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六西格玛案例分析六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少误差和缺陷来提高业务流程的质量和效率。
通过使用六西格玛的方法，组织可以通过识别和消除造成业务流程中变异的根本原因，实现持续的过程改进和优化。
以下是一个关于六西格玛案例分析的示例。
案例名称：减少生产过程中的故障率背景：一家汽车制造公司生产线上的故障率较高，导致了高成本的返工和客户投诉。
公司决定采用六西格玛方法来识别和消除生产过程中造成故障率的根本原因，并提高汽车质量和客户满意度。
1. 定义（Define）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-确定了项目目标：将故障率降低到行业标准水平以下，减少返工成本和客户投诉；-确定了关键绩效指标（KPIs）：故障率、返工成本、客户投诉率等。
2. 测量（Measure）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-收集了生产过程中的数据，包括故障率、返工成本和客户投诉数量；-分析了数据以了解当前生产过程的性能和偏差；-使用了一些六西格玛工具，如过程流程图和直方图。
3. 分析（Analyze）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-确定了导致故障率升高的根本原因；-使用了五力分析和鱼骨图等工具，以识别可能的原因；-根据数据和分析结果，确定了一个或多个关键影响故障率的因素。
4. 改进（Improve）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-开发了改进计划，包括减少故障率的具体措施和时间表；-实施了改进措施，并记录了结果。
5. 控制（Control）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-实施了独立检查和监控措施，以确保改善措施的可持续性；-追踪关键绩效指标，如故障率、返工成本和客户投诉；-确立了持续改进的机制，以确保过程持续优化。
通过使用六西格玛方法，该汽车制造公司成功降低了生产过程中的故障率。
在实施改进措施后，故障率从10%降低到行业标准的3%以下，成功降低了返工成本和客户投诉率。
此外，公司在生产线上建立了严格的质量控制措施和监控机制，以确保持续改进和优化。
软件研发的6sigma案例解析一边是某咨询公司在项目管理培训中宣讲：“CMM2级企业不适合实施6sigma，应该等到CMM4级之后，度量体系比较完善时再进行。
”一边是2004年世界软件工程大会上，各国专家达成共识：“CMM/CMMI与6sigma能够结合，互相促进”。
我们怎么办？我以前主张：争执暂放一边，抓紧时间边实践边改进，否则结果就很可能是：“我们在进步，但是我们与竞争对手相比更加落后。
”有些同事接受了我的看法，于是又有一问：“你有没有在软件中实施6sigma的成功案例？”6个月前我还没有，但是现在我有了几个典型案例，它们各具特色，让我们在此一一分享。
一、6sigma能帮助解决软件技术问题吗？第一个项目是在去年年末，参加一个事业部的6sigma优秀项目发布会看到的。
项目名称是《XX网管系统提高告警吞吐率》，问题是在大量告警上报时，UNIX服务器的告警处理吞吐率仅为8条/秒，同时占用CPU达90％，导致其它模块的操作基本上不能进行。
用户对此非常不满，要求我公司尽快解决此问题，提高吞吐率到至少48条/秒，而系统成本不能有较大幅度增加。
如何解决这个问题？一个解决方案是提高硬件的配置，从而提高处理性能，但是这样做会大大增加采购成本，而性能并不会有极大的提升，实际上降低了产品的可销性，这样的投入收益比极不合算，此方案被拒绝。
