lái)降低焊點(diǎn)錯(cuò)漏焊率。針對(duì)快贏因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置,從新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段及量產(chǎn)階段2個(gè)維度進(jìn)行分析。

    4.1.1新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段無(wú)防錯(cuò)原因分析及改進(jìn)

    經(jīng)過(guò)分析,新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段組焊裝夾夾具與焊釘焊接工裝無(wú)防錯(cuò)的原因有3點(diǎn)。

    (1)客戶原有通用質(zhì)量SOR文件中,對(duì)應(yīng)的防錯(cuò)要求不明確,導(dǎo)致供應(yīng)商理解不一致。

    (2)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中,各家供應(yīng)商對(duì)防錯(cuò)覆蓋率測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)不一致。

    (3)產(chǎn)品質(zhì)量先期策劃(APQP)階段,閥門(mén)審核未包含探測(cè)防錯(cuò)的審核要求。

    針對(duì)上述原因制定以下措施。

    (1)編制專業(yè)科室質(zhì)量SOR要求。

    (2)編制車身標(biāo)準(zhǔn)防錯(cuò)驗(yàn)證清單模板。

    (3)APQP開(kāi)發(fā)階段,閥門(mén)審核增加探測(cè)防錯(cuò)的審核要求。

    通過(guò)這些措施落實(shí),新項(xiàng)目防錯(cuò)覆蓋率得到很大改善。

    4.1.2量產(chǎn)階段防錯(cuò)有效率低分析及改進(jìn)

    在之前的分析中,已識(shí)別到間接探頭防錯(cuò)優(yōu)于直接探頭防錯(cuò),因此我們推動(dòng)直接探頭防錯(cuò)改為間接探頭防錯(cuò),改進(jìn)后錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)有效降低。

    4.2針對(duì)關(guān)鍵因子的分析和改進(jìn)

    對(duì)于關(guān)鍵因子X(jué)10和X11過(guò)程審核質(zhì)量區(qū)域和過(guò)程審核班長(zhǎng)檢查參與程度,各家供應(yīng)商的要求不一致。這就需要督促車身供應(yīng)商滿足最低審核要求。針對(duì)該問(wèn)題,我司分兩步推進(jìn)進(jìn)供應(yīng)商審核標(biāo)準(zhǔn)化。

    第一步,短期SQE牽頭每周拉動(dòng)供應(yīng)進(jìn)行過(guò)程審核,確保防錯(cuò)裝置有效性。

    第二步,建立車身專用系統(tǒng),持續(xù)跟進(jìn)防錯(cuò)日常維護(hù)。

    5固化改進(jìn)措施,夯實(shí)改進(jìn)成果

    通過(guò)建立項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流交付資料標(biāo)準(zhǔn)化,規(guī)范防錯(cuò)清單模版,固化各個(gè)項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)交付資料,建立量產(chǎn)審核交付資料,從而建立系統(tǒng)的規(guī)范審核要求,車身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)從22臺(tái)/10萬(wàn)臺(tái)降低到17臺(tái)/10萬(wàn)臺(tái),錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低至20%以下的目標(biāo)達(dá)成(圖9)。

    6結(jié)束語(yǔ)

    六西格瑪DMAIC是一個(gè)有著幾十年應(yīng)用并被證明的先進(jìn)管理方法,可以幫助我們以正確的方式把正確的事情做好。它是一種應(yīng)用工具和方法,是方法論和研究,是理論體系和思維方式,更是一種哲學(xué)和價(jià)值觀[5]。本文通過(guò)六西格瑪DMAIC工具梳理了車身供應(yīng)鏈錯(cuò)漏焊管理的流程,篩選識(shí)別關(guān)鍵因子,通過(guò)有效的控制,實(shí)現(xiàn)了車身供應(yīng)鏈錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)的降低。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]肖愛(ài)民,于姝琳.淺談DMAIC階段質(zhì)量工具在過(guò)程改進(jìn)中的應(yīng)用[J].汽車零部件,2010(10):71-76.

    [2]何楨.六西格瑪管綠帶手冊(cè)[M].北京,中國(guó)人民大學(xué)出版社,2011.

    [3]何楨.六西格瑪管理[M].(第三版).北京,中國(guó)人民大學(xué)出版社,2014.

    [4]馬逢時(shí).六西格瑪統(tǒng)計(jì)指南——MINTAB使用指導(dǎo)[M].北京,中國(guó)人民大學(xué)出版社,2007.

    [5]彼得S.潘迪,羅伯特P.紐曼,羅蘭R.卡瓦納.六西格瑪管理法:世界頂級(jí)企業(yè)追求卓越之道[M].(第2版).畢超,崔麗野,馬睿,譯.北京,機(jī)械工業(yè)出版社,2017.

    朱政,本科,工程師,研究方向?yàn)槠囓嚿砉?yīng)商質(zhì)量管理提升。

    覃祥盼,本科,工程師,研究方向?yàn)槠囓嚿砉?yīng)商質(zhì)量管理提升。

    藍(lán)俊,本科,工程師,研究方向?yàn)槠囓嚿砉?yīng)商質(zhì)量管理提升。

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