上海W公司基于六西格玛降低设备故障停机时间 点击:761 | 回复:0



天行健西格玛

    
  • 精华:0帖
  • 求助:0帖
  • 帖子:670帖 | 1回
  • 年度积分:110
  • 历史总积分:1823
  • 注册:2020年8月07日
发表于:2021-05-19 10:16:38
楼主

上海W公司布袋收尘器故障频繁,该公司组建研究团队,引入六西格玛思想,按照六西格玛质量改善模式DMAIC开展研究。


浅谈六西格玛管理方法的起源与发展


一、D阶段--界定阶段


1.关键需求


通过绘制Pareto图发现,机械故障占布袋收尘器整体故障停机时间的51.6%。根据“二八定律”,故将解决机械故障作为本次项目的重点。


2.Y及缺陷定义


Y: 布袋收尘器故障停机时间


Y=Y1+Y2


其中:Y1:机械故障;Y2:其它故障


故障时间:设备停机到设备具备恢复生产条件之间的时间间隔。


量纲:小时


测量工具:北京时间


测量方法:先划分事故类别,再确定事故级别,最后故障时间确定。


统计频数:每周一次,每月汇总一次。


3.基线与目标


基线为41小时/月。根据该公司2017年方针目标确定故障停机时间目标值为21小时/月,降幅61%。


4.经济效益


每台立磨台时产量为90t/h,所产矿粉的平均利润按30元/t计算。


停机一小时成本:90*30=2700元


整改前停机成本(按40h计算):2700*40*12=1296000元


整改后停机成本(按16h计算):2700*16*12=518400元


五台磨机全年节约费用:(1296000-518400)*5=3888000元


不背锅,摩托罗拉的倒下与六西格玛无关!


二、M阶段--测量阶段


1.测量系统分析计划


(1)量纲:小时


(2)故障分类:按照W公司专业归口分为“机械设备故障”与“电气设备故障”。


(3)故障分级:按对生产经济程度的影响分为重大设备故障、较大设备故障、一般设备故障。


(4)时间统计:当班调度长负责统计当班设备故障次数及故障时间,工程设备部机械、电气专业人员负责汇总及整理,要求每周整理一次,每月汇总一次。


2.数据收集


(1)数据由机械、电气专业人员负责收集;


(2)数据收集的数据类型为连续型,数据收集的频数单位为次。


(3)数据分析


①对故障时间进行了测量系统分析,并对2016年3月-12月间布袋收尘器故障时间和故障间隔时间进行了现状分析,验证了故障间隔时间、故障时间服从对数正态分布。


②对机械故障进行故障树分析,共找出了19个影响输出的项目,筛选出6个影响较大的故障项目。团队对这6项进行了FMEA分析,对其中容易直接控制管理的4项故障项目进行快改。


③改善完成后,故障时间降低为28h,故障间隔时间由改善前的55.8h延长到61.77h。


④通过二次FMEA分析得出:6个因子中,有4个因子经过快改风险系数降低至可以接受的范围,但仍有两个因子滤袋烧损与滤袋磨损需要进行工艺优化。


GE基于六西格玛管理方法优化招聘流程


三、A阶段--分析阶段


1.测量系统分析


对滤袋烧损、滤袋磨损两项因子展开逻辑关系分析,可知有一级因子两个:滤袋烧损、滤袋磨损;二级因子两个:立磨出口温度、滤袋长度;三级因子三个:立磨进口温度、含水率、投料量。在该阶段将对上述七个因子分别做测量系统分析。


2.烧损和出口温度的关系


观察统计数据绘出的散点图后得出,当立磨出口温度在105.19时,事件概率是0.001,由此可知将温度控制在105度,发生烧损的概率最小。


3.影响立磨出口温度的X1的分析


(1)因果矩阵


通过建立因果矩阵得出,立磨进口温度与立磨出口温度正相关,投料量与立磨出口温度负相关,含水率和立磨出口温度没有明显线性关系。


(2)相关分析


经相关性分析检验,得到的pearson相关系数均小于0.05,故认为立磨进口温度与含水率、投料量和立磨出口温度之间是线性相关的。


(3)回归分析


将全部影响因素列入图形,包含立磨进口温度、含水率、投料量以及它们之间的交互作用项。在分析过程中,含水率*含水率,立磨进口温度*立磨进口温度的p值大于0.05,故删除。


