陳洪根，閆 鑫，牛小娟，張 艷

(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 1.管理工程學(xué)院；2.商學(xué)院，河南 鄭州 450015)

汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是用來保持或改變汽車行駛方向的機(jī)構(gòu)，轉(zhuǎn)向器作為汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中最重要的部件，其性能優(yōu)劣直接影響到汽車的操縱穩(wěn)定性、舒適性以及行駛安全性[1]。轉(zhuǎn)向器分為齒輪齒條式轉(zhuǎn)向器、蝸桿曲柄銷式轉(zhuǎn)向器和循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器。其中，循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器憑借傳動效率高、機(jī)械磨損小、壽命周期長的優(yōu)勢，成為復(fù)雜路況和非常規(guī)地理環(huán)境，特別是高溫環(huán)境下的主流應(yīng)用技術(shù)[2]。因此循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器成為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)研究熱點(diǎn)之一。

劉惠[3]分析了循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器加工精度要求，并對螺桿、螺母循環(huán)球式總成及循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器總成的檢測進(jìn)行詳細(xì)介紹。王鋒等[4]針對常見的循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器漏油的問題，從密封結(jié)構(gòu)如扇齒軸結(jié)構(gòu)、上蓋面及側(cè)蓋面結(jié)構(gòu)及堵頭結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，較好地解決了循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器漏油的問題。Yu等[5]對循環(huán)球式轉(zhuǎn)向裝置中轉(zhuǎn)向螺桿進(jìn)行研究，建立系統(tǒng)剛度模型，找出轉(zhuǎn)向螺桿的危險(xiǎn)部位，為循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器質(zhì)量改進(jìn)提供技術(shù)支持。伍穎等[6]采用交流伺服技術(shù)、智能集成技術(shù)與微機(jī)測控技術(shù)，設(shè)計(jì)雙工位循環(huán)球轉(zhuǎn)向器可靠性磨損試驗(yàn)系統(tǒng)，更好地保障了循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器出廠質(zhì)量與可靠性，減小因服役壽命周期內(nèi)的失效而導(dǎo)致交通安全事故的概率。段東升等[7]針對循環(huán)球變比轉(zhuǎn)向器中齒條齒扇副重合度、換向連續(xù)等多個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)不相關(guān)甚至矛盾的質(zhì)量問題，提出一種變傳動比齒條齒扇副的設(shè)計(jì)方法。鄭祖舉等[8]提出一種基于模板檢索和最近鄰法的檢索策略,解決了循環(huán)球轉(zhuǎn)向器知識重用過程中實(shí)例檢索效率低和準(zhǔn)確度不高的問題。由以上成果可知，關(guān)于循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器的質(zhì)量研究，目前主要集中于質(zhì)量設(shè)計(jì)領(lǐng)域，對于其生產(chǎn)制造過程的質(zhì)量控制和改進(jìn)，則鮮有涉及。

六西格瑪管理是一套客戶驅(qū)動的追求卓越績效和持續(xù)改進(jìn)的業(yè)務(wù)流程改進(jìn)方法體系[9]。根據(jù)面向?qū)ο蟮牟煌鞲瘳攲?shí)施技術(shù)主要包括DMAIC和DFSS兩種方法，前者是面向生產(chǎn)過程改進(jìn)的六西格瑪項(xiàng)目實(shí)施的最主要方法，其內(nèi)容主要包括定義(D)、測量(M)、分析(A)、改進(jìn)(I)和控制(C)5個(gè)過程，即通過界定(D)六西格瑪項(xiàng)目以及對現(xiàn)行系統(tǒng)的測量(M)和統(tǒng)計(jì)分析(A)，進(jìn)而采取有效的改進(jìn)(I)措施和控制(C)手段, 以保證所改進(jìn)的項(xiàng)目達(dá)到六西格瑪?shù)目冃絒10]。由于該方法能有效降低企業(yè)成本損失，提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量水平，因此得到廣泛應(yīng)用和關(guān)注。比如，Li等[11]通過使用DMAIC方法，對公司進(jìn)行持續(xù)的調(diào)查改進(jìn)，提高技術(shù)平臺服務(wù)效率，達(dá)到利用最少業(yè)務(wù)變量和最低成本提高公司競爭實(shí)力的目的。Kuvvetli等[12]將DMAIC方法運(yùn)用到城市公共交通部門中，改進(jìn)后達(dá)到了降低交通事故發(fā)生率的目的。陳丹等[13]應(yīng)用DMAIC方法對外來醫(yī)療器械及植入型器械的管理進(jìn)行改進(jìn)，整體上提高外來醫(yī)療器械及植入型器械的清洗消毒滅菌質(zhì)量和滿意度，降低安全隱患，控制和預(yù)防醫(yī)院交叉感染。王晨霖等[14]將DMAIC應(yīng)用到地鐵乘坐流程的改進(jìn)中，通過仿真實(shí)驗(yàn)得到可以縮短等待時(shí)間、提高服務(wù)穩(wěn)定性、提高人員利用率與均衡人員工作負(fù)荷的改進(jìn)方案，為人口密集城市的出行提出改進(jìn)的方法。王靈玲等[15]將六西格瑪應(yīng)用到電子制造業(yè)，經(jīng)過改善達(dá)到生產(chǎn)過程穩(wěn)定、生產(chǎn)效率提高的效果，同時(shí)為離散型制造企業(yè)改進(jìn)提供方法。

