征文： 我参与的改善项目 当C&E Matrix遭遇多输出Y时

本帖最后由 小编H 于 2011-10-21 09:03 编辑

简单的描述一下项目概况：一个缺陷改善类的DMAIC项目。
一条自动化的“汽车继电器”（电子产品而已）生产线，由Ma1-Ma4四条主机台（前3台为装配，第4台主要为装配后功能测试）构成，合计加工传送检测有125个小工作站。是年初从国外淘汰过来的旧生线，投产来前6个月平均FTY仅为96.2%,而同期同类型的产线FTY高达99.2%.居高不下返工和报废成本成了改善的动力，目标在4个月内将这条老线FTY升到98.5%.接下来成立团队，开始项目等话略去。 前面DM阶段还算有惊无险，现在根据过程流程分析，用C&E Matrix筛选重要因子。这时才明白，有些困难该来就是会来的，躲是躲不过去的。

是这样的，定义阶段时，我们发现96.2%的不良，分布在125个大大小小的75站别中。前几项不良，仅占了总体不良3成左右，以整线不良项目做排列图，前80%排到13项，分布在不同的机台中，且每个月主次排列还不一样。以往的经验让我知道，项目定义的CTQ输出不能太多，否则后面的工作很不好开展。但是我面临的这个项目是台淘汰的生产线，问题多且不稳定。大家知道自动线严重依据设备的夹具，夹爪及传感器，设备老化后，只要是测试工位基本上就有不良。想到排列图工具的层别应用，我和团队商量着不以各小站为基础计算分层，而以主机台设备来分层会怎么样的。结果显示FTY Ma1:99.1%,Ma2:99.3%,Ma3 99.2%,Ma4 98.3%. 也没有明显的排例效果，且Ma1-Ma3基本是Ma4的输入，本身站别的不良还很高。

怎么办呢，项目抓不住CTQ可不行。眼看又过了三四天，大家都明白，时间对于这个项目重要性，我们再次碰头，团队中开始有二种意见，有人倾向整线前10几项不良整改，有人倾向以机台为单元，并制定机台内分目标整改，并且各有道理。我权衡再三，认为以机台为不良单元，并分目标制定CTQ会比较好。
原因一，设备不稳定，单项不良每月排次不稳定，降低不良后，目标未必能达成。
原因二，单项不良项目太多，不利于最终结果统计，四个机台单元，统计更为FTY更为便捷。
由此这个项目的CTQ便是四台机的不良率，并根据团队经验及总目标例定机台分目标。接下来，测量阶段数据收集计划，则以每台机的前80%的不良项目输出收集，合计十二个输出项目（其中有4项是Ma4终检测试不良，有8项是Ma1-Ma3单站不良项，这8项有3项的对前4项有影响，有5项根本没影响），比整体排列少了一个，挺开心。也得益于年度测量系统分析刚做，MSA分析任务轻不少。直接就来到输入因子筛选了，刚做完的Process maping洋洋洒洒四个整页纸，输入因子高达143项。想着，一定得好好用用C&E Matrix啊，不然这么多输入因子，胡子整白了，我也分析不完啊。

了解C&E Matrix几个重要职能，输出Y对顾客要求权重数，输入因子对输出Y影响权重数，输入因子可控水平指数。做着做着，发现不对劲了。发现最重权重分数最高的10项因子是我们想要的，团队判断对最终测试不良项目影响最重。而有些输出Y项目的关联因子却排到了几十名之后。怎么了，这些问题不用解决了吗？不是说C&E Matrix比因果图更科学吗，不是说C&E Matrix 找到问题的真相吗？我把结果再过了一遍，原来，有此输入因子因为关联的输出项很少，计算权重分自然就少了。
明白原因之后，我也就想开了，C&E Matrix不过是工具，工具是死的，人是活的。与团队讨论后，将Ma4输出的4个终检不良项目与之前机台相关的输出3个不良项，例入C&E Matrxi筛选，而另外5项直接用因果图及5Why分析法解决了。接下来，就对G&E Matrix筛选出的重因子做相关性分析验证了，我想假设检验，回归分析，DOE都是好方法。当然这些都是后话了。

总结，做项目的时候会遇到各种各样的情景，从激动、紧张、困惑、思考、收获到成功，有些令人开心，有些令人沮丧，有些则令人进步。但只要在这条路，相信我和我的团队能走得更远。