一个经典的六西格玛案例——蓝膜效应

来源:m.fanwen118.com时间:2023.5.15

一个经典的六西格玛案例——蓝膜效应

六西格玛管理

我来讲一个我经历的事情:

蓝膜问题

三年前我们接到某手机商一个新产品的订单, 为其生产一种新的,非常薄的手机的按键,我们的工程师设计的时候用了GE最新的高拉力硅橡胶来减少厚度,经过样本确认没有问题就转入量产. 但是制造在量产的时候却出现的严重的问题: 经常性100%的按键板在装配热成型后出现硅胶不成熟的现象, 轻轻用手指一掐,按键就限下去,根本无法使用. 要命的是,有时候又会100%OK. 制造工程师做了很多的分析,调节热成型的温度,时间,压力等关键工艺条件来解决, 但是缺陷仍然不时出现.于是产品和过程设计工程师,以及质量工程师做了很多尝试,却无法解决,最后只好请GE美国的材料专家到工厂来协助解决.

三个月过去了,问题没有任何进展.

手机商的项目经理很着急,因为一个新款手机的销售周期才6-9个月, 我们花在按键板上却已过去了3个多月. 于是夏新给了工厂一个最后期限, 只有两个星期的

时间,否则他们将撤单.在这时已经罩不住了, 制造经理才只好来找6SIGMA部门, 希望我能派BB去解决. (一般情况下他们都不相信BB能解决问题的, 现在也不相信, 但是至少BB可以分担他们的责任,呵呵!制造经理此时对于这种缺陷的发生已经快要疯了, 他的观点几乎到了唯心的程度, 他说:"Oliven, 虽然我也不迷信,但是好像真的有鬼了".

我派出了两个刚刚结束BB培训的BB去联手解决,每天我们会花30分钟一起确认进度, 工厂的经理们惊奇的发现: 黑带们并没有快速地去假设一些他们认为可能的原因尽快做试验,也没有任何新的人员加入解决问题的团队. 换句话说, 人还是这些人, 而且BB们先去将整个流程包括他们认为根本无关的工序都问询. 第一天过去后,制造经理忧心忡忡地找我希望我能亲自出马,以期从我身上获得更多信心.

第一天. BB们MAPPING了所有的过程, 记录了他们认为可能会有用的东西, 那就是不断地问: 这段时间我们改变过什么?

第二天的下午, 我们一起将定义和量测的阶段完成, 决定进行一次DOE的研究.因为可能的因素实在太多, 如果一个个地做,根本没有时间,而且毫无意义. 所以我们从筛选设计开始, 当天就制作了详细的试验计划.

第三天一早,我们将筛选试验的结果拿出来分析, 我们一下就感到问题有把握了, 因为大部分的因素看起来时候没有影响,这样我们就可以把时间放在那些很少的但是影响可能显著的因素身上.于是我们做了改进试验的设计.

第四天早上,我们分析了试验的结果, 发现一个根本不引人注目的因素显示出很强的显著性, 居然是材料外面包覆的塑料薄膜的颜色, 我们有两种颜色的薄膜: 白色和蓝色.

薄膜的颜色会是手机按键板不能成型的原因? 说出来没人相信, 但是,我们马上进行小量产的验证试验, 结果显示:所有用蓝色薄膜的样本都有问题.于是我们马上通知用白色薄膜包覆的材料生产,停用蓝色薄膜. 一个星期过去了, 再没有任何问题出现了.

但是为什么包覆材料外面的薄膜颜色会影响我们的生产呢? 而且生产部门反馈以前试用蓝色薄膜的材料没有问题呀? BB将两种薄膜送至厦门大学化学系做了红外光谱分析, 结果显示, 蓝色薄膜表面氧化剂含量远远高于白色薄膜.

