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六西格瑪水準的產品設計,我們做得到!

企業動態
筆者根據近幾年的研發項目實踐,在很多企業已配備的統計質量管理軟件JMP平臺上總結出一個切實可行的公差設計解決方法,供有六西格瑪設計需求的技術人員參考。

接觸過六西格瑪管理的朋友都知道:所謂的“六西格瑪的質量水平”,是指每百萬個產品中只有3.4個缺陷產品,甚至更少。這相當于產品的Cp>=2,Cpk>=1.5的結果。要達到這樣近乎***的質量水平,僅僅依靠生產階段的管控是不夠的,往往需要在設計階段就要做好公差設計(也稱“容差設計”)。

    公差設計ToleranceDesign是研發三階段(系統設計、參數設計和公差設計)中的***一環,它是指在參數設計階段確定的***條件的基礎上,尋找各個參數***的容許誤差,使得質量和成本綜合起來達到***的經濟效益。相對于系統設計和參數設計而言,公差設計是最容易被忽略的一環。這一方面是因為人們對質量波動的理解不夠深入,更重要的是缺乏一個成熟的公差設計的工具軟件,使得企業在推行六西格瑪設計時很難落地。

    筆者根據近幾年的研發項目實踐,在很多企業已配備的統計質量管理軟件JMP平臺上總結出一個切實可行的公差設計解決方法,供有六西格瑪設計需求的技術人員參考。

    下面,結合一個在汽車、機械、電子等行業適用面都比較廣的基礎機械系統設計案例,介紹一下公差設計的原理及其計算機實現方式。

    在一個裝配環中裝入3個零件,如下圖所示,技術要求間隙(Gap)的目標值T=0.015,LSL

    =0.005,USL=0.025,也就是Gap的長度要求滿足0.0150.010。加工的零件1、2、3的平均值p=1.554,標準差p=0.001,而裝配環的平均值e=4.674,標準差e=0.002。假設所有部件的參數均已實現六西格瑪的目標,

    試問:該系統公差設計的能力如何?如果未能達到六西格瑪水平,應當如何改進?

    容易看出,間隙與裝配環及3個零件的設計關系是:

    =0.012

    所以,當前的缺陷數,由此轉化得到的西格瑪水平只有4.15(考慮1.5個sigma偏移,下同),沒有達到六西格瑪的目標。

    如何改進呢?常見的有兩種方法:調整均值或降低標準差。

    1.***次改進

    調整均值是相對簡單的一種方法,運用JMP軟件中的預測刻畫器(其后臺運用的是數學中的優化論OptimizationTheory),實現起來就更方便了。從下圖可見,當裝配環的平均值調整到4.677,零件的平均值保持1.554不變,就能使間隙均值增大到0.015,與目標值重合。這時候的缺陷數PPM降到了157,由此轉化得到的西格瑪水平也提高到5.10,但仍未達到六西格瑪的目標。

    2.第二次改進

    在調整均值的功效發揮到極限之后,還可以使用降低標準差的方法來進一步優化設計。那么應該讓裝配環和3個零件的標準差降到多少呢?從本質上講,答案是下述這個方程式的數值解:

    這本來是一個很復雜的數學問題,涉及到計算機編程技術。但基于上述公式利用JMP軟件中的預測刻畫器及其內置的意愿函數功能,方程式的求解變得方便了很多。如下圖所示,當裝配環的標準差降低到0.0016171,零件的標準差降低到0.0008205時,缺陷數PPM就等于3.4了,也就是我們夢寐以求的六西格瑪水平。

 3.第三次改進

    有些人可能對第二次改進的結果已經很滿意了,但還有些人卻還會感到有些不足:能否根據實際需要事先指定標準差改進的比例?具體地說,在系統從5.1個西格瑪向6個西格瑪優化的過程中,能否分配其中30%的改進來自于零件,70%的改進來自于裝配環呢?這個業務需求其實可以轉化成以下三個方程式:

    求解這個方程組是一個更加復雜的數學問題,需要的編程時間也更長。所幸的是,同樣基于這個方程組,利用JMP軟件中的預測刻畫器及其內置的意愿函數功能,方程組的求解難題被輕松解決。如下圖所示,當裝配環的標準差降低到0.0015311,零件的標準差降低到0.0008738時,缺陷數PPM也會等于3.4,而且裝配環標準差的改進比重恰巧等于事先指定的0.7,零件標準差的改進比重恰巧等于事先指定的0.3。

    顯然,這種改進方式有利于工程師們更積極地參與公差設計的過程,將較多的改進比重分配給容易優化、成本低廉的部件,較少的改進比重分配給不易優化、成本昂貴的部件。

    總之,通過巧妙地使用一些現成的統計分析工具,我們發現:公差設計并不遙遠,達到六西格瑪水準的產品設計也是可望又可及的,由此而設計并制造出來的產品質量必然會更加穩健和可靠。

責任編輯:鳶瑋 來源: JMP
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