苏州六西格玛管理改进超细粉自动控制系统

统计数据表明2014年6月一2015年1月，超细粉的月平均自动控制系统故障时间为467 min,且波动较大，最长故障时间为1100 min,最短故障时间为210 min。如果以故障时间不超过287 min为标准，则大约有75%的时间超过了这个标准。

1、Y的测量系统分析

根据2014年6月一2015年1月份所有故障测试的时间共14次，与数据库记录时间一致的为13次，不一致的为1次。按这组数据计算一致性比率:

一致性比率=一致次数/测试总次数=13/14=92.9%

由计算可以看出，一致性比率为92.9%，大于90%。说明本测量系统良好，可以信赖。

2、Y的流程能力分析

①对2014年6月-2015年1月的故障时间进行受控验证，用Minitab软件绘制单值一移动极差控制图，经检验，发现这些数据都只受随机因素影响，因此这个过程是受控的。故障时间I-MR(单值一移动极差)控制图如图1所示。

②对2014年6月一2015年1月的故障时间进行正态性检验,P值=0.099>0.05，符合正态性。正态性检验图如图2所示。

③对2014年6月一2015年1月的故障时间进行过程能力分析，过程能力指数CPK=0.64，过程能力较差，急需对过程进行全面改进。

3、查找因子

通过故障时间长鱼骨图对影响故障时间的因子进行查找。

4、因子筛选

通过对42个与故障时间长有关的因子进行矩阵分析，从中筛选出了23个分值大于90的影响自动控制系统故障时间的81%的输入因子，然后对该23个重要的输入因子再进行FMEA(失效模式分析)，进一步找出最关键的输入因子。

C阶段的主要工作是对改进成果进行固化纳标，并对Y的SPC监控。

①改进后故障时间工程能力计算

改进后，超细粉自动控制系统故障时间的能力指数Cpk=1.27(改进前0.64)，西格玛水平Z=3.81(改进前1.92)，能力指数比改善前有所提高。

②实施对Y的SPC监控

从超细粉自动控制系统故障时间的SPC图来看，故障时间是稳定受控的。

③对改进成果进行固化纳标

在控制阶段，对M、I各阶段实施的改进措施进行文件化、制度化，从而加强控制。

④项目改进成果

超细粉自动控制系统故障时间由改善前的467 min/月降低到改善后的261.5 min/月，自动控制系统稳定性得到有效控制。

实施改进措施后进行故障时间跟踪记录，至活动结束时故障时间呈逐月下降趋势，表明采取的措施是有效的。

在降低超细粉自动控制系统故障时间的项目实践过程中，天行健依据六西格玛管理的方法论，关注每个工序和指标参数对故障时间的影响，聚焦到多个问题点，进而系统性的分析问题、分解项目，针对不同的问题，使用了六西格玛的多种工具综合加以解决，而且每个工具和分析方法的使用都可以根据实际问题灵活运用，最终取得了良好的效果，为维护行业精细化水平的提高提供了新思路。