项目组在花了大量时间和精力，仍然寻找不到合适的解决办法之后，想到了6sigma。
大家知道，6sigma项目的选择就是那些“难度大、影响力大”的问题，于是这个项目组的成员将此问题立项，期待6sigma能在黑暗中带来曙光。
除去定义与测量阶段，此项目的分析思路是这样的：首先是头脑风暴鱼骨图，罗列所有大家能想到的可能原因；然后将这些原因按照告警的逻辑处理流程组织成FMEA，进行RPN分析，筛选出RPN值大于100的少数因素，作为潜在的关键因子；之后对这些潜在因子逐一试验，进行确认。
整个项目的突破就出现在第一个因子的试验中，其试验数据如图1所示，横坐标表示输入的告警流量，纵坐标表示告警处理延时。
6西格玛运作实例在企业管理领域中，6西格玛是一种重要的质量管理方法，它旨在通过减少变异和改进流程，提高产品和服务的质量。
本文将以一个实例来说明6西格玛的实际运作。
在某电子产品制造公司，他们一直致力于提高生产线的效率和减少产品缺陷率。
为了解决这些问题，他们决定引入6西格玛方法来改进他们的生产流程。
第一步是选取一个重要的生产指标作为改进目标。
在这个例子中，公司选择了产品的缺陷率作为改进目标，因为这直接影响到产品的质量和客户满意度。
第二步是进行数据收集和分析。
公司收集了过去一年的产品缺陷数据，并将其整理成表格和图表，以便更好地分析。
通过分析数据，他们发现主要的缺陷问题是在产品组装过程中出现的。
接下来，公司成立了一个改进团队，由不同部门的员工组成，包括生产、质量控制和工程师等。
团队利用6西格玛工具中的DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法来引导改进过程。
首先，团队定义了缺陷问题的范围和目标，并明确定义了改进的关键要素。
他们使用质量流程图来细化产品组装过程，并识别出潜在的问题环节。
然后，团队测量了当前的缺陷率，收集了更多的数据来评估该问题的严重程度，并确定了改进的重点。
他们使用直方图和散点图等统计工具来对数据进行分析。
在分析阶段，团队通过根因分析确定了导致缺陷的主要原因。
他们使用鱼骨图来追溯问题，并运用5W1H（谁、什么时候、为什么、在哪里、怎样、如何）方法来深入挖掘问题的根本原因。
在确定了根本原因后，团队开始制定改进方案并进行实施。
他们设计了一个新的组装工艺流程，并对关键环节进行了改进。
此外，他们也培训了生产工人，以提高他们的操作技能和质量意识。
最后，团队制定了一系列的控制措施，以确保改进效果的持续性和稳定性。
他们建立了一套产品检验机制，定期对生产线进行检查，并对关键环节进行监控。
经过数个月的改进实施和控制，该公司的产品缺陷率得到了显著降低。
他们通过6西格玛方法的应用，实现了生产效率的提高和产品质量的提升。
《6 Sigma项目运作实例》如何定义一个项目？项目定义是由冠军来完成的。
我们简单介绍以下项目是如何定义的。
1确定主要商业问题：a目标b目的c可交付使用的2对与生产来说：a循环时间b质量/缺陷水平c耗费3项目的选择a选择项目的工具a1宏观图a2 Pareto图分析a3鱼骨图a4因果矩阵图b项目的标准（评估）b1减少缺陷的70%b2第一年节省$175Kb3项目完成周期为4个月b4最少的资金总额b5黑带的第一个项目必须满足培训目标《6 Sigma项目运作实例》->《定义阶段》->我们在定义阶段做什么--------------------------------------------------------------------------------------------------- 我们在定义阶段需要做什么？1，完成项目陈述。
2，完成项目预测节省金额。
3，完成问题陈述：3.1问题是什么？3.2在哪里和什么时间发现的？3.3问题将涉及哪些工序？3.4谁将受到影响？3.5问题的严重程度是什么？3.6你是如何得知这些的？4，绘制宏观图。
5，描述项目的主线。
6，完成目标陈述。
7，组成项目小组，列出小组成员。
8，完成财务评估。
