摘要：從A公司某型產(chǎn)品出現(xiàn)不良出發(fā)，基于六西格瑪DMAIC流程，采用Pareto分析、因果分析法、PFMEA等方法，對某型號注塑輪片在制造生產(chǎn)流程進(jìn)行了全面的分析，確定了影響生產(chǎn)良率的主要因素，包括注塑溫度，注塑壓力以及保壓時間。再結(jié)合原材料物性表和實際生產(chǎn)經(jīng)驗，運用Minitab設(shè)計DOE試驗計劃，對影響良率的生產(chǎn)工藝參數(shù)的不同組合進(jìn)行生產(chǎn)試驗。獲取實際的試驗數(shù)據(jù)，通過Minitab軟件對試驗數(shù)據(jù)的運算，逐步找出了影響良率的關(guān)鍵因素以及它們之間的相互關(guān)系，從而確定了注塑生產(chǎn)工藝的最佳生產(chǎn)工藝參數(shù)組合，提高了注塑件的產(chǎn)品良率。

關(guān)鍵詞：注塑；質(zhì)量改善；六西格瑪；DOE；試驗設(shè)計

中圖分類號：TP39文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1009-9492 （ 2022 ） S1-0042-04

Improvement of the Qualified Rate of a Type of Product in a Company by Six Sigma

Luo Xinke

（Atotech （China） Chemicals Ltd.， Guangzhou 511356 ， China）

Abstract： Starting from the defect of a certain type of product of Company A， based on the Six Sigma DMAIC process， Pareto analysis， causal analysis， PFMEA and other methods were used to conduct a comprehensive analysis of the manufacturing process of a certain type of injection wheel， and determine the main factors affecting the production yield， including injection temperature， injection pressure and holding time. Combined with the physical property table of raw materials and actual production experience， Minitab was used to design DOE test plan， conduct production tests on different combinations of production process parameters that affect the yield， obtain actual test data， and gradually find out the key factors that affect the yield and their interrelationships through the calculation of test data by Minitab software， so as to determine the best combination of production process parameters for injection molding production process， the yield of injection molded parts was improved.

Key words： injection molding； quality improvement； Six Sigma； DOE； experimental design

0引言

A公司從事電鍍設(shè)備的研發(fā)與制造，設(shè)備基于模塊化設(shè)計和制造，其中的驅(qū)動模塊使用的某型注塑輪片不良率一直居高不下，為此本文采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法和六西格瑪進(jìn)行精益改善，提高良品率。

1界定

六西格瑪?shù)牡谝徊焦ぷ鳛榻缍?，這個階段需要明確問題以確認(rèn)項目的輸出Y及其測量，決定改進(jìn)項目所需要進(jìn)行的測量、分析、改進(jìn)和控制等活動。A公司某型輪片是自行設(shè)計開模的產(chǎn)品，如圖1所示。注塑生產(chǎn)過程中需要經(jīng)過加溫、射膠、保溫以及冷卻，煮水以及穿軸裝配等工序，且采用的材料為ETFE特氟龍，收縮變形量大，涉及的變量多，容易在制程中出現(xiàn)不良，2022年度某生產(chǎn)批次檢驗數(shù)據(jù)如表1所示。

由表可知，2022年度某型輪片某批次的良率為84.43%，統(tǒng)計各不良項進(jìn)行Pareto分析，外徑D尺寸超差占比最大，該不良嚴(yán)重影響產(chǎn)品質(zhì)量，因此此次六西格瑪改善項目的Y定義為：某型輪片外徑D不良占產(chǎn)量的百分?jǐn)?shù)（圖2）。

2測量

DMAIC第二個階段為測量，該階段項目組將通過數(shù)據(jù)收集以及對數(shù)據(jù)的評估，評估的方法可以多種多樣，從而對問題產(chǎn)生的原因獲得深層次的理解，在此階段可以發(fā)現(xiàn)并且排除部分干擾項。本案例中的關(guān)鍵測量量為輪片的外徑D，外協(xié)生產(chǎn)廠根據(jù)經(jīng)驗定義的注塑件公差范圍為31.90～31.98，輪片煮水裝配后尺寸為31.95～32.05（組件的要求）。測量的過程如下：按當(dāng)前制程參數(shù)制作一批試樣，按腔號對產(chǎn)品進(jìn)行編號，分別測量外徑D，由指定的測量操作員采用相同的量具和手法進(jìn)行測量。測量統(tǒng)計如表2所示，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)1號和3號腔產(chǎn)品的不良率很高，為了減少不確定因素，項目組決定在后續(xù)生產(chǎn)排除1號和3號腔，只生產(chǎn)2號和4號腔。

