朱政 覃祥盼 藍(lán)俊

摘要：本文運(yùn)用六西格瑪DMAIC工具，跳出單點(diǎn)問(wèn)題解決思維，重新定義對(duì)車(chē)身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題解決范圍。文章通過(guò)梳理整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的輸入與輸出變量，運(yùn)用非參數(shù)分析，假設(shè)檢驗(yàn)等工具，篩選潛在因子鎖定關(guān)鍵因子，明確了改進(jìn)方向。同時(shí)，針對(duì)關(guān)鍵因子制定措施進(jìn)行驗(yàn)證并最終形成控制，實(shí)現(xiàn)車(chē)身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低。

關(guān)鍵詞：六西格瑪;DMAIC;供應(yīng)商;錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù);檢驗(yàn)工具;關(guān)鍵因子

中圖分類(lèi)號(hào)：U463.8

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

錯(cuò)漏焊問(wèn)題占車(chē)身供應(yīng)鏈質(zhì)量問(wèn)題的40%左右，而采用日常質(zhì)量七鉆分析工具僅能解決單個(gè)問(wèn)題，供應(yīng)商質(zhì)量管理則需要從更高維度去分析產(chǎn)生問(wèn)題的產(chǎn)生流程。DMAIC是六西格瑪管理中流程改善的重要工具。六西格瑪管理不僅是理念，同時(shí)也是一套業(yè)績(jī)突破的方法。它將理念變?yōu)樾袆?dòng)，將目標(biāo)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。DMAIC是指定義（Define）、測(cè)量（Measure）、分析（Analyze）、改進(jìn)（Improve）和控制（Control）5個(gè)階段構(gòu)成的過(guò)程改進(jìn)方法[1]，一般用于對(duì)現(xiàn)有流程的改進(jìn)，包括制造過(guò)程、服務(wù)過(guò)程以及工作過(guò)程等。

1界定項(xiàng)目范圍，明確關(guān)鍵特性

1.1確認(rèn)顧客的關(guān)鍵需求，識(shí)別需要改進(jìn)的關(guān)鍵特性

圖1顯示了車(chē)身供應(yīng)商來(lái)料質(zhì)量問(wèn)題分布，由其可知車(chē)身零部件問(wèn)題頻發(fā)，其中錯(cuò)漏焊問(wèn)題占比最高，急需有效的解決方案。

車(chē)身件焊接對(duì)象分為焊點(diǎn)焊接及標(biāo)準(zhǔn)件焊接。錯(cuò)漏焊問(wèn)題按照類(lèi)型主要分為錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)、錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件和錯(cuò)漏焊附件，因此錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)包括錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù)、錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)和錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)。

將車(chē)身供應(yīng)商每月錯(cuò)漏焊次數(shù)與產(chǎn)量的比值，稱(chēng)作錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)，用以代表錯(cuò)漏焊的質(zhì)量問(wèn)題（CTQ），將錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)定義為Y，即有：

CTQ=Y=y1+y2+y3

式中y1——錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù)

y2——錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)

y3——錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)

1.2歸納通用判定指標(biāo)，明確項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)

針對(duì)本司2021年1—6月車(chē)身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)進(jìn)行測(cè)量，可知車(chē)身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)平均達(dá)到22次/10萬(wàn)臺(tái)（圖2）。因此本司提出項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)：將錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低至20%以下。

2利用質(zhì)量工具，明確Y值測(cè)量

測(cè)量階段的工作重點(diǎn)是在界定階段工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步明確Y的測(cè)量，并通過(guò)收集引起問(wèn)題潛在因子X(jué)和Y的測(cè)量數(shù)據(jù)，定量地描述Y[2]。

2.1通過(guò)因果矩陣圖鎖定關(guān)鍵因子

通過(guò)梳理焊接過(guò)程輸入輸出關(guān)系，使用因果矩陣圖識(shí)別輸入因子與輸出因子的權(quán)重關(guān)系，篩選出14個(gè)潛在因子X(jué)1～X14（圖3）。通過(guò)對(duì)這14個(gè)潛在因子的評(píng)價(jià)打分，確定各個(gè)因子的影響。其中X2、X5、X8和X13這4個(gè)因子涉及SOS文件正確性，調(diào)查過(guò)供應(yīng)商SOS工藝文件，完全符合要求，因此排除該4個(gè)因子的影響。剩下10個(gè)因子需要進(jìn)一步分析。

