六西格玛绿带项目报告书.docx
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六西格玛绿带项目报告书
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六西格玛绿带项目报告书
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六西格玛绿带项目报告
项目名称：
提高梗丝纯净度过程能力指数
项目负责人：
陈锐
单位：
生产管理部
时间:
2008年3月
项目背景
2007年上半年我厂海外市场反馈，烟支的卷烟纸有破损现象，并将破损烟支寄回。
我部收到反馈后，根据样品分析，发现烟支被梗签刺破，随后我们发现前期梗丝纯净度波动较大。
以顾客为关注要点，提高并且稳定梗丝纯净度，解决这个问题就显得极为迫切。
1.界定阶段
1.1项目界定
1.1.1问题/机会陈述：
2007年5月我厂混合型牌号梗丝纯净度cpk为0.53。
切梗质量波动较大，尤其出现出口产品的梗签刺破卷烟纸的质量问题。
1.1.2项目目标
在3个月的时间里，将混合型牌号梗丝纯净度Cpk从0.53提高到1.33o
1.1.3项目范围
流程范围：
梗加工线
产品范圉：
混合型梗丝
1.1.4项II团队成员
首先进行项H相关方分析，在分析的基础上形成团队成员，如下表所示：
推进人员：
张长安
项口组长：
陈锐
项目成员：
刘佳虹（生产管理部）、魏凤美（生产管理部）、董立江（制丝车间）、魏明（制丝车间）、朱景溯（技术中心）
1.1.5项目计划
我们制定如下项U计划表：
表SEQ表\*ARABIC1:
项目计划推进表
1.2流程及顾客需求界定
1.2.1概要SIPOC分析
表2：
SIPOC概要表
1.3项目收益分析
1.3.1项目收益定性描述
梗丝是成品烟丝重要的组成部分，占我厂普通混合型牌号配方比例约
20%。
口前梗丝纯净度Cpk为0.53,合格率仅为53.88%,对成品烟丝的质量造成较大的影响。
如果将Cpk提高到1.33,合格率达到99.99%,将会大大提高梗丝和成品烟丝的质量，并减少不合格梗所造成的浪费。
1.3.2项目收益计算公式
直接收益二年度叶组个数X每叶组投料重量X配方中梗比例X梗原料单价X
（改进后合格品率-改进前合格率）
1.3.3项目预算
以全年2330个叶组计算，每叶组5000kg投料，以20%的梗比例,每公斤梗原料以2元计算，则预讣单月减少消耗为：
直接收益=2330X5000X0.2X2X（0.9999-0.5388）=2148726元
SHAPE\*MERGEFORMAT
2.测量阶段
2.1详细流程图
我厂梗丝加工流程为：
技术中心制定采购标准与产品制造规格，经营部按照采购标准购入原料，技术中心对来料进货检验，原料检验合格入库存放。
生产管理部分解技术中心产品制造规格制定工艺卡，并根据年度生产计划及市场销售情况制定日生产il•划，下发制丝车间，制丝车间按照生产讣划及工艺卡组织生产，生产管理部对梗丝加工质量进行检验，合格梗丝进入三丝掺配工序，不合格梗丝按照《不合格品控制程序》的要求处置。
如下图所示：
图1:
梗丝加工流程图
2.2确定数据收集对象Y
2.2.1定义Y
梗丝纯净度（Y）是指梗丝中不纯物质量占总样品质量的比率，一般称取样品10名作为试样，将试样中的梗块、梗签、不合格梗丝（烟丝）及杂物等拣出，称重、记录。
按下式计算：
式中：
Y——梗丝纯净度（%）o
Yn―样品中梗块、梗签、不合格梗丝及杂物重（g）。
—被测样品重（g）。
2.2.2Y的分层
车间按照两个生产班组组织生产，我们将梗丝纯净度按照中、乙两班分层。
2.3确定数据收集讣划
我们根据数据收集计划表，按照生产计划，并且本着屮、乙两班组相对应的原则，收集6月份有关数据如下：
表3、梗丝纯净度数据收集表
2.4测量系统分析
由于我们加工对象是农产品原料，其个体之间的有较大的差异，实际生产当中，同一牌号一批次的原料与下一批次的原料可能就有较大的不同，根据这种特点，我们设计MSA方案：
对同一牌号叶组，安排屮、乙两班检验人员各自检验五次，以此来保证原料的最小差异性。
由于没有重复样品，我们使用
minitab量具R&R研究（嵌套）模块，对数据进行测量系统分析，以下是有关数据和MSA分析结果：
表4、测量系统分析数据统讣表
GageR&RStudy-NestedANOVA
GageR&R（Nested）for纯净度
SourceD
FSS
MSF
P
班组
10.044700
0.0447000.435
0.528
牌号（班组）
80.821420
0.102678188.919
0.000
Repeatability400.021740
0.000544