《6 Sigma项目运作实例》->《定义阶段》->如何进行项目问题陈述--------------------------------------------------------------------------------------------------- 如何进行问题陈述？分六个方面进行问题陈述：1问题是什么？2在哪里和什么时间发现的？3问题将涉及哪些工序？4谁将受到影响？5问题的严重程度是什么？6你是如何得知这些的？《6 Sigma项目运作实例》->《定义阶段》->如何绘制宏观图--------------------------------------------------------------------------------------------------- 如何绘制宏观图?绘制宏观图的顺序：供应商->输入->工序->输出->客户《6 Sigma项目运作实例》->《定义阶段》->项目的目标陈述要点--------------------------------------------------------------------------------------------------- 项目的目标陈述要点:1,目标陈述2，计算方法3，全年节省额确定Team Members成员:1，小组成员要包括技术人员2，包括维修人员（如果需要）3，包括操作者4，小组人员不超过5人(特殊情况除外)。
使用公差分析软件CETOL 6 σ进行公差分析的实例----汽车锁具公差分析案例针对汽车锁具Pro/E模型，采用Pro/E完全集成环境下的公差分析软件CETOL 6 σ，来做公差模型的创建，基于CETOL提供的系统矩（SOTA法）算法，做统计和极限二种情况下的公差分析。
一．锁具质量关心焦点作为汽车座椅锁具，其质量的好坏，关系到汽车驾乘人员乘坐的舒适性和安全性。
锁具在开锁时，希望能够充分打开，不要与其他零部件之间产生干涉，即顺利打开。
锁具在闭锁时，能够经受得住外力的冲击，不至于产生突然脱开现象。
在锁具的任何状态，都要求锁具动作部件能够与电器设备很好地连接，在电控装配的驱动下，锁具能够准确地运转到指定的位置。
根据设计功能要求，把项目细分到具体的状态上，在运动部件的具体指定位置，做功能要求的详细设定。
1）一个关键质量要求就是爪轮在打开时要远离侧板的开口槽，这是为了确保爪轮不会与锺棒产生干涉。
如图1所示。
test2）锁轮上的孔，在完成机械装配后，需要从这个孔里穿电缆线，来接通电源。
根据座椅的设计要求，为了保证电缆线能与机械设备能可靠地连接，电缆线过孔必须在位于基准孔名义值的正负2个mm之间。
如果尺寸超过了上极限，锁具就会出现卡死现象，如果超过了下极限，电缆线就不能很好地与电器设置连接，导致零件废弃和成本增加。
图 2 闭锁时的测量尺寸另外一个关键尺寸就接触力位置，这个接触力与作用方向一致，是在爪轮和中轮之间，接触力矢量的位置决定了是否有足够的闭锁运动来保持锁具在冲压载荷的情况仍能正常闭锁，加工和装配偏差都有可能这些关键质量要求产生失效，过紧的公差会增加成本也有可能导致产品无法加工。
为了生产高质量低成本的产品，有必要在设计阶段就能理解所有这些问题。
二. 创建公差分析目标公差分析的前提首先要确定装配性能尺寸，对于锁具装配体，需要确定具体的装配状态。
实施步骤如下：1） 启动CETOL软件的分析器。
a．启动Pro/E。
b．启动CETOL,路径：开始/程序/sigmetrix/CETOL 6 sigma v8.2 for Pro ENGINEER/CETOL v8.2 Modeler。
c．打开锁具装配体。
d. 配置CETOL与Pro/E同步2） 打开CETOL选项菜单。
a．从工具-选项栏目选择，在偏差标签栏设置 ，如图3b. 在图表和高亮显示设置栏，设置如下：如图4图3：设置公差选项 图4：图表和高亮显示设置 c． 在分析和报告栏设置如下： :3） 设置锁具在打开和关闭时的测量尺寸如下：如图6、7所示图5：分析和报告栏设置 图6 打开时的测量尺寸设置图7 关闭时的测量尺寸设置三.公差装配模拟创建装配公差模型需要在CETOL重建零部件之间的装配关系，零部件在装配体的实际装配位置决定了误差的传播方式和传播结果。