3使用非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)工具，分析篩選潛在因子

對(duì)于屬性數(shù)據(jù)分析，傳統(tǒng)的連續(xù)型變量統(tǒng)計(jì)方法不再適用。而使用列聯(lián)表工具不僅可用于屬性數(shù)據(jù)分析，還可以用來(lái)分析兩種方式（兩個(gè)因子）分組數(shù)據(jù)是否獨(dú)立[3]。

曼-惠特尼-威爾科克森檢驗(yàn)（Man-Whitney-Wilcoxon，簡(jiǎn)稱(chēng)為MWW）屬于非參數(shù)檢驗(yàn)的一種，主要用在2個(gè)總體不為正態(tài)分布情況下，研究2個(gè)總體間是否存在差異的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[3]。

3.1使用列聯(lián)表工具篩選非關(guān)鍵因

對(duì)8家供應(yīng)商2021年1—6月錯(cuò)漏焊問(wèn)題數(shù)與各因子建立以列聯(lián)表（圖4）。

（1）按照錯(cuò)漏焊與因子X(jué)3是否有螺母輸送機(jī)兩種狀態(tài)，進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)得到列聯(lián)表1。

（2）按照因子X(jué)4和X6新老人員的兩種狀態(tài)，與y1（錯(cuò)漏焊焊點(diǎn)問(wèn)題指數(shù)）、y2（錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)）和y3（錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)）進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，得到列聯(lián)表2、列聯(lián)表3和列聯(lián)表4。

（3）按照因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置，與y2（錯(cuò)漏焊標(biāo)準(zhǔn)件問(wèn)題指數(shù)）和y3（錯(cuò)漏焊附件問(wèn)題指數(shù)）進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，得到列聯(lián)表5和列聯(lián)表6。

3.1.1使用Minitab軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)分析

假設(shè)各個(gè)因子對(duì)錯(cuò)漏焊的影響無(wú)顯著差異，將6個(gè)列聯(lián)表代入Minitab軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)分析，獲得以下結(jié)論[4]。

（1）P1值=0<0.050，拒絕原假設(shè)，故因子X(jué)3有無(wú)螺母輸送機(jī)不是關(guān)鍵因子。

（2）P2值=0.952>0.050，接受原假設(shè)，故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏焊點(diǎn)的關(guān)鍵因子。P3值=0.039<0.050，拒絕原假設(shè)，故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏標(biāo)準(zhǔn)件的非關(guān)鍵因子。P4值=0<0.050，拒絕原假設(shè)，故因子X(jué)4和X6人員變化是錯(cuò)漏焊附件的非鍵因子。

（3）P5值=0.259>0.050，接受原假設(shè)。故因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置是錯(cuò)漏標(biāo)準(zhǔn)件的關(guān)鍵因子。

（4）P6值=0.615>0.050，接受原假設(shè)。故因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置是錯(cuò)漏附件的關(guān)鍵因子。

3.1.2對(duì)因子X(jué)8和X14進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖分析

從列聯(lián)表5和列聯(lián)6可知，有無(wú)防錯(cuò)情況都有漏焊，因此需要進(jìn)一步分析原因。對(duì)夾具有無(wú)防錯(cuò)裝置進(jìn)行關(guān)聯(lián)圖分析（圖5），鎖定防錯(cuò)前期無(wú)策劃和防錯(cuò)損壞是影響夾具無(wú)防錯(cuò)的2個(gè)主因。對(duì)于防錯(cuò)前期無(wú)策劃進(jìn)行快贏改善;對(duì)于防錯(cuò)損壞則需要繼續(xù)測(cè)量分析。

