质量管理6Sigma项目案例.docx

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质量管理6Sigma项目案例

6Sigma项目案例

一个PCBA工厂波峰焊工序的6Sgma项目改善。

因为波峰焊成为制约PCBA质量的瓶颈。

当前首次通过率为15%，DPMO为30000PPM{种产品每块板焊点数（机会数）为532点}。

2001年9月，该公司成产了一支6Sigma项目改善队伍，其组织结构如下：

6月10日，MBB胡伟主召开了第一次6Sigma项目工作会议，会议议程如下：

1．讨论是否选此项目为6Sigma项目。

经小组讨论，大家一致认同此项目为6Sigma项目，理由是：

（1）目前焊接DPMO与客户要求存在很大差距，已引起客户强烈投诉。

（2）造成DPMO低的原因不详。

（3）尚未找到改善方法。

（4）实施6Sigma项目改善后可带来大的财务收益和客户满意度的极大提高。

（5）公司人力、物力、财务允许，且技术不是非常复杂。

2．确定项目CTQ关键质量特性

。

3．制定6Sigma项目计划书。

4．明确各部门人员职责及其绩效考核方法。

5．确定6Sigma项目所需资源和培训日程。

具体工作分工如下：

No.

项目内容

开始时间

完成时间

责任人

备注

1

制定6Sigma项目计划书

9月11日

9月12日

张兵

2

各成员职责与绩效考核方法

9月11日

9月13日

胡伟

3

界定项目CTQ

9月11日

9月12日

谭少红

4

项目资源及培训安排

9月11日

9月15日

胡伟

一、确定项目CTQ及项目Y

波峰焊工序是客户特别关注的影响产品品质的关键工序，客户最关注的是焊点一次成功率要高，转化CTQ为焊点的DPMO要小。

故波峰焊点一次成功率为本项目的CTQ，项目Y衡量CTQ的参数为焊点DPMO。

二、制定6Sigma项目计划书

胡伟和张兵根据PCBA焊接状况和已有的DATA制定的6Sigma项目方案如下：

6Sigma项目方案

资源规划

基本信息

评审时间

项目名称：

波峰焊接工艺改善

MBB：

胡伟

BB：

张兵

GB：

潭少红、李小兵、王刚、魏强

部门：

品质部

企业目标：

改进过程品质

项目CTQ：

波峰焊焊点一次成功率

当前工序能力：

30000DPMO3.4

开始

D

M

A

I

C

问题综述：

波峰焊的焊接工艺成为制约PCBA产量和品质的主要因素，在最近几年内，焊接相关人力成本增加50%，客户投诉率不断攀升，焊接直通率徘徊在15%左右，焊点缺陷高达30000DPMO，如不加以突破，将影响公司整体质量和效益的提高。

目标陈述：

在接一来的6个月内将波峰焊Sigma水平从目前的3.4（30000DPMO）提高到4.8（500DPMO），产量增加一倍。

目标范围：

6Sigma项目小级将以波峰焊接过程为中心，从6Sigma项目立项之日起，对全公司波峰焊焊接工艺进行改进。

项目规划：

（主要日期）：

参见甘特图

资源/团队成员：

投入培训经费8000元，设备及试验费用8万元，项目团队由MBB、BB、GB、小组成员及项目领导其9人。

预期收益：

（目标节约、DPMO降低幅度）项目完成后可节约总成本100万元。

提高客户满意度，增加市场份额10%以上。

项目总负责

刘红云

MBB

胡伟

BB

张兵

GB

王刚等

三、各成员职责与绩效考核办法

No.

