某空調制造企業的空調產品的焊接質量缺陷中，自動焊接工序造成的缺陷占70%左右，因此，提高自動焊接工序的質量水平是十分重要的。焊接缺陷導致大量的報廢、補焊，由于焊點泄漏產品在銷售過程后的保修成本也非常驚人，企業每年在這方面的直接經濟損失就達到1000萬元；所以，改善自動焊接工序的質量十分必要也十分迫切。生產過程中的半圓管與U型管的配合、自動焊接質量等都會影響焊接缺陷。但是，對引起該質量問題的原因尚不清楚。在這種情況下，該公司在尋求解決辦法時得知了六西格瑪這一先進的管理方法，也參加了相關培訓，經過一段時間的學習，企業骨干人員自行在企業內試行實施六西格瑪，但效果并不理想。在這樣情況下，該企業高層領導最終決定聘請外界專家前來輔導。在眾多六西格瑪管理咨詢公司中，該企業選擇了天行健咨詢公司。在通過詳細的溝通與調研后，該企業決定采用六西格瑪改進問題的流程來對該問題立項研究。

1、通過質量改進，節約保修費用。

2、降低焊接缺陷，提高經濟利潤。

3、通過減少保修成本，提高顧客滿意度。

在六西格瑪導入初期，天行健咨詢專家先在該企業進行了系統的六西格瑪培訓，讓企業員工詳細了解六西格瑪，明確知道六西格瑪的實施方法及六西格瑪所能帶來的收益效果。經過一周的培訓后，六西格瑪項目正式啟動。

一、定義階段

1、項目選題：

天行健咨詢專家與項目小組經過討論及分析，從公司戰略和提高顧客滿意度出發，確定選題。項目小組擬通過提高自動焊接的質量水平，降低焊接缺陷，減少保修成本，提升企業質量品牌，支撐企業實現進入全國空調制造企業前三名，并與國際著名企業品牌相抗衡的戰略目標。

2、改進機會：

項目小組進而分析了該項目的改進機會。當前，自動焊接工序造成的缺陷占70%左右，企業每年在這方面的直接經濟損失就達到1000萬元：當前DPHU為6，按每個產品上有40個焊點計算，目前質量水平為DPMO=1500，西格瑪水平為4.47。企業高層要求該關鍵工序的DPHU應在2以下。

3、項目范圍：

項目小組同時界定了該項目的項目范圍。該過程的SIPOC圖如圖1所示，同時，根據項目特點及項目的可操作性兩方面考慮，確定項目的范圍是從沖片工序開始一直到產品檢驗入庫為止。

圖1

此外，項目小組還詳細制定了項目的時間安排及預期成果。

二、測量階段

測量階段的主要任務是確認測量系統的能力是否充分，必要時對測量系統進行改善。并在此基礎上測定相關指標的當前績效水平。

在了解過程的基礎上，找出影響焊接不良的主要因素，即找出影響CTQ（Y）的主要因素（x）。為此，小組成員根據工程經驗，確定主要影響因素為半圓管中心距及自動焊工序。

半圓管的彎管過程由彎管機完成，再由測量人員利用測量儀器對半圓管中心距進行測量。而對于焊接缺陷的檢驗則是依靠檢驗員目視檢驗進行的。在DMAIC的測量階段，再做進一步的數據分析之前，應該首先確保相關測量系統的能力充分。因此，應對這兩個測量系統分別進行分析。

1、半圓管中心距測量系紛分析

隨機選兩名測量者，并抽取10個半圓管作為樣品，將這10個樣品隨機分配給兩名測量者進行測量，并且使每位測量者對每個零件重復測量3輪。測量數據如表1所示。半圓管的公差為25.4士0.1。

表1

對表1中的數據進行分析，結果如表2所示。由此結果知，該測量系統的重復性與再現性百分比（R&R%）為25.8%，精度公差比（P/T%）為43.85%。顯然，兩者均超過了10%，表明測量系統能力不足。

表2

進一步分析會發現，該測量系統的變異主要源于再現性誤差。項目小組經過研究發現，再現性較高的原因是測量作業標準不規范，為此，小組重新制訂測量作業標準，并

對所有測量人員進行針對性地培訓。然后，再次按照上述過程進行測量系統分析，

結果為R&R%=7.2%,  P/T%=9.47%。此時測量系統能力可以接受。

2、彎管機過程能力分析：

在確定測量系統能力充分后，對彎管機過程能力進行評定。項目小組在生產過程穩定條件下，隨機抽取100件樣品，并進行分析，如圖2所示。此時，計算得到Cp= 0.61，Cpk=-0.56。顯然，過程能力嚴重不足。

