箭牌家居集團股份有限公司創(chuàng)立于1994年，總部位于廣東佛山，產(chǎn)品涵蓋高端衛(wèi)浴、瓷磚、定制家居等多樣化的家居品類。旗下有三大品牌，分別為ARROW箭牌、FAENZA法恩莎、ANNWA安華，均為中國馳名商標。國內(nèi)有10個生產(chǎn)制造基地，是國內(nèi)最具實力和影響力的綜合性智慧大家居民營企業(yè)集團之一。以下是箭牌家居集團運用精益六西格瑪方法不斷優(yōu)化產(chǎn)品的項目，讓我們一起來看看吧~

箭牌家居集團

《降低智能鏡一次檢驗不良率》

葉金松

項目背景：

箭牌家居集團提出“產(chǎn)品領(lǐng)先，品質(zhì)制勝”的戰(zhàn)略，并推行基于“零文化”的四端一網(wǎng)質(zhì)量管理模式和品質(zhì)管理“零”文化，以顧客為中心推進產(chǎn)品品質(zhì)提升。而智能鏡作為集團重要品類之一，不僅需具備優(yōu)越的產(chǎn)品性能，而且集團對其制造質(zhì)量提出了更高的要求。因此，在此背景下，本項目通過六西格瑪改進（DMAIC）方法進行改善承接，從而實現(xiàn)內(nèi)部生產(chǎn)一次檢驗不良率降低在0.60%以下，整體提高智能鏡的制造質(zhì)量及生產(chǎn)效率。

1、項目選擇

改善前智能鏡內(nèi)部生產(chǎn)一次檢驗不良率平均水平為2.44%，與集團目標1.00%差距較大。另外，檢驗不良問題按類型進行梳理，共梳理出5大類問題，且主要為內(nèi)部生產(chǎn)制造問題。

圖1-1 問題現(xiàn)狀分析

2、VOC與CTQ

結(jié)合VOB、VOC的期望和要求，確定1個關(guān)鍵CTQ為：智能鏡一次檢驗不良率。

圖1-2 VOB/VOC統(tǒng)計分析

3、Y及缺陷定義

根據(jù)CTQ確定大Y為：智能鏡一次檢驗不良率，并進行5個小y的分解及缺陷定義。

圖1-3 Y及缺陷定義

4、基線和目標

結(jié)合VOB、VOC現(xiàn)狀，對標行業(yè)標桿，制定項目目標值為：≤1.00%。

圖1-4 項目基線和目標

5、項目范圍

通過SIPOC分析確定項目范圍，主要涉及5大過程，分別為：來料、機加、組裝、包裝、入庫。

圖1-5 項目SIPOC流程圖

6、項目團隊

為確保項目的順利推進，成立跨部門團隊并明確各成員的職責。

圖1-6 項目組織架構(gòu)

7、日程計劃

經(jīng)項目組討論及分析，項目整體推進日程從3月到10月。

圖1-7 項目推進甘特圖

1、細節(jié)流程圖

從來料到入庫5大過程，12個關(guān)鍵工序輸出智能鏡生產(chǎn)細節(jié)流程圖，并確定各過程控制標準及關(guān)鍵控制項目。

圖2-1 項目細節(jié)流程圖

2、測量系統(tǒng)分析

1）結(jié)合小y的數(shù)據(jù)來源及是否易于識別，進行MSA分析策劃，確定尺寸測量工具及檢驗員需要進行MSA分析。

圖2-2 MSA分析策劃

2）通過分析，研究變異、可識別組數(shù)、人員評估一致性等均符合標準要求，判定現(xiàn)有的測量系統(tǒng)可靠。

圖2-3 MSA分析實施

3、數(shù)據(jù)收集

1）結(jié)合SIPOC過程，制定本項目的數(shù)據(jù)收集計劃。

圖2-4項目數(shù)據(jù)收集計劃

2）為保證數(shù)據(jù)收集的真實性、可靠性，每周對現(xiàn)場檢驗記錄數(shù)據(jù)的準確性、真實性進行稽查確認，并通過現(xiàn)有QMS、BI等數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)獲取。

圖2-5 項目數(shù)據(jù)可靠性保證

4、問題聚焦

取改善前生產(chǎn)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)量＞3萬）進行y1~y5 不良問題聚焦，共聚焦出影響度達80%的小小y17個。