目前關(guān)于循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器的研究，大多是針對變比循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器以及齒條齒扇齒輪等設(shè)計(jì)方面問題進(jìn)行的改進(jìn)，鮮有針對轉(zhuǎn)向器內(nèi)部轉(zhuǎn)向軸的研究以及針對轉(zhuǎn)向器生產(chǎn)制造過程的研究。該轉(zhuǎn)向軸作為循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器的一個(gè)零部件，在轉(zhuǎn)向器中占據(jù)了重要的傳導(dǎo)連接作用，當(dāng)轉(zhuǎn)向軸配合不好時(shí)會產(chǎn)生漏油問題，進(jìn)而導(dǎo)致轉(zhuǎn)向器助力失效，影響駕駛員的人身安全。而DMAIC方法雖已得到各界的廣泛應(yīng)用和關(guān)注，但尚未與循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器的生產(chǎn)質(zhì)量改進(jìn)進(jìn)行結(jié)合。因此本文將DMAIC方法與循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器進(jìn)行結(jié)合，針對循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器中轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)過程中存在的問題進(jìn)行研究，應(yīng)用六西格瑪?shù)腄MAIC方法對XinH公司的Z轉(zhuǎn)向軸進(jìn)行生產(chǎn)過程質(zhì)量改進(jìn)，并提出改進(jìn)方案及相應(yīng)的對策，以期提升其產(chǎn)品合格率水平。

1 XinH公司生產(chǎn)現(xiàn)狀分析

XinH公司作為一個(gè)大型汽車零部件制造企業(yè)，主要生產(chǎn)組裝各種汽車零部件。其生產(chǎn)組裝的循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器中，Z轉(zhuǎn)向軸廢品率高達(dá)8%，單季度直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到4萬元。為了提高顧客滿意程度，提升自身競爭能力，搶占汽車零部件市場份額，亟需有效的方法把控好轉(zhuǎn)向軸的質(zhì)量關(guān)。XinH公司決定對部分產(chǎn)品的生產(chǎn)過程進(jìn)行改進(jìn)，以期降低企業(yè)成本損失同時(shí)提高產(chǎn)品質(zhì)量和同行競爭能力。

2 基于DMAIC的轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)質(zhì)量改進(jìn)實(shí)施

本文實(shí)施質(zhì)量改進(jìn)主要運(yùn)用DMAIC方法對XinH公司Z轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)過程進(jìn)行分析改善，具體實(shí)施流程為：D(定義階段)，即運(yùn)用 SIPOC 流程圖、帕累托圖等工具對問題進(jìn)行定義，明確質(zhì)量點(diǎn)和范圍；M(測量階段)，即運(yùn)用MSA以及過程能力分析等方法對測量系統(tǒng)和工序過程能力進(jìn)行判定；A(分析階段)，即使用可靠性工具FTA找到導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最小割集并計(jì)算各底事件關(guān)鍵重要度，對關(guān)鍵重要度較高因素進(jìn)行一般線性模型分析，確定出關(guān)鍵影響因素為中心孔跳動大，并通過根源分析法找出導(dǎo)致中心孔跳動大的原因?yàn)橐簤簥A緊裝置夾緊壓力較大；I(改進(jìn)階段),即利用回歸分析確定壓力值最優(yōu)區(qū)間，制定全面改進(jìn)方案；C(控制階段)，即對改進(jìn)效果進(jìn)行驗(yàn)證，建立相應(yīng)的控制方案和糾偏措施，使所有的改進(jìn)成果固有化。