調(diào)查4家供應(yīng)商防錯(cuò)結(jié)構(gòu)，按直接探頭防錯(cuò)和間接探頭防錯(cuò)測(cè)兩組，對(duì)探頭維修率統(tǒng)計(jì)獲得列聯(lián)表7（圖6）。將列聯(lián)表7代入Minitab軟件進(jìn)行雙比值分析，獲得P7=0<0.050，拒絕原假設(shè)，直接探頭防錯(cuò)與間接探頭防錯(cuò)的探頭損壞率有顯著區(qū)別。因此推動(dòng)供應(yīng)商將直接探頭防錯(cuò)改為間接探頭防錯(cuò)。

3.2使用MWW檢驗(yàn)分析篩選非關(guān)鍵因

為了驗(yàn)證錯(cuò)漏焊與各管理層對(duì)探測(cè)裝置檢查頻次的影響，將結(jié)合2021年1—6月錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)，按不同管理層審核頻次進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)。技術(shù)區(qū)域?qū)徍朔譃锳組和B組。其中A組：每天按計(jì)劃審核，

一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組：不參與審核。然后然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名，獲得MWW檢驗(yàn)表一（圖7）。

質(zhì)量區(qū)域?qū)徍祟l次分為A組和B組。其中A組：每天按計(jì)劃審核，一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組：不參與審核。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名，獲得MWW檢驗(yàn)表二。

班長(zhǎng)審核頻次分為A組和B組。其中A組：每天按計(jì)劃審核一周內(nèi)完成防錯(cuò)循環(huán)審核;B組：每周一次統(tǒng)一審核防錯(cuò)狀態(tài)。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)各個(gè)審核頻次下錯(cuò)漏焊的排名，獲得MWW檢驗(yàn)表三。

假設(shè)2種審核頻次對(duì)錯(cuò)漏焊影響相同，將3個(gè)MWW檢驗(yàn)表代入Minitab軟件運(yùn)行分析獲得以下結(jié)果。

P1值為0.7656>0.050，接受原假設(shè)，因此X9不是關(guān)鍵因子。

P2值為0.037<0.050，拒絕原假設(shè)，因此X10是關(guān)鍵因子。

P4值為0.030<0.050，拒絕原假設(shè)，因此X11是關(guān)鍵因子。

3.3分析階段總結(jié)

通過(guò)使用列聯(lián)表、MWW檢驗(yàn)以及雙比值等分析工具，排除8個(gè)非關(guān)鍵因子，最終鎖定2個(gè)關(guān)鍵因子和4個(gè)快贏因子（圖8）。

4針對(duì)已識(shí)別的快贏因子及關(guān)鍵因子進(jìn)行分析及改進(jìn)

4.1針對(duì)快贏因子的分析和改進(jìn)

針對(duì)快贏因子X(jué)4和X6人員變化，可以通過(guò)督促供應(yīng)商建立人員崗位柔性跟蹤表驗(yàn)證培訓(xùn)效果，來(lái)降低焊點(diǎn)錯(cuò)漏焊率。針對(duì)快贏因子X(jué)8和X14組焊夾具與焊植釘焊接工裝有無(wú)防錯(cuò)裝置，從新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段及量產(chǎn)階段2個(gè)維度進(jìn)行分析。

4.1.1新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段無(wú)防錯(cuò)原因分析及改進(jìn)

經(jīng)過(guò)分析，新項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段組焊裝夾夾具與焊釘焊接工裝無(wú)防錯(cuò)的原因有3點(diǎn)。

（1）客戶(hù)原有通用質(zhì)量SOR文件中，對(duì)應(yīng)的防錯(cuò)要求不明確，導(dǎo)致供應(yīng)商理解不一致。

（2）項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，各家供應(yīng)商對(duì)防錯(cuò)覆蓋率測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)不一致。

（3）產(chǎn)品質(zhì)量先期策劃（APQP）階段，閥門(mén)審核未包含探測(cè)防錯(cuò)的審核要求。

針對(duì)上述原因制定以下措施。

（1）編制專(zhuān)業(yè)科室質(zhì)量SOR要求。

（2）編制車(chē)身標(biāo)準(zhǔn)防錯(cuò)驗(yàn)證清單模板。

（3）APQP開(kāi)發(fā)階段，閥門(mén)審核增加探測(cè)防錯(cuò)的審核要求。

通過(guò)這些措施落實(shí)，新項(xiàng)目防錯(cuò)覆蓋率得到很大改善。

4.1.2量產(chǎn)階段防錯(cuò)有效率低分析及改進(jìn)

