案例分析
实例4
项目名称:对中故障改善
项目小组:champion 1人
MBB 2人
事业部经理 1人
项目负责人 1人
组员 5人
项目时间:3.5个月
改进前状况:生产线上装配对中不良率高达2800PPM,这些故障本身和维修这些故障每年损失505,350美元。而且生产过程中,员工感到操作困难。
项目实施:此项目也是由Pareto分析确定的。对中不良是Pareto图上14个问题中,第2位的问题。第1位的问题已选为另一个"6-Sigma"项目。
过程能力分析显示,此过程只有4.2σ的水平。为了解这个问题,首先进行了Process Maping,XY Matrix, PFMEA等分析,从6个子过程中,找到4个关键的子过程;从16个潜在因素中,找到7个关键因子。GR&R分析显示,GR&RR方差贡献率是0.34%,这表明此测试系统已达到要求。更进一步经由I-MR图,T-test,Chi-Square,MatrixPlot,多重线性回归,ANOVA等方法分析后,确定5个关键因子。再经DOE分析,最后确定3个对中不良有重要影响的因子,它们的贡献率为94.5%。这三个因子的最优值由DOE确定。
改进后的结果如下:对中不良率由2800PPM降至690PPM,每年节约成本350,490美元。
项目名称:对中故障改善
项目小组:champion 1人
MBB 2人
事业部经理 1人
项目负责人 1人
组员 5人
项目时间:3.5个月
改进前状况:生产线上装配对中不良率高达2800PPM,这些故障本身和维修这些故障每年损失505,350美元。而且生产过程中,员工感到操作困难。
项目实施:此项目也是由Pareto分析确定的。对中不良是Pareto图上14个问题中,第2位的问题。第1位的问题已选为另一个"6-Sigma"项目。
过程能力分析显示,此过程只有4.2σ的水平。为了解这个问题,首先进行了Process Maping,XY Matrix, PFMEA等分析,从6个子过程中,找到4个关键的子过程;从16个潜在因素中,找到7个关键因子。GR&R分析显示,GR&RR方差贡献率是0.34%,这表明此测试系统已达到要求。更进一步经由I-MR图,T-test,Chi-Square,MatrixPlot,多重线性回归,ANOVA等方法分析后,确定5个关键因子。再经DOE分析,最后确定3个对中不良有重要影响的因子,它们的贡献率为94.5%。这三个因子的最优值由DOE确定。
改进后的结果如下:对中不良率由2800PPM降至690PPM,每年节约成本350,490美元。
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john97 (威望:0) - 学习6sigma
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