北京六西格玛管理在磁头质量改善项目中的应用

根据六西格玛管理定义阶段的成果，明确了我们项目的任务是改善磁头外观缺陷坏品，目前的基线水平是10000DPPM, 3.82σ，公司期望达到的目标是5000DPPM。

通过制作SIPOC流程图来识别关键过程、影响过程的输入因素和输出指标。可以从SIPOC流程图可得到关键的子过程、输入指标、过程指标和和输出指标。针对这些指标，如Bonding高度差、Profile、胶槽深度、对准值等，为了保证其数据的准确性，更好地监控过程，需要确认它们的测量系统的有效性。

安排员测量并记录了10个Jig的胶槽深度，每个检测员对同一Jig测量3遍。原始数据如表1所示：

根据图2分析结果，从以下方面可判断此测量系统是有效的，可信的。

①每个组成的原因在总方差中所占的百分比%Contribution(%TV)=1.68%<2%可接受；②P/SV(%R&R)二6σ_ms/6σ_total=12.9696<15%，可接受；

③Number of Distinct Categories显示计量器有足够的分辨率=10，可接受。

接下来需要对关键过程作出详细流程图，并通过分析流程图来规范每个过程的作业流程和员工的操作步骤。在原有流程的基础上，采用ESCR原则、5W1H原则和动作经济原则来整合分析整理工序流程，消除不增值的操作，消除风险动作，优化员工操作，来确定标准作业时间并保证了产品的质量。

现以BCM清洗转Tray过程的流程图为例，说明流程图在过程质量控制中的应用，如图3所示：

从图3所示的流程图可以很清晰地反映转夹具过程中设置的质量控制点，也能表述每个步骤需要使用的检验资料和依据，整个流程图体现了转夹具过程中的质量控制计划；管理人员业也可以借此作为过程检验员的培训和检验作业指导。

通过第一轮的流程优化，消除了流程中的一些基本问题，这时我们的缺陷率也得到了一定的改善，缺陷率从10000降到了890ODPPM，降低了110ODPPM。

进一步分析蚀刻类坏品，从成因上又有E11, E17, E3等类别，如图4：

从图4可知，Ell和E3是我们需要重点分析解决的坏品。

2、项目测量阶段存在的问题

经过一轮快赢改善后，基本问题己消除。而需要更进一步的改善，就要挖掘更深层次的原因，从根本上解决问题。

分析阶段需要对测量阶段收集的数据进行整理和分析，查找浪费根源或变异源，来确定一组按重要程度排列的影响过程输出的变量，并验证这些因素与CTQ之间的因果关系，确定过程的关键影响因素。

接下来可使用FMEA做进一步的分析，寻找影响产品质量的真正原因，并采取预防措施。现以Bonding工序作为待改善的关键工序来说明FMEA的应用。

从坏品的叠加MAP图来看，坏品的位置发生偏向于JIG(夹具名)的右边(如图5)。

为什么坏品的产生会偏向于JIG的右边呢？天行健管理咨询改善小组组织了一次头脑风暴，得出了以下潜在的根本原因：

1、胶水静放的时间；

2、胶槽深度的均匀性；

3、不同批次的胶水。

接下来运用统计方法的定性分析或图表分析，来验证潜在的关键因素是否是影响输出的根本原因。

胶水净放时间数据分析：胶水静放时间与坏品比例分析。

从图6可知，胶水静放的时间在7-8小时的坏品相对较少，所以我们认为胶水的静放时间是显著影响因素，我们将胶水净放时间保持在7+/-1小时。

胶槽深度均匀性数据分析：胶槽深度均匀性对坏品影响分析。

从图7可知，P=0.000<0.05，即有显著差异。说明坏品较少的JIG(Good)其胶槽深度的均匀性较好，反之坏品多的JIG(Bad)其胶槽深度的均匀性更差，也就是胶槽深度的均匀性直接影响E11缺陷，所以胶柏深度的均匀性是显著影响因素，在下一阶段要运用DOE对胶槽的均匀性做进一步的量化分析，得到较好的均匀性。

不同批次的胶水测量数据分析：分析同一/不同批次的胶水是否与坏品比例有关。

从图8可知，同一批次的胶水表现都有较大差异，说明还有其他影响因素，所以我们认为胶水的来料批次没有显著差异，不是关键因素。

通过分析阶段的定量、定性分析及图表分析，找出了关键影响因素，找出关键影响因子，为下一步的改进做好准备，制定影响因素的解决方案，同时确定量化的影响因子的合理参数估值。

在分析的基础上，以流动和拉动为原则，运用精益生产与六西格玛中所有可利用的工具对流程增加、重排、删除、简化、合并，同时对具体流程稳健性和过程能力进行改进。具体为：确定输入输出变量之间的关系，提出优化方案；确定改进计划。

分析阶段验证了胶槽深度均匀性是关键影响因素，所以我们需要进一步来分析找出最好均匀性的相应控制指标。通过改善小组的讨论，选定了4个主要影响每个因素分别设定两水平，如表3：

GRU Cycle quantity (GRU机器的运行次数)--Cycle (300,400)

GRU Pressure(GRU机器的压力)--Pressure(0.13, 0.16)

ESD Wiper quantity(旭化成的张数)--Wiper (2, 3)

Resist stripping method(去菲林方法)--Stripping (IHD,Ethanol)

根据这些因素选定合适的正交表，如表4：

分析数据可得如图9示结果：

从图9来看，去菲林的方法和GRU机器的压力是显著因素，GRU机器的运行次数和旭化成的张数不显著。并且压力越小均匀性越好，用Ethanol去菲林的效果更好。所以我们可以固定GRU机器的运行次数和旭化成的张数，再进一步优化去菲林的方法和GRU机器的压力，得到最优值。

产生了多个可能的解决方案后，结合组织的战略目标，按照一定的方法对这些方案进行评价和选择，找出最优的解决方案。

控制阶段是项目团队维持改进成果的重要步骤。一旦改进完成，应当确保改善计划的实施能够持之以恒，使得改进后的过程程序化，并确保过程不会恢复到原来的状态。

制定控制计划：将解决方案融入日常工作过程并对之进行管理。

实施过程控制系统：采用SPC控制系统来监控过程中的关键指标(如图10所示)，以迅速发现过程中的异常波动，对异常原因进行调查并予以消除。