对于锁具首先确定侧板作为装配体的装配基准件，在CATIA工作树，把零件按照实际装配顺序在工作树上调整顺序。
由于前面定义了锁具在不同的运动状态下的装配关系，因此，需要指定锁具在打开时和关闭时对应具体的零件，在这里确定锁具在打开时的各个零部件之间的装配关系，因此，只考虑爪轮销、爪轮、中轮销、中轮、锁轮销、锁轮、止位销、侧板这些部件之间的装配关系。
锁具安装时，把侧板放在工作树的第一个位置，CETOL软件自动认为侧板为固定不动的零件，接着安装止位销，定义圆柱销和侧板内孔约束，根据顺序定义爪轮销与侧板和爪轮之间的装配关系，后面一步需要定义中轮销与侧板和中轮之间的装配关系，打开时，需要定义爪轮与止位销之间的约束关系，这样就完整定义了锁具在打开状态下的各个部件之间的装配关系。
具体装配如图8所示。
对于锁具在锁紧情况的装配关系定义，可以沿用打开时已有的各个部件的装配约束，在后续添加棒锺和一个虚拟平面，棒锺和爪轮之间有接触约束，虚拟平面代表了爪轮与中轮接触时的接触力方向，通过虚拟平面控制爪轮与中轮之间准确的接触位置。
其装配关系如图9所示。
图8 锁具在打开状态下的装配约束关系的定义图9 锁具在关闭状态下的装配约束关系的定义四．零件尺寸公差和形位公差的创建各个零件之间的装配关系定义完成后，定义各个零件的尺寸公差和形位公差，如图10、11所示。
图10 尺寸公差定义 图11 形位公差的定义五.求解定义完成各个零件的尺寸约束，在CETOL模型图表和顾问窗口下检查定义尺寸约束的完整性和自由度，另外通过在配置下检查各个零件的装配自由度，保证整个装配体不产生过约束和欠约束，特别在v8.2版本增加针对个别零件的自由度检查功能，这样保证精确定义具体零部件。
选择运行新的分析，弹出求解对话框如下图12锁具求解界面，这里选择求解一阶敏感度求解，导数的扩展点为公差中点。
图12 锁具求解界面六．分析结果解释及输出报告（1）理想装配状态下的公差分析在CETOL界面启动结果分析器，结果显示4个求解尺寸的最大值和最小值，极限求解的值不具有应用价值，因为本产品是采用大批量生产，所以统计结果才更有意义，在这里假设所有输入的尺寸在满足公差要求的前提下，工艺过程能力为1，即cpk=1，统计分析结果显示如下图，各个输出尺寸的sigma值和合格率。
图13 理想装配下的分析结果从上面的结果可以得知，锁具在关闭状态下三个测量尺寸的sigma值分别为0.69、6.41和1.13，其在统计状态下的质量合格率为51.03%、100%和73.97%，打开状态的测量尺寸的sigma值为3.53，质量合格率为99.96%。
CableHoleX和Claw Force Offset 的统计质量没有达到sigma等于3的质量要求，其分布如图14和图15，Claw Tip Clearance的分布图如图16所示：图14 CableHoleX的分布图 图15 Claw Force Offset的分布图 图16 Claw Tip Clearance的分布图 （2） 实际装配状态下的公差分析上一次的分析都是假设所有的装配的理想装配下的装配质量预测，由于本求解主要是要考虑锁具在工作状态下的装配质量，此时需要根据结构力学分析结果重新输入各个零件尺寸参数，同时在有预紧力作用的情况下，爪轮与爪轮轴之间不再是完全同心的状态，中轮和中轮轴之间也是不同心的状态，根据实际装状态需要重新定义装配关系。
图17,18分别显示爪轮与爪轮轴 的实际和理想装配位置。
图17 爪轮与爪轮轴实际装配位置 图18 爪轮与爪轮轴理想装配位置根据实际的装配状态的重新设置，启动求解器进行分析求解，得到如下分析结果如下：图19 实际装配关系下的分析结果从上面的结果可以得知，锁具在关闭状态下三个测量尺寸的sigma值分别为1.50、6.41和2.00，其在统计状态下的质量合格率为86.76%、100%和95.45%；打开状态的测量尺寸的sigma值为2.25，质量合格率为97.52%。