角色

成员

主要职责

考核办法

备注

1

领导者

刘红云

1．统筹6Sigma项目实施和管理

2．对所需资源进行优先配置

3．对MBB进行考核管理

1．6Sigma项目与个人绩效持钩，季度奖金以6Sigma项目节约成本的5%发放。

2．对项目的目标达成状况进行不定期考核，对未完成规定任务的人据实际进行适当处理

3．对个别阻碍项目进程的人进行通报批评直至辞退

2

MBB

胡伟

1．协调6Sigma具体实施和管理

2．对6Sigma项目培训进行技术支持

3．对下属BB进行考核管理

3

BB

张兵

1．部门间协调和联络，推进6Sigma项目实施

2．实施6Sigma培训

3．对下属GB进行考核管理

4

GB

潭少红

1．拟订波峰焊工艺改善方案

2．与各GB一起实施改善进程

5

GB

李小兵

1．进行工艺优化，寻打合适的改善方案

2．与其他GB一起实施改善进程

6

GB

王刚

1．按实验计划调整波峰炉

2．对炉子进行维护保养，使其工作在最佳状态

3．与其他GB一起实施改善进程

续表

No.

角色

成员

主要职责

考核办法

备注

7

GB

魏强

1．进行成本核算

2．与其他GB通力合作，实施改善进程

8

生产管理

朱恒

1．支持项目组工作，维持试验进程中的生产运作

2．提供改善建议

9

物控主管

刘华

1．提供必需资源

2．安排好试验期间的生产计划

四、项目资源及培训安排

项目资源配置

No.

项目资源

资源配置

到位时间

责任人

1

培训经费

8000元

9月15日

胡伟

2

设备及试验费用

80000元

9月18日

刘红云

3

人力资源

9人

9月10日

刘红云

4

活动经费

10000元

9月19日

刘红云

备注1．须以6Sigma项目为中心，积极配置资源以满足项目整运作。

2．适当时可考虑追加投入，确保项目顺利实施。

项目培训安排

No.

培训内容

培训对象

时间

备注

1

6Sigma项目实施策略

项目组成员

4h

2

6Sigma项目突破工具

项目组成员

8h

3

DMAIC模式

项目组成员

16h

4

6Sigma统计分析讲座

项目组成员

4h

5

典型案例分析

项目组成员

4h

五、项目实施日程安排

六、完成Y的测量系统分析

本项目中Y的数据为离散二元数据，对其进行分析时需用离散数据的GAGER&R分析进行。

方法：

取50块各有一个指定焊点的PCBA，这些焊点有合适焊点、有临界焊点、有不合格焊点，由5个检查员将每块板检查两次，两次之间的时间间隔为一周。

离散数据GAGER&R评估参数：

总的一致百分比：

用来评估检验员结果一致辞的次数的百分比

可重复性百分比：

用来评估检验员检查同一部件结果一致的能力

可再现性百分比：

用来评估多个检验员检验同一部件的结果一致的能力

计算公式为：

一致百分比=

本例计算结果=89%

如结果>85%，检验结果可接受。

七、收集合理的分组数据

用脑力激荡法得出一组潜在的X值如下：

预热温度PCBA机种

锡炉温度PCBA过炉方向

锡面高度生产班次

传送带速度锡条种类

传送带角度环境温度

松香温度锡缸MOTOR速度

PCBA材质波峰焊机器型号

在制定子群计划时需考虑的x′s，据以往数据显示对焊点质量影响较大的。

波峰焊机型号传送带速度

生产班次松香比重

预热温度PCBA材质

锡炉温度

续表

分组如下

A

B

C

D

E

F

G

子组

焊机型号

传送带速度

预热温度

生产班次

锡炉温度

PCBA材质

松香比重

DPMO

183

2

2

1

2

2

2

2

29800

184

2

1

1

2

1

1

1

29900

185

1

1

2

1

2

1

2

28400

186

2

2

2

1

1

2

3

28490

187

2

1

1

2

2

2

2

29800

188

2

2

1

2

2

2

3

34500

189

1

1

2

1

2

21

2

29800

190

2

1

2

2

2

1

1

34200

191

1

1

2

1

1

1

3

29990

192

2

1

2

2

2

2

3

34210

其中1、2、3分别代表各X的不同状态（水平）。

对数据制作P控制图，发现目前的焊点DPMO平均值为29900，区间为29390～30410DPMO，从图上可发现：

很多数据点在控制线外，说明此过程存在变差的特殊原因。

八、用MINITAB对数据进行方差分析

因为在合理分组时，各影响因素的水平数不同（2和3），故选GLM方差分析模型，可处理非平衡数据。

“GeneralLinearModel:

DPMOversusA,B,C,D,E,F,G”FactorTypeLevelsValues

Arandom212

Brandom212

Crandom212

Drandom212

Erandom212

Frandom212

Grandom3123

“AnalysisofVarianceforDPMO,usingAdjustedSSforTests”

Source

DF

SeqSS

AdjSS

AdjMS

F

D

A

1

69046

69046

69046

0.01

0.917

B

1

10396943

10396943

10396943

1.62

0.204

C

1

40389269

40389269

40389269

6.31

0.013

D

1

383329

383329

383329

0.06

0.807

E

1

20671219

20671219

20671219

3.23

0.074

F

1

59467

59467

59467

0.01

0.923

G

1

31191815

31191815

15595908

2.44

0.090

Error

183

1171728708

1171725708

6402873

Total

191

1274886797

UnusualObservationsforDPMO

Obs

DPMO

Fit

SEFit

Residual

StResid

15

24500.0

29504.9

547.8

-5004.9

-2.03R

17

24800.0

30600.2

547.8

-5800.2

-2.35R

26

23700.0

30600.2

547.8

-5842.8

-2.37R

27

23450.0

29306.8

547.8

-5856.8

-2.37R

35

23800.0

29439.9

547.8

-5639.9

-2.28R

58

25000.0

29994.7

547.8

-4994.7

-2.02R

59

37400.0

30664.4

547.8

6735.6

-2.73R

60

23700.0

30537.1

547.8

-6837.1

-2.77R

63

23900.0

29532.7

547.8

-5632.7

-2.28R

67

23401.0

29481.2

547.8

-6080.2

-2.46R

70

23850.0

30096.1

547.8

-6246.1

-2.53R

73

23490.0

29182.3

547.8

-5692.3

-2.30R

74

35200.0

29685.6

547.8

5514.4

2.23R

128

23500.0

28998.8

547.8

-5498.8

-2.23R

147

35100.0

29810.2

547.8

5298.8

2.14R

155

23000.0

29001.5

547.8

-6001.5

-2.43R

Rdenotesanobservationwithalargestandardizedstandardizedresidual

从方差分析结果可知：

C、E、G为关键影响因素（P值较小）。

C：

预热温度

E：

锡炉温度

G：

松香比重

九、确定总体改善方案，进行试验设计

DOE计划如下

DOE类型

目标

试验时间

负责人

筛选DOE

筛选关键x′s

7d

张兵

优化DOE

优化关键因子

8d

张兵

1．全因子DOE

在试验初始阶段，为了不漏掉关键因子，需考虑尽可能多的x′s进行筛选。

本例在筛选因子试验阶段考虑的因子如下：

因子

代号

因子

代号

传送带速度

A

PCBA机种

I

传送带速度

B

PCBA过炉方向

J

锡面高度

C

预热温度

K

锡炉温度

D

锡条种类

L

松香比重

E

环境温度

M

生产班次

F

环境温度

N

松香温度

G

锡缸MOTOR速度

O

波央焊机器型号

H

A．在Minitab中设计所需的试验如下（PLACKETTBUR-MANDESIGN）：

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

DPMO

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

-1

-1

1

1

-1

-1

1

1

18900

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

1

-1

1

1

-1

-1

1

18900

1

-1

-1

1

-1

1

1

-1

-1

1

1

1

1

-1

-1

18900

-1

1

-1

-1

1

-1

1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

32100

1

1

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

21300

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

34290

1

1

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

35700

1

-1

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

1

1

1

-1

1

21000

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

37000

-1

-1

-1

-1

-1

1

1

-1

11

1

-1

-1

1

1

1

13700

-1

-1

1

1

-1

-1

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

1

32100

1

1

1

1

-1

1

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

-1

12300

1

1

1

1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

-1

31000

-1

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

-1

1

1

-1

1

1

21300

-1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