Total490.887861
GageR&R
%Contribution
Source
VarComp
（ofVarComp）
TotalGageR&R
0.0005435
2.59
Repeatability
0.0005435
2.59
Reproducibility
0.0000000
0.00
Part-To-Part
0.0204268
97.41
TotalVariation
0.0209703
100.00
StudyVar%StudyVar
Source
StdDev（SD）
（6♦SD）
（%SV）
TotalGageR&R
0.023313
0.139879
16.10
Repeatability
0.023313
0.139879
16.10
Reproducibility
0.000000
0.000000
0.00
Part-To-Part
0.142922
0.857534
98.70
TotalVariation
0.144811
0.868868
100.00
NumberofDistinctCategories=8
GageR&R（Nested）for纯净度
图2、梗丝纯净度量具测量系统分析图
从以上结果，我们可以看出，变差主要III牌号间的差异组成，量具
的%StudyVar值为16.1,可区分类别量为8,均适合标准，所以梗丝纯净度的量测系统是合适的。
2.5测量结果分析
我们对表三数据分析，首先对总体数据进行了描述性统计分析如下：
DescriptiveStatistics：
纯净度
Total
VariableCountMeanStDevMinimumMaximum
梗丝纯净度6299.5040.23098.70099.900
2.5.1测量当前水平
我们使用minitab软件，将上述纯净度数值带入统计质量工具系统当中，讣算过程能力，得到ProcessCapabilitysixpack过程能力分析图如下所示：
图3、梗丝纯净度ProcessCapabilitysixpack过程能力分析图
图中可见，控制过程有异常点出现，显示过程不太稳定；正态概率图显示P=0.172,大于0.05,所有数据符合正态性校验；能力图可见，梗丝纯净度cpk为0.86,而PPK仅为0.73,过程能力较低。
根据以上cpk值数据显示，我们对应查表，得到所取样品梗丝纯净度的SIGMA水平组内为2.74,整体为2.19。
2.5.2按Y分层测量
我们对表三数据按班组分层，讣算屮、乙两班描述性统讣量如下：
DescriptiveStatistics：
41班纯净度、乙班纯1争度
Total
Variable
Count
Mean
StDev
Minimum
Maximum
屮班纯净度
31
99.595
0.165
99.200
99.900
乙班纯净度
31
99.413
0.251
98.700
99.800
1）我们使用minitab软件，将上述屮班纯净度数值带入统计质量工具系统当中，讣算过程能力，得到ProcessCapabilitysixpack过程能力分析图如下所示：
图4、甲班梗丝纯净度ProcessCapab订itysixpack过程能力分析图
上图可见，单值控制图和移动极差控制图没有出现判异点，显示整体过程稳定受控；正态概率图P=0.556,大于0.05,说明数据符合正态性校验；能力图可见，甲班Cpk为1.25。
2）我们使用minitab软件，将上述乙班纯净度数值带入，计算过程能力，得到ProcessCapabilitysixpack过程能力分析图如下所示：
图5、乙班梗丝纯净度ProcessCapabilitysixpack过程能力分析图
上图可见，单值控制图和移动极差控制图有1个判异点，整体过程基本稳定受控；正态概率图P=0.467,大于0.05,说明数据符合正态性校验；从能力图可见，乙班Cpk为0.61o
测量阶段结论：
改进前整体制丝车间梗丝纯净度Cpk为0.73,SIGMA水平是2.18。
分班组情况时，屮班梗丝纯净度Cpk为1.25,SIGMA水平为3.75,乙班Cpk为0.65,SIGMA水平为1.83o
2）关注的主要改进对象为乙班。
3.分析阶段
3.1提出原因
梗块与梗签主要是在切梗丝时形成的，而在梗丝膨化后经梗丝风选器筛出。
我们详细看一下压梗、切梗丝的详细流程。
图6、梗丝加工工艺流程图
圧梗机的重要用途就是通过对烟梗的挤压，使烟梗的木质纤维疏松，但并不会造成纤维断裂，为后续梗切丝提供良好的工艺条件。
与之相关的工艺参数是压梗厚度，我厂技术规格要求，长线牌号的压梗厚度按照一般牌号和红中系列牌号分别设定：
一般牌号为1mm,红中系列为0.5mm：
实际生产当中，压梗厚度越小，经压梗机挤压过的烟梗就越薄。