在之前的分析中，已識(shí)別到間接探頭防錯(cuò)優(yōu)于直接探頭防錯(cuò)，因此我們推動(dòng)直接探頭防錯(cuò)改為間接探頭防錯(cuò)，改進(jìn)后錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)有效降低。

4.2針對(duì)關(guān)鍵因子的分析和改進(jìn)

對(duì)于關(guān)鍵因子X(jué)10和X11過(guò)程審核質(zhì)量區(qū)域和過(guò)程審核班長(zhǎng)檢查參與程度，各家供應(yīng)商的要求不一致。這就需要督促車(chē)身供應(yīng)商滿(mǎn)足最低審核要求。針對(duì)該問(wèn)題，我司分兩步推進(jìn)進(jìn)供應(yīng)商審核標(biāo)準(zhǔn)化。

第一步，短期SQE牽頭每周拉動(dòng)供應(yīng)進(jìn)行過(guò)程審核，確保防錯(cuò)裝置有效性。

第二步，建立車(chē)身專(zhuān)用系統(tǒng)，持續(xù)跟進(jìn)防錯(cuò)日常維護(hù)。

5固化改進(jìn)措施，夯實(shí)改進(jìn)成果

通過(guò)建立項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流交付資料標(biāo)準(zhǔn)化，規(guī)范防錯(cuò)清單模版，固化各個(gè)項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)交付資料，建立量產(chǎn)審核交付資料，從而建立系統(tǒng)的規(guī)范審核要求，車(chē)身供應(yīng)商錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)從22臺(tái)/10萬(wàn)臺(tái)降低到17臺(tái)/10萬(wàn)臺(tái)，錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)降低至20%以下的目標(biāo)達(dá)成（圖9）。

6結(jié)束語(yǔ)

六西格瑪DMAIC是一個(gè)有著幾十年應(yīng)用并被證明的先進(jìn)管理方法，可以幫助我們以正確的方式把正確的事情做好。它是一種應(yīng)用工具和方法，是方法論和研究，是理論體系和思維方式，更是一種哲學(xué)和價(jià)值觀[5]。本文通過(guò)六西格瑪DMAIC工具梳理了車(chē)身供應(yīng)鏈錯(cuò)漏焊管理的流程，篩選識(shí)別關(guān)鍵因子，通過(guò)有效的控制，實(shí)現(xiàn)了車(chē)身供應(yīng)鏈錯(cuò)漏焊問(wèn)題指數(shù)的降低。

【參考文獻(xiàn)】

[1]肖愛(ài)民，于姝琳.淺談DMAIC階段質(zhì)量工具在過(guò)程改進(jìn)中的應(yīng)用[J].汽車(chē)零部件，2010（10）：71-76.

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[3]何楨.六西格瑪管理[M].（第三版）.北京，中國(guó)人民大學(xué)出版社，2014.

[4]馬逢時(shí).六西格瑪統(tǒng)計(jì)指南——MINTAB使用指導(dǎo)[M].北京，中國(guó)人民大學(xué)出版社，2007.

[5]彼得S.潘迪，羅伯特P.紐曼，羅蘭R.卡瓦納.六西格瑪管理法：世界頂級(jí)企業(yè)追求卓越之道[M].（第2版）.畢超，崔麗野，馬睿，譯.北京，機(jī)械工業(yè)出版社，2017.

朱政，本科，工程師，研究方向?yàn)槠?chē)車(chē)身供應(yīng)商質(zhì)量管理提升。

覃祥盼，本科，工程師，研究方向?yàn)槠?chē)車(chē)身供應(yīng)商質(zhì)量管理提升。

藍(lán)俊，本科，工程師，研究方向?yàn)槠?chē)車(chē)身供應(yīng)商質(zhì)量管理提升。