2.1 定義階段

XinH公司Z轉(zhuǎn)向軸SIPOC流程如圖1所示。由圖1可知，半成品轉(zhuǎn)向軸從進(jìn)入生產(chǎn)到交給客戶經(jīng)過6個(gè)程序，為了找出需要改進(jìn)的質(zhì)量點(diǎn)，對企業(yè)第2季度Z轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)過程各工序廢品數(shù)量進(jìn)行收集匯總，得到各工序廢品數(shù)的帕累托圖(圖2)。由圖2可知，磨削外圓廢品數(shù)為3 978件，占比71%；銑八槽廢品數(shù)為559件，占比10%；鏜孔廢品數(shù)為543件，占比9.7%；滾花鍵廢品數(shù)為470件，占比8.4%；其他原因產(chǎn)生的廢品50件，占比0.9%。不難看出磨削外圓就是關(guān)鍵的少數(shù)，對磨削外圓工序產(chǎn)生的廢品進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致產(chǎn)品報(bào)廢的85.5%來自外圓圓度超差，因此將磨削外圓圓度超差定為本文實(shí)施項(xiàng)目改進(jìn)的質(zhì)量點(diǎn)。

圖1 轉(zhuǎn)向軸SIPOC流程Figure 1 Steering shaft SIPOC flow chart

圖2 工序帕累托圖Figure 2 Process Pareto diagram

2.2 測量階段

2.2.1 測量系統(tǒng)分析

從定義階段可知，造成Z轉(zhuǎn)向軸廢品率過高的主要原因是磨削外圓時(shí)外圓圓度超差，因此首先應(yīng)找出導(dǎo)致外圓圓度超差的因素。本文研究的外圓圓度是 ?19.05段的圓度(圖3)。

圖3 產(chǎn)品零件圖Figure 3 Product detail drawing

該段圓度正常情況應(yīng)在0.005 mm范圍內(nèi)，若圓度大于0.005 mm，則視為圓度超差。外圓圓度的檢測需要通過氣動量儀進(jìn)行測量。為了避免量具導(dǎo)致的誤差，首先要對測量系統(tǒng)進(jìn)行檢驗(yàn)。隨機(jī)取10個(gè)樣本進(jìn)行測量，由3名技術(shù)員分別對每個(gè)樣本重復(fù)測量3次，通過Minitab軟件對測量值進(jìn)行測量系統(tǒng)分析，分析結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，來自部件間的貢獻(xiàn)百分比(98.72)遠(yuǎn)大于合計(jì)量具的貢獻(xiàn)百分比(1.28)，這表明大部分變異是由于部件間的差異所致；合計(jì)量具占研究變異的11.32%＜30%，且測量系統(tǒng)的方差分量貢獻(xiàn)率為1.28%＜9%，說明系統(tǒng)對研究變異的波動及公差的波動都較小，滿足要求；可區(qū)分的類別數(shù)為12＞5，說明測量系統(tǒng)的分辨率滿足要求。

表1 量具 R&R表Table 1 Gage R&R table

2.2.2 過程能力分析

為了測定該工序的過程能力，隨機(jī)收集了25組(每組5個(gè)樣本)外圓圓度測量數(shù)據(jù)如表2所示。數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。在置信度95%的前提下，得到檢驗(yàn)顯著性值P = 0.698＞0.05，可認(rèn)定該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布?；诒?數(shù)據(jù)，繪制該工序均值極差控制圖(圖5)，根據(jù)控制圖判異判穩(wěn)準(zhǔn)則可知生產(chǎn)過程穩(wěn)定無異常點(diǎn)?；谏鲜龇治觯M(jìn)一步分析得到該工序的過程能力指數(shù)CPK = 0.41(圖6)，說明該工序過程能力嚴(yán)重不足，亟需改進(jìn)。

表2 外圓圓度歷史數(shù)據(jù)Table 2 Outer roundness historical data

2.3 分析階段

針對外圓圓度超差問題，本文將綜合利用FTA、一般線性模型和根源分析法對其產(chǎn)生原因進(jìn)行分析，進(jìn)而找到關(guān)鍵影響因素和問題發(fā)生根源。

2.3.1 故障樹分析

1) 定性分析。根據(jù)工序過程和故障機(jī)理，分析得到外圓圓度超差的故障樹(圖7)，其中，T為頂事件；A1～A5為中間事件，x1～x8為底事件，各事件及代碼如表3所示。通過定性分析可知, 該故障樹的最小割集為{ x1},{x2},{x3},{x4},{x5,x6},{x7,x8}。