为什么以前的工程师却发现不了这么简单的问题呢? 因为"时间",备料部门将材料过片裁切备好后放在材料室等待取用, 平均的放置时间会在1-24小时之间, 蓝色的

薄膜上氧化剂会渐渐与硅橡胶中的固化剂发生反应并使之失效,而那些刚备好的为何材料虽然也是蓝色薄膜却被马上使用,所以氧化反应还来不及发生,这就是为何在工程师们印象中蓝色白色都不是问题的根源. 制造工程师也会忽略了薄膜的存在,因为成型前就被剥掉扔进垃圾桶了,而有些工人可能注意到这两者有些关联,可是我们的经理工程师们谁又会听他们的呢?

[后记Oliven] 这个项目已经过去三年多了, 我还是会记忆犹新并喜欢跟别人分享. 从这个故事里我们可以想到一些东西:

1. Six Sigma不是从单纯的技术角度或管理角度去假设原因,然后愚蠢地一个个试.

2.BB们重要的是有一个不同的解决问题的思维.

3.Six Sigma不是象老中医一样凭经验开药方, 他们注重数据和充分的调查.

4.BB们不是在拿些统计学的东西唬人, 统计工具不是解决问题的关键, 重要的一点是他们很好地聆听了来自过程的声音VOP, 哪怕是一个别人都认为无关紧要的人物.

5.经理们总是不愿意或者轻视6SIGMA的作用, 而直到万不得已的时候才来求助.

6.后来我们解决了很多类似的问题, 实际上BB是不

怕这种过程的问题的, 很多企业之所以说BB做不出好的项目, 大多数情况下其实是他们的项目本身就是错误的,比如让BB去解决关乎人事而非过程方面的问题.


第二篇:一个六西格玛项目中的容差设计案例 2800字

一个六西格玛项目中的容差设计案例

点击(2668) 评论(1) 类别(六西格玛) 发表于2006-10-11 12:55:09

注:本文主要介绍了一个六西格玛项目中的容差设计案例,原文从isixsigma的一篇文章翻译而来。

Six Sigma 项目中的容差设计

By

DPMO,即百万机会缺陷数是评估Six Sigman 项目,包括DMAIC和Six Sigmane 设计(DFSS)最常用的度量指标之一。这个度量方法是指产品中缺陷数占全部机会数的比例,并且机会数被标准化为百万机会。其中,缺陷是指未能满足产品或过程的规格标准或容差要求。

容差应该在产品(或过程)的开发阶段确定下来.,从而使产品(或过程)的装配组合更容易,并且能够以最小的调整实现它们应有的功能。合理的容差设计能够减小DPMO。而过紧的容差规格能确保实现功能要求,但会增加成本。过松的容差规格会带来低效的装配过程,为了达到要求不得不频繁返工。

容差的确定有两种:一种是传统的方法,依靠设计者的经验和感觉;另一种是依靠基于劣质成本的质量损失函数。质量损失函数法也被称为容差优化法。下面以一个隔圈放置的简单例子说明这两种方法的运用。

问题陈述

无线通讯PCB上的某些电子元件需要隔圈防护,并且防护隔圈必须放置在电子元件四周的金色线上,以免碰触或撞击元件。一旦碰到,将会干扰影响电子元件系统的功能。元件的防护效果取决于:

? 防护隔圈定位于底板的位置变差

? 元件与四周金线的最小间距

? PCB底板本身的位置偏移

一个六西格玛项目中的容差设计案例

Figure 1: Modeling the Shield Gasket Issue

在上图中,A表示设计意图:防护隔圈恰好位于金线中间,未碰到基带元件。B表示PCB底板相对防护圈发生位置偏移的情况。C表示防护隔圈定位的波动与B情况同时发生。在

此例中,偏斜不被考虑。

模型中的术语: ? XC-GT ——基带元件与金线之间的间距;

? XH-GT ——金线宽度的一半;

? XH-SG ——防护隔圈宽度的一半;

? DPCB-S——PCB底板的偏离位移;

? DSG ——防护隔圈自身的偏离位移;

理想的隔圈与元件间的间距应是,电子元件与金线的间距加上金线宽度与隔圈宽度的差值的一半,即:

X = XC-GT + (XH-GT – XH-SG )

而隔圈位置的偏离等于PCB相对防护圈的偏离位移加上防护隔圈自身的偏离位移,即:

Deviation = DSG + DPCB-S

如果隔圈位置的偏离小于等于X,防护隔圈就不会碰到基带原件,假设 X = 0.5 mm,则Deviation可近似定为0.5 mm

传统方法:

传统方法对于容差的确定是计算一个代数和(线性形式).