圖2

三、分析階段

1、彎管機能力不足原因分析

在測量階段，測量彎管過程的過程能力為C_p=0.61, C_pk=-0.56，過程能力嚴重不足。對該過程此前該企業從未進行過類似測定，但根據小組成員已知的工程經驗，彎管機模具的尺寸誤差對半圓管中心距有著直接的影響。根據這個思路，小組對彎管機模具進行測定，發現所使用的模具的尺寸偏大，不符合設計要求。

2、焊接缺陷原因分析

為找出影響焊接缺陷的主要原因，小組進行了因果分析，如圖3所示，并利用多輪投票法確定主要影響因素。

圖3

經過分析，確定影響焊接缺陷可能的主要原因有：后排槍的距離、后排槍的角度、前排槍的距離、前排槍的角度、后排槍的氧氣量、前排槍的氧氣量，為方便討論，依次記為A、B、C、D、E、F。

四、改進階段

1、彎道機改善

根據分析結果，對彎管機的模具進行調整，使所用的模具尺寸符合設計要求。并在此基礎上，再次對該改進后的彎管過程進行過程能力分析，如圖4所示，計算得到C_p=1.41，C_pk=1.15，此時，彎管機過程能力充分。

圖4

2、自動焊工藝參數優化

在分析階段，確定了影響焊接缺陷的主要原因，為了進一步確定焊接缺陷與各影響因素間的關系，將焊接缺陷的每百件產品上的缺陷數（DPHU）視為響應輸出Y，借助于試驗設計（DOE）。由于因子較多，同時考慮到試驗成本，選定2^（6-2）部分因子試驗方案，并安排了3次中心點試驗。各因子的位級取值如表3所示，試驗方案及試驗結果如表4所示，而該部分因子試驗的分辨力為IV，其混淆結構則如表5所示。

表3

表4

表5

根據表4中得到的各次試驗的結果進行分析，方差分析結果如表6所示，各因子效應及顯著性分析如表7所示。由表6、表7可以看出，模型的曲性不顯著，主因子中A、C、E三個因子影響顯著，此外，交互作用A*C、B*D、A*B*D對響應的影響顯著。但是，考慮到部分因子存在混淆的情況，所以，以上分析出的因子是否合理還要看混淆結構。結合表5中的混淆結構，可以看出，主因子和3階和4階交互作用混淆，這種情況下，如果因子顯著，通常認為是主因子顯著，因此，可以認為A、C、E三個因子的影響顯著。再看A*C，它與E*F及兩4階交互作用混淆，通常在實際工程問題中，高階交互作用不顯著，因此可以先不考慮兩個4階交互作用，而A*C與E*F中，由于A*C的親本因子A和C均顯著，所以認定A*C顯著應合理。對于B*D，不考慮與高階交互作用的混淆，其與C*E混淆，而C*E的親本因子C和E均顯著，所以認定C*E顯著更為合理。對于A*B*D這個3階交互作用，它與A*C*E、B*C*E、D*E*F混淆，其中，A*C*E的親本因子A、C和E均顯著，所以認定A*C*E顯著更為合理。

表6

表7

根據上述，分析，確定顯著因子為A、C、E、A*C、C*E、A*C*E。據此，將模型中的非顯著項剔除，并重新擬合模型，進行分析，得出二次擬合后各因子效應及顯著性如表8所示。對模型適合性作進一步的分析發現，模型的適合性沒有存在問題。

通過試驗設計及分析，可得出焊接缺陷DPHU與上述各因子間有如下關系：

Y=7.403+2.217A+3.024C-4.008E

     +1.884A*C-2.426C*E-2.533A*C*E

試驗設計的目標是極小化DPHU，根據上述模型得到的最優工藝參數為：

A=-1，即后排槍的距離為15cm；

C=-1，即前排槍的距離為15cm；

      E=1，即后排槍的氧氣量為58.8升/分。

小組按照上述分析結果對工藝參數進行調整，并對結果加以驗證。在上述參數條件下生產了200臺蒸發器，檢測得DPHU可以控制在0.05以內。過程質量顯著提高。

五、控制階段

彎管機過程

在作業指導書中，增加彎管機換模時必須進行模具尺寸的測定并填寫換模記錄表，以確保模具尺寸符合要求。

對彎管過程輸出的半圓管的中心距建立X-R控制圖（如圖5），對彎管過程進行監控。

圖5

通過項目選擇并按照DMAIC流程進行系統性改進，該企業成功使其自動焊過程的焊接缺陷的DPHU水平由6下降至0.05以下，效果明顯。同時，通過改進自動焊過程的焊接不良問題，提高了顧客滿意度，符合企業經營戰略所期望的要求。

項目收益：

1、通過質量改進，在5個月內實現了DPHU在2以下，節約保修費用每年400萬元。

2、焊接缺陷得到的明顯的改善，DPHU水平由6下降至0.05以下。

3、由于產品質量的提升，顧客滿意度大大提高。