基于排列图与因果图的背光模组品质分析与改善

陆 娟，王周玉，金国盛

(1.东北林业大学工程技术学院，哈尔滨150040;2.大庆钻探工程公司钻技一公司，黑龙江大庆163000)

现代质量管理大师朱兰博士在1994年就曾说过，20世纪以“生产力的世纪”加载史册，而21世纪将是“质量的世纪”。质量管理大师戴明同样指出“质量管理是企业成功的关键”［1］。尤其是在信息高度发达、高科技层出不穷、市场竞争日趋激烈的今天，产品质量已经成为关系到每一个企业生存与发展的大问题。因此，实施切实有效的质量管理、关注产品质量是现代企业的核心工作之一。

背光模组是液晶面板发光显示的来源，是仅次于彩色滤光片的液晶面板第二大关键零组件。据2009年统计资料显示，我国大陆北方最大的背光模组生产企业良率只有70%，而日本、韩国和台湾等厂商的良率已达到85%左右［2］。我国背光模组企业若想在激烈的市场竞争中占有一席之地，就必须采取措施降低产品不良率，提高产品的质量。据统计，直接导致背光模组良率低下的主要原因是异物。因此，如何控制异物对于背光模组品质的影响已经成为一个亟待解决的问题。

1 品质分析原理与主要方法

形成产品质量问题的原因很多，根据其对质量问题的影响程度，可将这些原因分为主要原因和次要原因。其中主要原因是产生质量问题的第一要因，是影响问题的主要因素，因此能否准确的找到形成问题的主要原因是解决问题的关键。为了尽量减少由质量缺陷带来的经济损失，可将排列图和因果图联合应用分析产生质量缺陷的原因，以便及时采取应对措施。

1.1 排列图

排列图又称为帕累托图，它是将质量改进项目按照其发生频次从高到低进行排列的一种简单的图示技术。排列图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成［3］。通过对各质量项目发生频次累计百分比的分析，找出影响质量的主、次要原因，以达到用最少的成本获得最佳的改善效果的目的［4］。

排列图的作图步骤。排列图的作图步骤主要分以下几步:

(1)确定进行质量分析的问题，如产品缺陷;

(2)确定排列项目，统计各类项目的出现频数;

(3)按频数大小由高到低把各类项目排序，以长方形表示在横轴上，高度即为频数;

(4)计算每个项目占总项目的百分比;

(5)计算累计比率，画出累计频数曲线，即帕累托曲线，用来表示各项目的累积作用;

(6)根据各项目的累积比率找到关键的少数，确定对质量改进最重要的项目［5－6］。

1.2 因果图

因果图又叫石川图、特性要因分析图、树枝图、鱼刺图等，是一种同时表示质量特性波动与潜在原因的关系的一种图表。主要由结果、原因、枝干等因素构成。在质量管理活动中，尤其是在QC小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。

因果图的作图步骤。因果图的作图步骤主要分以下几步:

(1)明确需要解决的质量问题。

(2)规定可能发生的原因的主要类别，一般来说，对于工序质量问题，通常按照人、设备、原材料、方法、环境等影响因素进行大类划分。

(3)先划主干，用带箭头的直线表示，并在箭线的右端表示需要解决的质量问题。

(4)再划大枝、中枝、小枝和细枝，依次寻求产生质量问题的原因。

(5)从最高层 (最末一层)的原因 (末端因素)中选取和识别少量对结果影响大的原因 (称为重要因素或要因)，必要时需要进一步验证［7］。

2 实例分析

2.1 数据采集与不合格品统计分类

对某背光模组生产企业2010年1月份产品进行抽样统计，共计抽检439个样品，经过电子显微镜观察分析，得出样本详细情况。将样本中的异物种类进行统计，见表1。其中，M/F表示由背光模组框架所造成的异物，LGP表示由导光板所造成的异物，tape表示由带子造成的异物。