CableHoleX、Claw Force Offset和Claw Tip Clearance 的统计质量没有达到sigma等于3的质量要求，其统计分布图如下：图20 CableHoleX 的分布图 图21 Claw Force Offset 的分布图 图22 Claw Tip Clearance 的分布图从上述二种结果数据可以看出，考虑了装配体的实际装配状态，终轮中心到基准的水平距离CableHoleX中心尺寸和接触到基准中心的偏移距离Claw Force Offset发生了偏移，而且基本与目标尺寸一致，质量有较大改善，sigma值分别由0.69,1.13提升到1.50,2.00，而打开状态下的另外一个关心尺寸Claw Tip Clearance质量出现了下降，sigma值由3.53下降到2.25，这也是由于接触位置的偏移导致实际测量尺寸与目标尺寸产生偏差。
理论装配为设计提供了参考，但是实际装配状态的模拟更符合生产实际，其结果直接指导设计。
七.分析结果解释及优化根据上述的设置完成后，得到各个输出尺寸与输入尺寸的贡献度数值排序，贡献度给出输入尺寸公差对输出装配尺寸的贡献因子排序。
贡献度数据指导设计合理的公差分配，根据输出尺寸的统计质量要求，把相关的贡献度数值高的尺寸公差做调整得到，达到快速提高装配质量的目的。
CETOL独特的算法决定了它能够计算输入尺寸相对输出尺寸的敏感度数值排序，敏感度考虑零件尺寸的名义值发生潜在变化时，对输出装配尺寸名义值的影响度排序。
输入尺寸分为线性尺寸和角度尺寸二大类，在输出结果，分别结出各个线性尺寸和角度尺寸敏感度数值大小排序。
绿色长条表示敏感度的数值来正值，紫色长条表示敏感度的数值为负值，也就是输入尺寸的变化方向相对输出尺寸的变化方向是相反的。
本案例中，尺寸CableHoleX及Claw Force Offset质量较低原因是不合理的公差，我们通过对贡献度较高的公差进行优化，使他们的sigma值达到可接受的范围。
图23、24、25、26分别是优化前后优化后的分析结果：图23 CableHoleX优化前的分析结果图24 Claw Force Offset优化前的分析结果图25 CableHoleX优化后的分析结果图26 Claw Force Offset优化后的分析结果我们通过图27及优化后的分析结果中，得到在打开状态下，尺寸Claw Tip Clearance主要是因为产品质量的分布中心发生偏移引起，因此我们只需要更改对其结果影响的名义值尺寸，就能够保证sigma值达到3，又因为我们已经对关闭状态下的三个尺寸优化完毕，因此只能修改该尺寸敏感度影响的尺寸，如图28所示，尺寸12.55只影响尺寸Claw Tip Clearance的敏感度，其他三个尺寸对该尺寸不敏感。
图27 Claw Tip Clearance优化前的分析结果图28 尺寸Claw Tip Clearance的敏感度列表图29 尺寸Claw Tip Clearance的优化过程图30 Claw Tip Clearance优化后的分析结果从上述结果可以得知Claw Tip Clearance的sigma值为5.85，Claw Force Offset的sigma值为4.06，Cable Hole Y的sigma 值为6.41，Cable Hole X的sigma值为3.01，所有的输出结果的sigma值都大于3，完全满足设计要求。
八. 输出报告从数据工具栏选择一般报告，弹出报告对话框，在报告模板选择需要输出的项目，选择客户化，输出客户化报告。
选择excel 执行程序，生成标准报告。
把此报告作为后续的参考。
输出报告分析界面如图26所示。
图26 输出报告界面九．总结通过上述对汽车座椅锁具公差分析过程的描述，我们可以得出，CETOL可以在三维CAD的环境下，做可视化公差模拟，结合装配的实际状况，考虑销和孔装配偏心的情况对装配质量的影响。