為計(jì)算頂事件發(fā)生概率，需對最小割集進(jìn)行不交化處理，其公式為

其中， P(T)為 頂事件發(fā)生概率； P(xi)為各底事件發(fā)生概率；為各底事件不發(fā)生概率。

圖4 外圓圓度正態(tài)性檢驗(yàn)Figure 4 Outer roundness normality test

圖5 均值極差控制圖Figure 5 X-R control charts

圖6 過程能力分析結(jié)果Figure 6 Process capability analysis results

圖7 故障樹分析圖Figure 7 Fault tree analysis diagram

2) 定量分析。在故障樹定性分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)基本事件故障發(fā)生數(shù)據(jù)，對頂事件發(fā)生概率和基本事件重要度進(jìn)行求解，找出導(dǎo)致頂事件發(fā)生的關(guān)鍵影響因素，為產(chǎn)品改善提供方向。為此引入關(guān)鍵重要度的概念。關(guān)鍵重要度表示某個(gè)單元故障概率變化率所引起系統(tǒng)故障概率變化率變化的程度。對關(guān)鍵重要度大的底事件采取相應(yīng)的對策能夠有效降低頂事件發(fā)生概率，其公式為

表3 故障樹事件表Table 3 Fault tree event table

3) 關(guān)鍵重要度計(jì)算。根據(jù)對現(xiàn)場情況、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，人員測量導(dǎo)致對刀誤差偏大發(fā)生概率為6%，零點(diǎn)漂移發(fā)生概率為5%；中心孔跳動超過0.1 mm發(fā)生概率為7%，頂尖跳動超差發(fā)生概率為1%；砂輪磨修超期發(fā)生概率為2%，砂輪磨損直徑低于總體60%發(fā)生概率為1%，切削液濃度不合格發(fā)生概率為3%，切削液性能不佳發(fā)生概率為1%。將各底事件發(fā)生概率代入式(1)，求出頂事件發(fā)生概率P(T)=0.931 6。將各底事件發(fā)生概率和頂事件發(fā)生概率代入到式(2)，求出各底事件關(guān)鍵重要度為I1=0.082 7；I2= 0.066 1；I3= 0.110 2；I4= 0.036 7；I5=0.003 4；I6= 0.006 7；I7= 0.003 4；I8= 0.010 2。

由計(jì)算結(jié)果可知，人員測量誤差、零點(diǎn)漂移、中心孔跳動大的關(guān)鍵重要度較高，因此對3個(gè)底事件反映出的操作者技術(shù)、設(shè)備精度、中心孔跳動等問題作進(jìn)一步分析。

2.3.2 一般線性模型

由于中心孔跳動為杠桿表的測量值，為了避免量具帶來的誤差，需要進(jìn)行測量系統(tǒng)分析。隨機(jī)取10個(gè)樣本進(jìn)行測量，由3位技術(shù)員分別對每個(gè)樣本重復(fù)測量3次，通過Minitab軟件對測量值進(jìn)行測量系統(tǒng)分析，分析結(jié)果如表4所示。

表4 量具R&R 表Table 4 Gage R&R table

從表4可以看出來自部件間的貢獻(xiàn)百分比(99.16)遠(yuǎn)大于合計(jì)量具的貢獻(xiàn)百分比(0.84)，這表明大部分變異是由于部件間的差異所致；合計(jì)量具占研究變異的9.17%＜30%，且測量系統(tǒng)的方差分量貢獻(xiàn)率為0.84%＜9%，說明該測量系統(tǒng)滿足要求；可區(qū)分的類別數(shù)為15＞5，說明測量系統(tǒng)的分辨力滿足要求。

為了找出關(guān)鍵影響因素，由A、B兩名操作人員分別使用加工中心的設(shè)備1和設(shè)備2各進(jìn)行15次加工，共收集60個(gè)零件樣本，分別利用氣動量儀和杠桿表測量并記錄各樣本外圓圓度和中心孔跳動的數(shù)值，如表5所示。

鑒于中心孔跳動具有隨機(jī)性，而操作者和設(shè)備并非隨機(jī)選擇確定，因此將中心孔跳動設(shè)置為隨機(jī)因子，操作者和設(shè)備設(shè)置為兩水平的固定因子，選擇Minitab軟件中的一般線性模型進(jìn)行量化分析，分析結(jié)果如表6所示。