根据表1的数据绘制排列图如图1所示。从图1中可以看出，灰尘颗粒、毛屑纤维、M/F这三个项目的质量缺陷占全部质量缺陷的71%，为A类项目，是影响背光模组质量的主要原因，因此要把这三项作为“质量改进”的主要对象，就能取得显著的改进效果。

表1 缺陷项目统计表Tab.1 Statistics of defect items

图1 背光模组不合格品排列图Fig.1 Pareto diagram of nonconforming product of backlight module

2.2 主要异物产生原因分析

由上述分析可知，灰尘颗粒、毛屑纤维、M/F这三个项目为主要分析对象，结合人员、设备、原材料、方法、环境等几个方面分别绘制因果图进行分析，如图2、图3和图4所示。

图2 灰尘颗粒因果图Fig.2 Causality diagram of dust particles

图3 毛屑纤维因果图Fig.3 Causality diagram of dander fiber

综合上述因果图分析可得:

(1)由于生产过程中工作区域环境不合格，导致各类异物产生较多;

(2)入室检查不够充分很容易造成产品中存在灰尘颗粒、毛屑纤维;

(3)生产过程中使用的原材料异物较多，再加上IQC检验力度不足，造成了产品质量不合格;

(4)设备的设计结构不当以及半成品的保护不足造成了产品在运送过程中混入灰尘颗粒、毛屑纤维、M/F等异物;

(5)作业手法问题直接造成了产品灰尘颗粒、M/F。

图4 M/F因果图Fig.4 Causality diagram of M/F

2.3 改善措施

针对以上产生异物的原因，制定了如下改善措施:

(1)加强入室检查。通过对服装和物品的严格管控来减少人员进入无尘室时所造成的异物。

(2)加强生产线管理。通过5S稽核管理来加强员工的品质意识，同时要定期清理制造现场以减少环境异物。

(3)去除操作人员的作业指套。员工指套间的缝隙很容易造成各类异物的堆积，使异物流入半成品造成成品品质不良。

(4)改善LGP和半成品保管车。增加了隔离墙，有效的防止外部环境异物的流入。

(5)改善放置M/F的推车。增加支架使其在运送过程中减少碰撞及其相关异物的流入。

(6)在框架组装过程中增加用无尘布蘸酒精擦拭拆卸部位M/F工序，可以有效降低M/F异物的产生。

(7)加强IQC检验力度以及对入库原材料进行必要的清洁，这样可以有效地降低有原材料带来的异物。

(8)对LGP的揭膜手法进行改善。首先揭LGP膜时揭开的宽度不超过2～3 cm，尽量减少暴露在外的LGP面积以减少环境异物的进入;其次沿一个方向抚平LGP膜，减少环境异物及纤维异物的进入;最后减少安装灯管时的力度，减少因磨擦产生的异物。

3 结束语

应用排列图可以直观而快速的找到影响背光模组品质问题的关键的少数原因，再结合因果图找出产生问题的主要原因，并针对具体原因给出改进措施。实践证明，排列图和因果图在进行产品品质问题的分析与改善中联合应用，不仅可以有效的降低分析成本，而且改善效果显著。因此，二者的联合使用具有一定的现实意义和广阔的应用前景。

［1］刘桂珍，顾立志.质量控制［M］.北京:国防工业出版社，2004.

［2］刘毅清.提高 LED背光源质量的研究［J］.现代显示，2009(12):25－28.

［3］秦现生，梁工谦，王润效.质量管理学［M］.北京:科学出版社，2002.

［4］李建龙.排列图因果图在变速箱质量改进中的应用［J］.科技创业，2011(7):133 －134.

［5］Ding Shuiting，Bao Mengyao.Causality diagram based safety analysis of micro turbojet engine［J］.Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2011，28(3):262 －268.

［6］李 珊.排列图与因果图在质检机构质量改进工作中的应用［J］.企业科技与发展，2010，(18):50 －52.

［7］徐 洁.因果图在印刷质量控制中的应用［J］.印刷质量与标准化，2011(3):12－14.

［8］薛 伟，辛 颖，王 悦.基于解释结构模型的森林工程专业教学计划的研究［J］.森林工程，27(6):87 －89.