8340

1

1

1

1

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

31890

1

1

1

1

1

-1

-1-

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

12000

续表

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

DPMO

-1

1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

1

1

21480

1

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

-1

22310

1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

1

1

-1

35400

-1

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

1

-1

-1

1

1

-1

-1

31090

-1

1

-1

1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

17800

-1

-1

-1

1

1

-1

1

1

1

-1

1

-1

1

-1

-1

15790

1

-1

1

-1

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

-1

1

-1

1

18900

-1

-1

1

-1

1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

-1

-1

31670

1

1

-1

1

-1

1

-1

-1

-1

1

-1

-1

1

-1

-1

23400

1

-1

1

-1

-1

1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

1

13400

B．运行的不同DPMO值列于上表。

C．从各因子影响分析可知，K，D，E即预热温度、锡炉温度和松香比重为主要影响因子。

如下图：

2．优化DOE，用GENERALFULLFACTORIALDESIGNDOE方法进行优化设计，生成的试验方案如下表：

续表

续表

RUN

K

D

E

DPMO

57

4

2

3

23500

58

3

2

2

17800

59

4

4

4

6500

60

1

4

3

3400

61

1

1

4

2890

62

4

3

4

15600

63

2

3

2

3200

64

4

2

1

17800

方差分析如下：

GeneralLinearModel:

DPMOversusA,B,C

FactorTypeLevelsValues

Afixed41234

Bfixed41234

Cfixed41234

AnalysisofVarianceforDPMO,usingAdjustedSSforTests

Source

DF

SeqSS

AdjSS

AdjMS

F

P

A

3

279259199

279259199

93086400

2.23

0.095

B

3

3079358125

3079358125

1026452708

24.62

0.000

C

3

270602547

270602547

90200849

2.16

0.103

Error

54

2251549631

2251549631

41695364

Total

63

58807699502

UnusualObservationsforDPMO

Obs

DPMO

Fit

SEFit

Residual

StResid

6

9800.0

22961.2

2552.4

-13161.2

-2.22R

48

31000.0

18816.2

2552.4

12183.8

2.05R

61

2890.0

17188.6

2552.4

-14298.6

-2.41R

Rdenotesonobservationwithalargestandardizedresidual.

GeneralLinerModel:

DPMOversusA,B,C

FactorTypeLevelsValues

Afixed41234

Bfixed41234

Cfixed41234

AnalysisofVarianceforDPMO,usingAdjustedSSforTests

Source

DF

SeqSS

AdjSS

AdjMS

F

P

A

3

279259199

279259199

93086400

**

B

3

3079358125

3079358125

1026452708

**

C

3

270602547

270602547

90200849

**

A*B

9

462371539

462371539

51374615

**

A*C

9

231706642

231706642

25745182

**

B*C

9

345906336

345906336

38434037

**

A*B*C

27

1211565115

1211565115

44872782

**

Error

0

0

0

0

**

Total

63

5880769502

**

生成因子图：

FACTORIALPLOT

从上图可看出：

K因子取水平2，D因子取水平4，E因子取水平4时，DPMO最低。

3．验证实验结果：

取预热温度为水平2：

100℃

锡炉温度为水平4：

250℃

松香比重为水平4：

0.890g/mm3

用以上参数试验3个班次，每隔一小时取点一次，锡点DP-MO数据如下：

取样点

1

2

3

4

5

6

7

8

DPMO

486

510

462

499

487

519

470

528

取样点

9

10

11

12

13

14

15

16

DPMO

473

519

488

493

527

531

480

458

取样点

17

18

19

20

21

22

23

24

DPMO

501

504

486

497

457

475

495

514

画出P控制图如下：

从P图可知，所有点全在控制界限内，说明改善起到效果，范围为427～561DPMO。

十、对已优化的X值进行控制

用P控制图进行控制，显示受控。

（控制图略）

十一、预期财务分析及目标评价

通过优化试验设计，波峰焊焊接质量水平从