浅析六西格玛理论在提高量块外观质量的应用

孟 芳 顾 健

（北京长城计量测试技术研究所，北京 100095）

中国航空工业集团公司自2002年在通用电气公司的帮助下导入六西格玛以来，持续运用和推广六西格玛已十余年，形成了独具特色的集团六西格玛管理推进模式，近几年持续开展精益六西格玛达标认证工作并取得了可喜的成绩，在改善产品质量、提高流程速度和效率、降低成本等方面发挥了巨大作用。

1 六西格玛基本概念

希腊字母“σ”（读作“西格玛”）在数理统计中表示“标准差”，是用来表征任一组数据或过程输出结果的离散程度的指标，它可描述各种可能的结果相对于期望值的波动程度。

西格玛水平越高，过程满足质量要求的能力就越强；西格玛水平越低，过程满足质量要求的能力就越低。六西格玛水平是指一个流程或产品100万次使用机会中只出现3.4个缺陷。

而今天，六西格玛已经远远超出其统计含义，成为企业持续改进的管理模式。所以六西格玛的管理含义至少包括3个方面：

六西格玛目标。实施六西格玛使过程趋于目标值并减少波动，实际上，实施六西格玛不一定能达到六西格玛水平的质量，而在于对过程进行突破性的改进和创新，所以追求零缺陷、追求完美才是六西格玛永恒的目标；

六西格玛管理方法。六西格玛是一套系统的、科学的、实用的业务改进方法体系，绝非仅仅用统计技术解决问题，它的工具和方法非常丰富，包括现代质量管理技术、项目管理技术、应用统计技术、信息技术等；

六西格玛文化和战略。六西格玛模式的本质是全面管理概念，而不仅仅是质量提高的手段，所以将六西格玛的价值观和改进方法融入到企业文化，列入企业发展战略之一，提升企业战略执行力，促进组织实现其愿景和战略目标。

2 六西格玛核心理念

2.1 以顾客为中心

“以顾客为中心”不但是六西格玛的基本价值观，也是现代企业管理理论和实践的基本原则，六西格玛从“倾听顾客的声音（VOC）”开始，基于顾客需求驱动改进，以顾客满意和为顾客创造价值为中心。

2.2 万事皆流程

无论我们做什么事都有一个流程，而流程就决定了所得到的结果，流程不好必然导致结果不好。传统质量管理思想是靠事后检验把关来保证质量，而检验是不增值的活动，检验也不会提高过程质量，所以六西格玛强调关注流程，关注流程的每一个活动，从流程中找问题，戴明有一句话叫“过程好了，结果会照顾自己”。

2.3 基于数据和事实的管理

当前很多企业的战略方向和经营决策仍然基于感觉和经验，或是一些自认为是的观念和假设，这样，企业往往由于决策不准确、不到位造成领导大部分时间在忙于处理那些令人忙乱的危机，或称为“救火”，而六西格玛管理把“基于数据和事实的管理”理念提到了一个更高的层次，六西格玛管理理念认为：改进一个流程所需要的全部信息都包含在数据，一切源于数据。

2.4 无边界合作

基于跨职能团队改进的六西格玛管理扩展了“无边界合作”的机会，如六西格玛的黑带项目往往是跨部门的，要获得成功就必须由黑带率领团队打破部门间的障碍，让团队逐步意识到流程各部分的相互依赖性，从而通力合作完成项目。由于六西格玛是建立在广泛沟通基础上的，因此它才能营造一种真正支持团队合作的管理结构和环境。

3 六西格玛的改进模式

六西格玛的改进模式为DMAIC，它是在总结了全面质量管理几十年发展及实践经验的基础上产生的，是一个逻辑严密的过程循环。DMIAC共分为5个阶段：

定义阶段（Define）：此阶段要分辨出什么是顾客（包括内外部顾客）关注的焦点，通过顾客需求分析，把顾客需求转变成流程要求，即确定项目的CTQ（Critical To Quality）。

测量阶段（Measure）：要能测量，否则无法改进，同时要进行测量系统分析，判断测量系统可不可用，再通过对现有过程的测量和评估，确定过程目标。

分析阶段（Analyze）：借助图形分析、假设检验、回归分析等工具进行数据分析，确定过程的关键影响因素。

改善阶段（Improve）：充分运用统计技术或实验设计（DOE），找到最优改进方案并试行，并收集一定量数据验证改进结果。

控制阶段（Control）：固化改进成果，制定控制计划，使成功经验制度化，通过防错技术、检查表或SPC（Statistical Process Control）手段进行有效的监控，并收集一定量数据验证控制的有效性。