圧梗机如果出现故障，造成圧梗宽度达不到标准，造成梗块及膨胀后大片梗丝增多；切梗机完成对挤压后的烟梗的切割，根据技术规格要求，我厂切梗丝要求的切梗宽度，一般牌号为0.18mm,红中系列为0.12mm。
其它设备均为辅连传送作用。
切梗丝机出现故障，将会直接造成梗块增加，而压梗机的挤压效果对切梗丝效果有直接影响。
梗丝风选器的作用是利用风能将较重的梗块和梗签拆除出来，而将较轻的梗丝吹起，被风吸走。
如果风选器出现故障，风力过大，将导致梗签和梗块风选不彻底，被风吸走，混入梗丝；风力过小，导致梗丝被排出，造成风选器的堵料。
经过对以上流程的细化和初步分析，小组成员从各方面查找影响造成梗丝纯净度的原因，做FEMA如下：
表5、梗丝纯净度失效模式及影响分析表
3.2筛选原因
我们从上面FEMA表中看到，RPN值高的是“切梗机砂轮机构运行不好”，分值96；“压梗机间隙调整机构控制差”，分值72；以上二项RP\值最高。
以下分别进行进一步筛选：
1）从详细流程图中，我们看到，梗处理线有两台切梗丝机，甲、乙两班各用一台。
在测量系统分析当中，我们计算结果可见，屮班Cpk要明显大于乙班Cpk,我们准备做两班数据的对比检验。
屮、乙两班的数据基本情况如下：
DescriptiveStatistics：
甲班纯净度，乙班纯净度
Total
VariableCountMeanStDevCoefVarMinimumMaximum
乙班纯净度3199.4130.2510.2598.70099.800
数据直观显示，两班均值与标准差相差不大，我们准备对屮乙两组数据进行2—samplettes
首先对两班数据进行正态性检验：
P>0.05
图7、甲班梗丝纯净度正态性校验分析图
P>0.05
图8、乙班梗丝纯净度正态性校验分析图
从上图右侧可见，甲、乙两班正态性校验p值均大于0.05,甲、乙两班数据为正态分布。
随后，我们对屮乙两组数据进行方差齐次性检验，取95%置信水平，结果如下：
TestforEqualVariances：
屮班纯净度，乙班纯净度
95%Bonferroniconfidenceintervalsforstandarddeviations
NLower
StDevUpper
中班纯净度
310.1280710.1652850.230947
乙班纯净度
310.1944570.2509610.350658
F-Test（norma1distribution）
Teststatistic=0.43,p-value=0.023
Levene'sTest（anycontinuousdistribution）
Teststatistic=4.02,p-value=0.049
图9、甲、乙班梗丝纯净度方差齐次性校验分析图
根据正态性校验，两班数据符合正态分布，所以方差齐次性校验我们看F检验结果，P=0.025<0.05,所以两班数据方差存在显著性差异。
经过以上正态性校验和方差齐次性校验，我们对屮、乙两班进行2—samplet检验，选择异方差选项，做箱线图，结果如下：
Two-SampleT-TestandCI:
屮班纯净度，乙班纯净度
Two-sampleTfor中班纯净度vs乙班纯净度
NMean
StDev
rSEMean
屮班纯净度
31
99.595
0.165
0.030
乙班纯净度
31
99.413
0.251
0.045
Difference=mu（屮班纯?
争度）-mu（乙班纯净度）
Estimatefordifference：
0.182258
95%CIfordifference:
（0.073906,0.290610）
T-Testofdifference二0（vsnot=）:
T~Value二3.38P-Value二
0.001DF=51
图10、甲、乙班梗丝纯净度箱线图
以上2—samplettest结果为P=0.001<0.01,说明屮、乙两班梗丝纯净度数据有极显著差异，从箱线图可见，乙班均值比屮班小，且明显比屮班数据分散。
从流程图我们看出，中、乙两班除了分别使用1、2号切梗丝机外，其他设备均相同，并且乙班的操作工在本岗位工作的时间更长，而且是高级工，经验和能力相对更强些。
所以，通过以上数据分析和流程比较结果，我们判断，乙班使用的2号切梗丝机运行状况不稳定，是造成屮、乙两班数据存在显著差异的主要原因；并且FEMA分析显示重点关注砂轮机构。
2）我们随后对数据展开进一步分析。
应技术中心配方设计要求，红中系列制造规格中的压梗厚度及切梗宽度，均比一般牌号品种要求严格。
我们收集06年同期中班红中系列和一般牌号的梗丝纯净度数据如下：
首先对两组数据进行正态性校验，结果如下:
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