圖2-6 對小y進行問題聚焦

5、能力分析

通過連續(xù)型、離散型的能力分析，目前制造過程屬于可控水平，但是Cpk及Z值水平偏低，分別為0.80、1.97，工程能力不充分。

圖2-7 系統(tǒng)能力分析

6、變量流程圖

采用變量流程圖，從人、機、料、法、環(huán)、測的維度進行輸入x的查找，共查找出91個輸入x。

圖2-8 變量流程圖分析

7、潛在原因梳理

采用C&E矩陣對變量流程圖查找出的91個輸入x進行逐一打分，并通過Pareto圖對91個輸入x進行排列，梳理出對Y影響度達到80%的因子32個。

圖2-9 因子C&E矩陣打分及排列

8、潛在要因確定

1）采用FMEA對C&E矩陣梳理出的32個因子進行深入分析，并通過Pareto圖對32個因子進行影響度排列，篩選出對Y的影響度達到80%的關(guān)鍵因子22個。

圖2-10 因子FMEA分析及排列

2）通過C&E矩陣及FMEA篩選分析，最終從91個因子中確定22個關(guān)鍵因子，并梳理關(guān)鍵x與y的關(guān)系。

圖2-11 關(guān)鍵x與y的關(guān)系分析

9、快贏改善

1）對22個關(guān)鍵x進行快贏評估，確定可實施快贏改善的關(guān)鍵因子6個。

圖2-12 快贏機會評估

2）對6個可快贏改善的關(guān)鍵x，制定具體的快贏改善計劃。

圖2-13 快贏改善計劃制定

3）對6個可快贏改善的關(guān)鍵x進行快贏改善實施，并從定量、定性的維度驗證其影響的8個小小y的改善效果。

圖2-14 快贏改善效果案例

4）對快贏改善后的6個關(guān)鍵因子進行2nd FMEA分析，經(jīng)過快贏改善，6個因子RPN數(shù)值明顯降低，改善有效。

圖2-15 因子2nd FMEA分析

10、M階段總結(jié)

通過M階段的快贏改善，從控制圖分析，y1、y2、y3、y5相對改善前分別下降5.06%、20.97%、27.78%、15.38%，改善效果較為明顯且Z值由1.97提升為2.06。

圖2-16 M階段控制圖分析

圖2-17 M階段二項能力分析

圖2-18 M階段開展總結(jié)

1、數(shù)據(jù)收集計劃

建立16個關(guān)鍵因子的數(shù)據(jù)收集計劃，明確數(shù)據(jù)收集內(nèi)容、分析工具、收集人員等。

圖3-1 關(guān)鍵因子的數(shù)據(jù)收集計劃

2、噪音分析

隨機收集7月1~20日智能鏡柜車間6個小組的生產(chǎn)問題點，以分析各小組間是否存在差異性，經(jīng)分析，P值=1.000＞0.05，接受原假設，即6個班組在不合格的控制上沒有明細差異，小組間的噪音影響屬可控狀態(tài)。

圖3-2 考慮6個小組的噪音分析

3、因子分析計劃

針對16個關(guān)鍵因子制定具體的分析計劃，確定分析工具、責任人、記錄方法等。

圖3-3 A階段因子分析計劃

4、因子分析驗證（定量）

1）采用DOE分析驗證x3左進刀時間/x4右進刀時間/x5進刀氣壓與y11安裝縫隙的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)x3/x4/x5及其交互因子的P值＜0.05，均為顯著影響因子且R-Sq = 99.54%＞80%，可以解析大部分變異。且當x3/x4/x5分別為：5.0s/5.0s/6.0Bar時，理論安裝縫隙最?。?.06mm），滿足標準（≤0.5mm）且復合合意性為97.22%，因此“x3/x4/x5”均是關(guān)鍵因子。

圖3-4 因子x3/x4/x5分析

2）采用多元回歸分析方法驗證x6沖孔角度/x7沖孔速度與y12安裝偏差的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)安裝偏差與x6/x7的回歸方程中，P值＜0.05，x6/x7與安裝偏差的回歸關(guān)系顯著，R-sq=92.44%＞80%，可解析大部分變異。另外，當x6/x7分別為：6.5°、60m/s時，理論安裝偏差最?。?.06mm），滿足標準（±1.0mm）且復合合意性為93.67%。因此“x6/x7 ”均是關(guān)鍵因子。