表6中，Seq SS為連續(xù)平方和；Adj SS為調(diào)整的(部分)平方和；Adj MS為調(diào)整均方；F為檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)計(jì)量值；P為檢驗(yàn)顯著性值；S為方差；R-Sq表示相關(guān)系數(shù)(其數(shù)值越大表示模型與數(shù)據(jù)吻合性越好)；R-Sq (調(diào)整)表示修正的相關(guān)系數(shù)(其值與R-Sq值越接近表示模型越可靠)。從表6可以看出，R-Sq (調(diào)整)=90.08%且與R-Sq = 91.76%相差不大，模型可靠；在置信度95%的前提下操作者的檢驗(yàn)顯著性值P = 0.084＞0.05，說明操作者對外圓圓度影響不顯著；設(shè)備的檢驗(yàn)顯著性值P = 0.661＞0.05，說明設(shè)備對外圓圓度影響不顯著；操作者×設(shè)備的檢驗(yàn)顯著性值P = 0.559＞0.05，說明設(shè)備與操作者的交互作用對外圓圓度影響不顯著；中心孔跳動的檢驗(yàn)顯著性值P = 0.000＜0.05說明中心孔跳動對外圓圓度有顯著影響，即中心孔跳動是關(guān)鍵影響因素，應(yīng)對中心孔跳動大進(jìn)行重點(diǎn)分析。

表5 中心孔跳動與外圓圓度數(shù)據(jù)Table 5 Center hole runout and outer roundness data

表6 一般線性模型分析Table 6 General linear model analysis

2.3.3 根源分析方法

根源分析(root cause analysis, RCA)是深入分析問題、找出引發(fā)失效的機(jī)理或誘因的一個(gè)分析過程，可用于任何一個(gè)設(shè)計(jì)或任何產(chǎn)品層次(元件、分系統(tǒng)、系統(tǒng))或任何產(chǎn)品等級(全新的、改良的，甚至廢棄的)[16]。本文結(jié)合根源分析方法對中心孔跳動大問題進(jìn)行調(diào)查，實(shí)施流程如表7所示。

由表7分析可知，由于工序2的液壓夾緊壓力過大造成中心孔變形，進(jìn)而導(dǎo)致工序6采用中心孔進(jìn)行定位進(jìn)行磨削外圓時(shí)，定位不準(zhǔn)，出現(xiàn)外圓圓度超差的現(xiàn)象。因此，應(yīng)找到適合的壓力值避免中心孔變形。

2.4 改進(jìn)階段

2.4.1 影響因素改進(jìn)

1) 關(guān)鍵影響因素改進(jìn)。

為了找到最合適的壓力值，在13種不同的壓力下，對中心孔跳動值進(jìn)行測量(表8)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析(表9)，SS為平方和，MS為均方。由表9可知，R-Sq(調(diào)整) = 81.2%，與R-Sq = 81.7%相差不大，模型可靠；檢驗(yàn)顯著性值P = 0＜0.05，說明壓力值對中心孔跳動具有顯著影響。中心孔跳動 =?0.044 5+0.041 7×壓力值，由于零件中心孔跳動要求≤0.1 mm，將此值代入方程后得壓力為3.5 MPa，實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)，壓力值2.0 MPa及以下時(shí)零件有松動。結(jié)合置信區(qū)間和生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)際情況，壓力值取2.5～3.5MPa區(qū)間。更改后將液壓夾緊力調(diào)整到3±0.5 Mpa，減少夾緊時(shí)的夾緊壓力，消除夾緊過程中造成的中心孔變形。

表7 中心孔跳動根源分析表Table 7 Root cause analysis of center hole runout

2) 其他影響因素改進(jìn)。

為了保證更好的改進(jìn)效果，針對表3中非關(guān)鍵影響因素進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，制定標(biāo)準(zhǔn)。如定期對員工進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)，提升員工技術(shù)水平；對設(shè)備進(jìn)行定期的檢修保養(yǎng)，規(guī)范操作使用方法，避免人員不規(guī)范操作導(dǎo)致設(shè)備損壞等；針對頂尖跳動大問題，規(guī)定頂尖跳動并進(jìn)行班前點(diǎn)檢；班前檢查切削液濃度是否合格，來確保切削液濃度達(dá)到3%～5%的標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)實(shí)際需求，規(guī)定切削液牌號；規(guī)定砂輪加工5～10件裝備后必須進(jìn)行修整，且砂輪磨損直徑不得超過砂輪總直徑60%。