3分析

六西格瑪?shù)牡谌焦ぷ鳛榉治?，項目組詳細(xì)研究制程中可能產(chǎn)生不良的原因。首先，從影響外徑D公差的因素，從人機(jī)料法環(huán)測6個方面，找出產(chǎn)生外徑D不良的因素，完成因果圖分析，如圖3所示。

其次，通過因果圖，進(jìn)一步對影響外徑D的因子進(jìn)行PFMEA分析，如表3所示。最終得出結(jié)論，影響Y即外徑D公差不良的主要因子為加熱溫度、壓力和保壓時間。

4改進(jìn)

DMAIC第4個階段為改進(jìn)。由上個階段分析得出了產(chǎn)生問題的主要因子，但是其組合理論上有無窮多種，項目組借助Minitab軟件進(jìn)行實驗設(shè)計DOE，安排一批實驗，按照在設(shè)定的條件下進(jìn)行實驗，獲得數(shù)據(jù)并進(jìn)行軟件運算，從而獲得因子的最佳搭配。由PFMEA分析可知影響輪片外徑D的顯著因子為：加熱溫度，壓力和保壓時間，結(jié)合ETFE塑膠粒子的物性表以及根據(jù)過往的生產(chǎn)記錄設(shè)定三因子的水平，如表4所示。使用Minitab設(shè)計全因子實驗，安排4個中心點（即2^3+4）的實驗，生成的實驗計劃如表5所示，一共做12組實驗，記錄各組實驗條件下外徑D的合格率。響應(yīng)為“外徑D的合格率”，分別考察3個因子以及它們之間交互作用對輸出的影響。

Minitab運行擬合結(jié)果顯示模型總的效果顯著有效。從顯著性看來，因子A（溫度）、B（壓力）以及AB（溫度X壓力）對應(yīng)的P值都小于顯著水平0.05，因此可以判斷，這3項效應(yīng)是顯著的，其余的因子或者交互作用項并不顯著，舍去后再次進(jìn)行擬合，如圖4、5所示。從第二次擬合的結(jié)果可以看出R-Sq（調(diào)整）為90.07%，回歸效果良好。Minitab軟件輸出的回歸方程為：

合格率Y = 87.0 - 2.75*溫度+ 6.50 *壓力

實現(xiàn)最優(yōu)化，研究目標(biāo)是達(dá)到最高的合格率；容易得到：當(dāng)因子A（溫度）取最小值-1（即335℃），B（壓力）取最大值1（即90Psi），合格率獲得最大值96.25%。

5控制

控制是六西格瑪DMAIC實施流程中的最后一個階段，需要通過流程管理，對生產(chǎn)管理人員以及技術(shù)人員的工作方式形成長期影響并加以保持，避免回到改善前的操作習(xí)慣。項目組將改進(jìn)中找到的最佳生產(chǎn)工藝參數(shù)組合更新到作業(yè)指導(dǎo)書和生產(chǎn)臺賬表格中，完善了過程控制。

6結(jié)束語

六西格瑪管理作為當(dāng)前質(zhì)量管理的研究熱點之一，已逐漸被廣大企業(yè)界認(rèn)同為取得效益的有效途徑，并發(fā)展為戰(zhàn)略改進(jìn)、業(yè)務(wù)變革和解決問題的最佳實踐。本文通過應(yīng)用六西格瑪DMAIC改進(jìn)模式以及相關(guān)六西格瑪管理工具的應(yīng)用，對A公司某型產(chǎn)品出現(xiàn)高不良率的原因進(jìn)行分析，利用多種方法如Pareto法、因果分析法、PFMEA以及借助Minitab進(jìn)行DOE試驗設(shè)計和運算，結(jié)合原材料特性和實際生產(chǎn)經(jīng)驗，針對主要因子溫度、壓力和保壓時間進(jìn)行研究，找到了最優(yōu)配置的因子組合，提高了A公司該型產(chǎn)品的合格率，提升了公司效益。

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作者簡介：羅新科（1981-），男，助理工程師，碩士，研究領(lǐng)域為機(jī)械制造、新產(chǎn)品開發(fā)和質(zhì)量改善，已發(fā)表論文1篇。

（編輯：王智圣）