圖3-5 因子x6/x7分析

3）采用多元回歸分析方法驗證x8組框時間/x9組框扭力與y12安裝偏差的關(guān)系，經(jīng)分析，安裝偏差與x8/x9的回歸方程中，P值均＜0.05，x8/x9與安裝偏差的回歸關(guān)系顯著，且R-sq=93.84%＞80%，可解析大部分變異。另外，當x8/x9分別為：50s、7Nm時，理論安裝偏差最?。?.15mm），滿足標準（±1.0mm）且復合合意性為84.96%，因此“x8/x9 ”均是關(guān)鍵因子。

圖3-6 因子x8/x9分析

4）采用查證分析方法驗證x11貼鏡步驟與y22打膠縫隙的關(guān)系，經(jīng)分析，新增智能鏡銀鏡貼鏡工藝文件、規(guī)范貼鏡步驟后，因貼鏡步驟導致的打膠縫隙問題明顯降低，因此“x11 ” 是關(guān)鍵因子，且改善效果評價有效。

圖3-7 因子x11分析

5）目前存在模具定位、底座箭頭定位兩種開關(guān)定位方式，采用雙樣本T驗證 x12開關(guān)定位方式與y51感應不靈敏的關(guān)系，經(jīng)分析，兩種定位方式的數(shù)據(jù)滿足正態(tài)且相互獨立且經(jīng)雙樣本T檢驗P值=0.000＜0.05，開關(guān)定位方式對y5的影響顯著，因此“x12”是關(guān)鍵因子。

圖3-8 因子x12分析

6）采用一元回歸分析方法驗證x13 導光板發(fā)光角度與y52觸摸不靈敏的關(guān)系，經(jīng)分析，觸摸靈敏度與導光板發(fā)光角度的回歸方程中，P值＜0.05，導光板發(fā)光角度與觸摸靈敏度的回歸關(guān)系顯著，且R-sq（調(diào)整）=98.21%＞80%，可解析大部分變異。另外，當x13為：90°時，理論觸摸靈敏度最高（99.46%），滿足標準（95.00%）且復合合意性為93.88%，因此“x13”是關(guān)鍵因子。

圖3-9 因子x13分析

7）目前存在觸摸棒、繼電器探頭、人手3種功能檢測方式，采用計數(shù)型MSA分析方法，通過3種功能檢測方式分別對30臺智能鏡樣品進行3次重復測量（以控制板檢測儀測量的數(shù)據(jù)作為標準），以驗證 x15功能檢測方式與y52觸摸不靈敏的關(guān)系，經(jīng)分析，3種功能檢測方式的評估一致性差異較大，且繼電器探頭檢出能力更好，因此“x15 ”是關(guān)鍵因子。

圖3-10 因子x15分析

8）采用DOE分析驗證x18待干時間/x19待干濕度/x20待干溫度與y23粘膠不牢的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)x18/x19/x20及其交互因子的P值＜0.05，均為顯著因子，且R-Sq = 99.45%＞80%，可以解析大部分變異。另外，當x18/x19/x20分別為：24h/60rh/35℃時，理論粘度最大（99.75N），滿足標準（≥94N）且復合合意性為95.83%。因此“x18/x19/x20”均是關(guān)鍵因子。

圖3-11 因子x18/x19/x20分析

9）目前存在白電油、酒精、清潔劑、自來水4種不同的清理方式，采用卡方檢驗驗證x22清理方式與y31銀鏡臟污的關(guān)系，收集經(jīng)4種方式清理后的產(chǎn)品，進行品質(zhì)確認，以分析4種清理方式間是否存在差異性，經(jīng)分析，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設，即4種不同清理工藝有差異，且白電油的清理效果相對較好，因此“x22 ”是關(guān)鍵因子。

圖3-12 因子x22分析

5、因子分析驗證（定性）

采用查證分析方法驗證x21備件方式與y4錯漏不良的關(guān)系，經(jīng)分析，目前制造現(xiàn)場的物料備件方式不規(guī)范，且因不合理的備件方式導致的物料錯用問題在錯漏不良中占比高達80.56%，因此“x21” 是關(guān)鍵因子。

圖3-13 因子x21分析

6、關(guān)鍵因子確定

經(jīng)過16個因子的分析驗證，確定16個因子均為關(guān)鍵因子（注：x11改善效果評價有效，不需進入I階段改善）。

圖3-14 A階段關(guān)鍵因子明細

7、A階段效果驗證

通過A階段的改善，從二項能力分析，成品不良率由2.44%下降為1.82%，Z值由1.97提升為2.09。

圖3-15 A階段二項能力驗證

8、A階段總結(jié)