①经过删除后,因子的p值均小于0.05。


②方差分析表回归一栏中p值为0,对响应变量立磨出口温度的拟合没有明显失拟。


③R-Sq(调整)的解释力为85.32%,在可接受范围,与 R-Sq非常接近,同时R-Sq和R-Sq(预测)相差不大。


④S值为0.856977,与常量系数相比数值较小。


⑤PRESS与SSE比较,相差不大。


(4)残差判断


通过开展残差判断,验证了因子与残差拟合,无明显排列缺陷。


(5)确定回归方程


(6)选定模型


运用minitab软件,用等值曲线和响应优化器模拟。结果显示,立磨进口温度取252.5,含水率取9.9,投料量取102.9,得到预计最佳值为105,合意度d=1。


(7)验证实验


将预测值的自变量值在实际生产中验证,发现立磨出口温度维持在一个相对稳定的水平,滤袋烧损的次数减少至1h。


(8)指标回顾


通过两个月整改,故障停机时间有了明显下降,故障间隔时间提高到82.88h。


西门子运用六西格玛优化S55型手机


四、I阶段--改进阶段


1.影响布袋磨损的原因分析


(1)数据分析


滤袋磨损的原因是部分外侧滤袋的底部区域在工作过程中与收尘器仓体的角钢横梁频繁发生摩擦。


①通过对随机选取的120条滤袋的长度进行测量,测得:均值3050.97、标准差8.92257(单位mm)。


②通过在角钢横梁上取100个点,分别对这100个点与滤袋顶部之间的距离进行测量和记录,测得:均值2948.83、标准差4.09744(单位mm)。


通过计算最终得出,为了减小滤袋与角钢横梁的摩擦,滤袋的最佳长度应该设定为(2920±3)mm。


(2)验证实验


将滤袋的长度由3015mm改短至2923mm,观察2个月,发现由于滤袋磨损造成的停机时间由5.79h减少至0h。


2.影响滤袋袋体老化破损的原因分析


通过对100条滤袋的破损更换周期进行统计(时间以h计量),并观察“中位数置信区间”,发现为避免因滤袋破损后造成设备停机,需要在3576h到3600h之间对使用到一定时间的滤袋进行提前更换。


3.指标回顾


通过整改后月的持续观察,故障间隔时间提高到109.008h。


经过项目各个阶段的整体改善后,设备故障间隔时间最终由55.59h提高到了113.39h。


在改进阶段,项目小组共施行重点改善2项,即布袋磨损和袋体老化的问题。改善完成后,经过2个月的观察,布袋收尘器故障停机时间为16h,其中机械故障为11h,电气故障为5h,达到预先设定的目标值。


什么是六西格玛之一个把强有力的领导和基层的活力与参与结合起来的系统(图1)


五、C阶段--控制阶段


1.控制计划


将布袋收集器按照部件或零件的组成分解成若干项,逐项列出相应的控制方法及测量要求。


2.过程能力分析


以立磨的出口温度为质量特性,根据异常波动判断标准GB/T4091-2001《常规控制图》所给出的异常波动8种模式制定出相应的监测方法,并将收集到的监控数据做出控制图,判断过程是否受控。


3.FEMA分析


经过A/I阶段后,团队再次对影响到料系统故障时间的因子做了FMEA分析,验证关键因子均已得到有力改善。


4.文件标准化


一旦改进方案实施后被证明是有效的、可维持的,要想使改进能真正坚持下去,就必须使已经改进的过程详细记录在册,并形成操作规程与固定程序,将所有新的措施文件化。


团队通过在公司内部实施改进的管理办法、维护规程等,来固化新的改进措施,并通过网络TPM平台监测贯彻情况。


六、改进效果及结论


项目开展节约费用=M阶段节约费用+A阶段节约费用+I阶段节约费用。其中:


M阶段节约费用为:(现状时间-M阶段故障停机平均时间)×停机1小时成本×开展月份


A阶段节约费用为:(现状时间-A阶段故障停机平均时间)×停机1小时成本×开展月份


I阶段节约费用为:(现状时间-I阶段故障停机平均时间)×停机1小时成本×开展月份


2014年3月-2014年9月开展项目以来,7个月节约的费用为:(M)+(A)+(I)=35100+85590+1308150=1428840元


截止至2014年12月节约的费用为:1428840+24.225×3×2700×5=1428840+981112.5=2409952.5元




楼主最近还看过


热门招聘
相关主题

官方公众号

智造工程师