Deviation = DSG + DPCB-S

这个方程是很多传统容差设计方法的一般表达式,包括平方和开根法(RSS),极差法,等等。当Deviation 和deltas用方差代替, 这个方程即转化为RSS方法。当 Deviation 和deltas用极差代替, 这个方程即转化为极差法。如果方程中各项的分布可以估计, 则可用Monte Carlo 仿真得到Deviation的统计量。

在反复实验的基础上,现在的容差设计按以下几步进行: 1. 在正常的生产条件下,某项容差将会分配到各个组成部分。在此例中,当隔圈定位

位置的容差 (DSG)定为0.3 mm ,则根据上述方程,PCB底板的位移容差 (DPCB-S) 应等于 (0.5-0.3) mm ,即 0.2 mm;

2. 如果这种累加满足合理可行的标准,则设计完成;

3. 否则,需要对容差的分配进行修改。例如,根据实际生产过程的变差, DSG 小于

0.3 mm,而 DPCB-S 大于0.2 mm;

4. 将各部分容差重新计算,然后累加;或是将总的容差重新分配到各个组成部分;

5. 如果这种累加满足标准,则完成容差的设计。

上述程序取决于设计者考虑了哪些制约零件设计尺寸的变差来源,例如 加工过程能力 (零件间的变差),老化趋势/周期,客户使用或工作周期,外部操作环境,以及内部运行环境/与内部其他零件系统的相互作用。

损失函数法

运用田口损失函数,可计算得到各部分的容差,如下式所示(see, e.g., Tolerance Design: A Handbook for Developing Optimal Specifications by C. M. Creveling, 1997, pages 237-238 and 229-232):

隔圈定位位置偏移的容差:

一个六西格玛项目中的容差设计案例

一个六西格玛项目中的容差设计案例

PCB底板偏离位移的容差:

在上面公式中: ? DSG ——隔圈自身位置偏移的容差;

? DPCB-S ——PCB底板偏离位移的容差;

? DDeviation ——基带元件与PCB边线之间的最小间距;

? LDeviation ——当元件与PCB边线之间的最小间距小于0.5mm时的损失;可能是安全

问 题;

? LSG ——当隔圈自身偏离位移在置信区间(隔圈偏移目标值+/- Dg)之外时的

损失;

? LPCB-S ——当PCB底板偏离位移在置信区间(PCB底板偏移目标值+/- Dg)之外

时的损失;

? bSG ,bPCB-S ——DSG ,DPCB-S 分别对DDeviation的贡献率; 如果能够确定LDeviation, LSG, L PCB-S, bSG 和bPCB-S ,则可利用上述方程确定容差DSG 和DPCB-S。 LDeviation 可看作防护圈碰触到元件时带来的安全问题以及相应的劣质成本;LSG 为隔圈不合格及返工带来的劣质成本;LPCB-S 为返工带来的劣质成本。 bSG and bPCB-S可从生产或工程过程的历史数据中得到,如果找不到任何依据,可定为1。

如果缺乏历史数据来估计 bSG 和 bPCB-S,可通过基本的物理原理,或是利用实验设计的响应曲面来得出DSG 和 DPCB-S 对DDeviation 的贡献率。可应用田口容差设计法(see, e.g., Quality Engineering Using Robust Design by M. S. Phadke, 1989, pages 202-205) 估计贡献率,把DSG 和DPCB-S 看作影响 DDeviation 的可变因子,而DDeviation 即为响应变量,它的各个因子的系数估计值即可作为各自的贡献率。

这种方法是一种基于劣质成本的容差优化方法。它要求专业质量管理人员对制约产品设计尺寸的各部分变差来源有一个良好的理解。因此,这种方法鼓励产品开发和生产过程中的持续改善。

这两种容差设计方法可方便的可推广到n个组成部分的情况。

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