從使用工具、存在問題等維度輸出A階段的項目總結(jié)，并明確下一步改進思路。

圖3-16 A階段總結(jié)分析

1、建立改進計劃

從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)可靠性保證、改進方案等維度建立I階段15個顯著因子的改進計劃。

圖4-1 I階段改善計劃

2、確定改進方案

1）針對x3左進刀時間/x4右進刀時間/x5進刀氣壓，結(jié)合A階段采用DOE響應優(yōu)化器識別出理論最優(yōu)參數(shù)分別為5.0S/5.0S/6.0Bar時安裝縫隙理論值為0.06mm。按優(yōu)化參數(shù)調(diào)整設備參數(shù)及進行小批量生產(chǎn)，經(jīng)驗證，改后切割尺寸Cpk由0.8提升為1.41。另外，通過假設檢驗驗證優(yōu)化前后的y11安裝縫隙，經(jīng)驗證，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設H0，備擇假設Ha成立（優(yōu)化前后安裝縫隙有顯著差異）且從箱線圖看，優(yōu)化后的安裝縫隙更小且滿足響應優(yōu)化器的分析結(jié)果，方案有效。

圖4-2 因子x3/x4/x5改進方案

2）針對x6沖孔角度/x7沖孔速度，結(jié)合A階段采用多元回歸響應優(yōu)化器識別出理論最優(yōu)參數(shù)分別為6.5°、60m/s時安裝偏差理論值為0.0633mm。按優(yōu)化參數(shù)進行小批量生產(chǎn)驗證，改后孔徑Cpk由0.87提升為1.55。另外，通過假設檢驗驗證優(yōu)化前后的y12安裝偏差，經(jīng)驗證，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設H0，備擇假設Ha成立（優(yōu)化前后安裝偏差有顯著差異）且從箱線圖看，優(yōu)化后的安裝偏差更小且滿足響應優(yōu)化器的分析結(jié)果，方案有效。

圖4-3 因子x6/x7改進方案

3）針對x8組框時間/x9組框扭力，結(jié)合A階段采用多元回歸響應優(yōu)化器識別出理論最優(yōu)參數(shù)分別為50s、7Nm時安裝偏差理論值為0.1504mm。按優(yōu)化參數(shù)進行小批量生產(chǎn)驗證，偏差均小于0.2mm＜±1mm標準。另外，通過假設檢驗驗證優(yōu)化前后的y12安裝偏差，經(jīng)驗證，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設H0，備擇假設Ha成立（優(yōu)化前后安裝偏差有顯著差異）且從箱線圖看，優(yōu)化后的安裝偏差更小且滿足響應優(yōu)化器的分析結(jié)果，方案有效。

圖4-4 因子x8/x9改進方案

4）針對x12開關(guān)定位方式，小批量采用底座箭頭定位的方式進行試生產(chǎn)，并經(jīng)雙樣本T驗證，方案實施前后感應靈敏度有差異，且底座箭頭定位的方式感應靈敏更高，方案有效。

圖4-5 因子x12改進方案

5）針對x13導光板發(fā)光角度，結(jié)合A階段采用一元回歸響應優(yōu)化器識別出理論最優(yōu)參數(shù)為90°時觸摸靈敏度理論值為99.46%。按優(yōu)化參數(shù)調(diào)整發(fā)光板發(fā)光角度及進行小批量生產(chǎn)驗證，開關(guān)觸摸靈敏度均在99%以上＞標準95%。另外，通過假設檢驗驗證優(yōu)化前后的觸摸靈敏度，經(jīng)驗證，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設H0，備擇假設Ha成立（優(yōu)化前后觸摸靈敏度有顯著差異）且從箱線圖看，優(yōu)化后的觸摸靈敏度更高且滿足響應優(yōu)化器的分析結(jié)果，方案有效。

圖4-6 因子x13改進方案

6）針對x15功能檢測方式，通過聯(lián)動第三方機構(gòu)進行繼電器檢測儀的開發(fā)與導入使用，并通過小批量驗證，方案有效。

圖4-7 因子x15改進方案

7）針對x18待干時間/x19待干濕度/x20待干溫度，結(jié)合A階段采用DOE響應優(yōu)化器識別出理論最優(yōu)參數(shù)分別為24h/60rh/35℃時粘度理論值為99.75N。按優(yōu)化參數(shù)進行小批量生產(chǎn)驗證，粘膠粘度均在99N以上＞標準94N。另外，通過假設檢驗驗證優(yōu)化前后的粘膠粘度，經(jīng)驗證，P值=0.000＜0.05，拒絕原假設H0，備擇假設Ha成立（優(yōu)化前后粘膠粘度有顯著差異）且從箱線圖看，優(yōu)化后的粘度更大且滿足響應優(yōu)化器的分析結(jié)果，方案有效。