另外，值得一提的是在六西格玛的改进过程中强调每个阶段都可以进行FMEA（Failure Mode and Effect Analysis），并制定消除高风险因素的方案，这样项目能进行有预防的积极管理。

4 六西格玛应用

4.1 问题背景

某工厂加工高精度量块，最近市场拓展开发了新客户，新客户对量块的外观质量提出了较高的要求。由于量块的产品标准仅对其测量面的外观质量提出了要求，未要求非测量面的外观质量，因此目前生产的量块非测量面的划痕较多，造成新客户的不满意，满足不了客户需求。针对此问题，运用六西格玛项目来解决。

4.2 项目解决途径

4.2.1 定义和测量阶段

全面了解问题的基本情况，收集大量数据，查阅了历年来量块生产的不合格情况和存在缺陷的情况，成立了由管理人员、技术人员、检验人员和加工人员组成的项目团队，对开展项目进行了FMEA分析，树立了团队共同愿景和目标，明确了团队成员的职责和分工，为开展工作奠定基础。

通过研究，对项目进行了定义，明确了每块量块的非测量面有与表面纹理相交的划痕即为缺陷（Y），明确了抽样和测量的方法，数据为离散型数据，运用检查一致性方法对测量系统进行了分析，测量系统的重复性为96.7%，再现性为95%，判断出测量系统可用。

收集前期数据，运用Minitab软件对收集的量块数据进行统计分析，结果见表1。

通过数据要确定流程控制当前的能力水平，为流程目标的确立建立基准，六西格玛管理要求将过程的流程能力转化成Z值，以流程的长期表现（即长期能力值ZLT）作为流程基线，根据以下步骤可以计算出ZLT：

根据表1 得出平均每块量块的划痕数DPU=3.56；

计算一次通过率FTY=e-dpu=e-3.56=0. 028439；

计算缺陷率P(d)=1-FTY=1-0.028439=0. 971561；

通过查Z表得出流程的长期能力值ZLT=-1.90。

团队成员沿真实流程走一遍，进一步梳理和细化了量块的加工流程，特别是流程的返工点和过程运输途径等。运用头脑风暴法，初步确定了5个流程影响因素Xs（工艺方面：是否清洗、是否提无划痕要求；工装方面：倒角工装、量钳工装；运输方面：周转器）。

表1 描述性统计分析表

4.2.2 分析阶段

分析阶段是六西格玛项目的最关键阶段，要找到影响缺陷的主要因素即关键Xs。对于以上5个Xs，制定详细的数据收集计划，按计划收集准确有效的试验数据，由于本项目数据为非连续性数据，所以运用卡方检验来验证每个Xs是否对Y有显著影响（即P是否小于0.05）。经过数据分析验证，得出其3个关键Xs为是否清洗、量钳工装和周转器。

数据证明了关键Xs，还需要从理论上分析，通过团队从专业角度上分析关键Xs影响Y的机理看，进一步验证了是否清洗、量钳工装和周转器是影响产生划痕的因素。3个关键Xs的机理分析见表2。

表2 关键Xs的机理分析表

4.2.3 改善和控制阶段

找准了关键Xs后，针对Xs制定详细的改进方案并试行，具体见表3。

表3 关键Xs的机理分析表

收集改进后的数据与改进前的数据对比，见图1，运用卡方检验证明统计上存在显著差异，说明改进后有不同，进一步验证了关键Xs找对了，其流程长期能力值ZLT由以前的-1.90提高到了1.25，其百万机会的缺陷数（DPMO）也达到了预期目标。

图1 Y的时间序列图

表4 控制阶段FMEA分析

此项目属于表面划痕的质量项目，改善相对容易，但要保持流程能力是重点和难点。由于改进后的流程波动较小，如何检测到波动和异常，如何控制流程持续稳定都是面临的主要问题。项目团队从流程的测量手段、监控手段、监控频率和失去控制应怎么做等方面进行了策划，制定了详细的流程控制计划。另外，控制阶段进行了FMEA分析，见表4，对于高风险事件均制定了改进计划，对流程可能出现缺陷或失效的情况提前做好了充分的准备和预防，以保证流程控制能力。