表8 不同壓力下的中心孔跳動數(shù)據(jù)Table 8 Data of center hole runout under different pressure

表9 回歸分析結(jié)果Table 9 Regression analysis results

2.4.2 生產(chǎn)過程改進(jìn)

由影響因素改進(jìn)過程可知，導(dǎo)致Z轉(zhuǎn)向軸廢品率過高的主要原因?yàn)楣ば?的液壓加緊裝置設(shè)置壓力值過大，同時(shí)反映出該產(chǎn)品生產(chǎn)過程監(jiān)控不夠完善。對生產(chǎn)過程進(jìn)行改進(jìn)(圖8)，在進(jìn)入生產(chǎn)前增加一個(gè)壓力表值的監(jiān)控措施，來及時(shí)監(jiān)控壓力值的變化幅度。并且每3個(gè)月對壓力表進(jìn)行一次定檢，以確保生產(chǎn)過程穩(wěn)定。

圖8 改進(jìn)后Z轉(zhuǎn)向軸SIPOC流程圖Figure 8 Improved Z steering shaft SIPOC flow chart

2.5 控制階段

2.5.1 改進(jìn)效果

為了驗(yàn)證改進(jìn)效果，收集25組改進(jìn)后的外圓圓度尺寸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過Minitab軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性分析(圖9)，在置信度95%的前提下，由圖9可知檢驗(yàn)顯著性值P = 0.184＞0.05，該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。使用Minitab軟件對生產(chǎn)過程穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，繪制的均值極差控制圖如圖10所示，根據(jù)控制圖判異判穩(wěn)準(zhǔn)則可知生產(chǎn)過程穩(wěn)定無異常點(diǎn)。進(jìn)而使用Minitab軟件進(jìn)行過程能力分析如圖11所示，改善后過程能力指數(shù)CPK=1.37。當(dāng)過程能力指數(shù)大于1.33時(shí)，該過程能力較充足。與開始改進(jìn)前CPK=0.41相比，改善效果顯著。

2.5.2 控制效果

對改進(jìn)后一段時(shí)間內(nèi)的Z轉(zhuǎn)向軸廢品量進(jìn)行數(shù)據(jù)收集匯總，結(jié)果顯示Z轉(zhuǎn)向軸不合格率有效地控制在1.6%左右，成功達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低返工費(fèi)用并且為公司減少成本損失的目的。為了保持改進(jìn)后的效果，后期應(yīng)加強(qiáng)人員技術(shù)培訓(xùn)，保持設(shè)備干凈整潔，定期對設(shè)備進(jìn)行檢修以確保設(shè)備精度達(dá)標(biāo)，定期檢查液壓夾緊裝置壓力值是否符合標(biāo)準(zhǔn)。

圖9 改進(jìn)后外圓圓度正態(tài)性檢驗(yàn)Figure 9 Improved outer roundness normality test

圖10 改進(jìn)后均值極差控制圖Figure 10 Improved X-R control charts

3 結(jié)語

針對XinH公司循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器中Z轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)過程廢品率較高問題，使用六西格瑪DMAIC方法對轉(zhuǎn)向軸生產(chǎn)過程進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)。首先繪制SIPOC流程圖，通過帕累托圖對工序進(jìn)行分析，確定需要改進(jìn)的質(zhì)量點(diǎn)?磨削外圓圓度超差；其次通過對測量系統(tǒng)和工序過程能力的判定，利用故障樹分析和一般線性模型分析找出關(guān)鍵影響因素是中心孔跳動大，并通過根源分析法找出導(dǎo)致中心孔跳動大的原因是工序2液壓夾緊裝置夾緊壓力較大；最后，通過回歸分析確定液壓表最佳壓力值的范圍，制定全面的改進(jìn)方案并對改善結(jié)果實(shí)施監(jiān)控。改進(jìn)結(jié)果顯示Z轉(zhuǎn)向軸不合格率由8%降到1.6%左右，達(dá)到提高質(zhì)量降低成本損失的目的。

圖11 改進(jìn)后過程能力分析結(jié)果Figure 11 Improved Process capability analysis results

本文僅考慮循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器中轉(zhuǎn)向軸部件的生產(chǎn)質(zhì)量問題，未對整個(gè)循環(huán)球式轉(zhuǎn)向器生產(chǎn)過程進(jìn)行分析。同時(shí)可對本方法進(jìn)行橫向展開，實(shí)施到其他類似產(chǎn)品的生產(chǎn)過程質(zhì)量改進(jìn)中。