圖4-8 因子x18/x19/x20改進方案

8）針對x21備件方式，建立健全備件方式，并完善制造過程的備件工裝、備件流程及要求，方案實施后，通過卡方檢驗驗證改善前后錯漏不良情況，經(jīng)驗證，改善前后錯漏不良率有差異，且改后過程錯漏不良明顯降低，方案有效。

圖4-9 因子x21改進方案

9）針對x22清理方式，組織生產(chǎn)采用白電油進行銀鏡表面清理試產(chǎn)并通過卡方檢驗驗證改善前后錯漏不良情況，經(jīng)驗證，改善前后銀鏡臟污不良率有差異，且改后銀鏡臟污不良明顯降低，方案有效。

圖4-10 因子x22改進方案

3、風險分析

從技術(shù)、資源、市場等維度進行改進方案的風險分析，嚴重度和發(fā)生頻度按1、3、9評分，評價出2項中風險，經(jīng)過改善行動后，降低為低風險。

圖4-11 各方案風險分析匯總

4、實施改進方案

對確定有效的改進方案進行實施，并明確實施方式、實施車間、實施班組及責任人等。

圖4-12 改進方案實施匯總

5、效果驗證

1）通過I階段的改善，從二項能力分析，Z值由1.97提升為2.16，提升幅度為9.64%。

圖4-13 I階段二項能力驗證

2）通過I階段的改善，智能鏡一次檢驗不良率由2.44%，下降為0.93%（目標≤1.00%），下降幅度為：61.89%。

圖4-14 I階段一次檢驗不良率驗證

6、階段總結(jié)

結(jié)合A階段的分析及I階段的改善驗證，進行改善點的梳理并制定73項具體的改善措施，經(jīng)改善后，各小y的不良率同比改善前降低幅度在45.41%~69.06%之間，改善效果顯著。

圖4-15 I階段總結(jié)匯總

1、改進成果文件化

建立16份關(guān)鍵x的控制標準文件，對關(guān)鍵x的控制進行文件化、標準化，確?？刂拼胧┑某掷m(xù)落地。

圖5-1 改進成果文件化清單

圖5-2 改進成果文件化案例

2、建立過程控制計劃

建立y及關(guān)鍵x的過程控制計劃，確保過程持續(xù)有效的控制。

圖5-3 過程控制計劃

3、過程監(jiān)測與測量

通過過程SPC及每日稽核，對x3、x4、x5、x6、x8、x9等關(guān)鍵因子進行8種異常類型的持續(xù)監(jiān)控與測量。

圖5-4 過程SPC監(jiān)控

4、能力分析

對y1~y5進行改善前后的二項能力分析，經(jīng)分析，改善后Z值提升明顯，提升幅度為14.62%~22.35%。

圖5-5 y1~y5改善后的能力分析

5、二次FMEA分析

采用FMEA對22個關(guān)鍵因子進行全面的2nd FMEA分析，經(jīng)改善后，RPN值均有明顯降低且均＜100，改善有效。

圖5-6 二次FMEA分析匯總

6、目標達成情況

所有改善措施實施后，智能鏡一次檢驗不良率下降為0.58%，低于目標（目標≤1.00%）。

圖5-7 一次不良率達成情況

7、財務收益核算

財務收益：改善周期財務收益約68萬元。

無形收益：優(yōu)化流程、規(guī)范標準，提升產(chǎn)品內(nèi)部制造一次合格率等。

8、項目推廣及移交

通過制定項目推廣計劃，進行其它基地的復制推廣，確保各基地同步提升。

圖5-8 項目復制推廣計劃

9、項目總結(jié)

1）通過本項目開展，促進我們通過“經(jīng)驗+系統(tǒng)化”的分析方式進行項目開展，大大提高了解決問題的準確度和速度。

2）同時，攻克了智能鏡制造上的一些行業(yè)難點、頑癥，整體提升集團智能鏡品類產(chǎn)品的生產(chǎn)技術(shù)水平及產(chǎn)品實物質(zhì)量。

3）另外，團隊成員充分進行六西格瑪工具的實踐運用，提升了成員的整體水平，同時也促進了六西格瑪系統(tǒng)化分析工具在集團的推廣使用，為公司培養(yǎng)更多的專業(yè)人才。