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1-4：应用六西格玛

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2011年9月21日—23日 2011年(第三届)全国高炉炼铁原料、喷煤与长寿交流会 1 运用六西格玛实现低风温条件下的低硅冶炼

张红启 王志刚 朱振秀（莱钢股份炼铁厂2#高炉车间，271104）

【摘 要】利用六西格玛管理方法和工具，对莱钢股份炼铁厂2#高炉的生铁含硅量进行了系统分析，找出了影响生铁含硅

量的关键因子，并通过DOE实验找出了最佳范围。针对关键因子制定了相应的改进方案，改进后平均生铁含硅量由0.545%降低到0.384%，生铁含硅量合格率也得到了进一步提升。 【关键词】高炉 低硅冶炼 六西格玛管理 生铁含硅量

1.概述 低硅冶炼是高炉冶炼的重要技术之一，生铁硅含量的降低，可提高高炉生铁产量，降低焦炭消耗，提高炼钢工序生产节奏。近几年来钢铁行业竞争激烈，原材料价格居高不下，钢铁成本压力较大。2#高炉由于热风炉结构的原因，风温水平在1050℃左右，低硅冶炼存在很大困难，针对这种情况，运用六西格玛工具和方法开展了低风温条件下的低硅冶炼项目攻关。 国内中型高炉生铁含硅量一般为0.3～0.6%，股份2#高炉2009年生铁含硅量全年平均为0.545%，低硅冶炼降本增效空间较大。2010年1～3月，随着降本增效工作的开展，生铁中平均[Si]含量有了一定程度的降低，但是从期间1209炉高炉生铁含硅量的分布图来看，含硅量最高1.18%，>0.4%的炉次占到38.5%，生铁含硅量仍然偏高，并且稳定性不足，存在较大改善空间。

图1 2#炉2010年1-3月炉温趋势图 2.项目实施过程 2.1 定义（D）阶段：根据项目背景，确立目标。 生铁含硅量的降低可以降低炼铁工序能耗，降低生铁成本，但同时生铁含硅量的降低会带来炉况稳定的难度，通过此次项目的实施，目的在于保证炉况稳定的基础上实现生铁硅含量的降低，生铁成本的降低。 炼钢工序作为外部顾客，要求提供硅含量<0.6%的生铁，同时要求成分稳定，以缩短冶炼时间，提高炼钢生产节奏，降低辅料消耗。同时在炼铁工序生产中发现单方向控制含硅量均值会造成大量<0.25%的含硅量出现，造成流程的不稳定，带来能耗的升高。为保证流程的稳定，内部上也要求把生铁平均含硅量降低到0.4%以内的基础上，提高炉温稳定水平，实现炉况的长期稳定顺行和成本的降低。因此本项目将生铁平均含硅量和生铁合格率确定为关键质量特性CTQ 。 生铁含硅量平均值 0.4%；生铁含硅量合格率> 80%。 2.2 测量系统分析（M）阶段：

00.20.40.60.811.21.41月1日1月8日1月15日1月22日1月29日2月5日2月12日2月19日2月26日3月5日3月12日3月19日3月26日 改善空间 2011年(第三届)全国高炉炼铁原料、喷煤与长寿交流会 2011年9月21日—23日

2 为了保证生铁含硅数据的可靠性，利用六西格玛管理提供的工具软件进行分析。抽取样本数10个，由3个操作员检测两次，共60个数据，对测量数据用Minitab软件进行分析。 分析结果表明，测量系统的识别力是25，可以接受，说明生铁含硅的测量系统是可靠的。 对2010年1～3月1209炉生铁含硅量数据进行流程能力分析，六西格玛水平为0.47，说明流程还存在很大的改善空间。 通过流程图、鱼骨图、C&E矩阵筛选出25个影响生铁含硅和生铁含硅稳定率的潜在原因，通过C&E矩阵评分，运用柏拉图筛选出了11个影响度80%的因子，对11个因子进行了FMEA（失效模式分析），确定待改善因子，对原因清楚、可操作性强的空气预热器积灰、混风阀限位、焦炭水分因子进行了快速改善。 2.3 分析（A）阶段： 在分析阶段，通过对因子状态和噪声因子进行方差分析，发现主控室各班操作调剂存在显著差异，对调剂方式进行规范，操作参数进行标准控制。消除噪声因子后，对之后的数据进行相关/回归分析，建立回归方程，对生铁含硅量影响小的因子进行固化，标准化处理。 2.4 改进（I）阶段：实践中探索操作控制参数合理范围，寻找最佳控制条件。 通过分析阶段筛选出的与生铁含硅量存在显著影响因子为铁间间隔、操作燃料比、风口前理论燃烧温度。通过DOE因子实验设计，查找最佳操作控制参数范围。在2#炉现行条件下，最佳操作控制范围为：铁间间隔30～40min，操作燃料比530Kg，风口前理论燃烧温度2060～2150℃。在采用最佳控制条件后，生铁含硅量控制取得良好效果，见图2。

6856095334573813052291537712.22.01.81.61.41.21.0观测值

单独值_X =1.660

UCL=2.121

LCL=1.198改善前改善后1

改善前后高炉生铁含硅量单值图分析

图2 改善前后生铁含硅量单值图 2.5 控制（C）阶段：建立标准化控制规定，实现可持续性稳定控制。 为更好的巩固项目成果，对各阶段的改善措施进行固化，在考虑操作性、实施性的基础上，将流程中的控制对象列入计划，建立SPC图，形成标准化程序，移交文件，实行长期控制。 3.项目中主要技术措施 3.1 高顶压操作 高顶压可以抑制直接还原的发展，进一步抑制SiO气体的产生，从而抑制硅还原反应的进行，降低铁水含硅量。同时，高顶压操作可以降低煤气流速，增加煤气在炉内的停留时间，改善煤气流分布，提高煤气利用率，同样可以降低铁水含硅量。 随着入炉风量的提升，中心气流得到充分保证，为取得更好的煤气利用和提高冶强，在炉顶及煤气设备允许的情况下，提高顶压是稳定气流，抑制硅还原，降低铁水含硅量的有效措施。2#炉的顶压水平由150kPa逐步提高到170kPa，取得良好降硅增产效果。 3.2 造渣制度 在低硅冶炼的过程中，渣相是否合理至关重要。在生产中较为关键的是碱度和镁铝比，低硅冶炼需要较高碱度的保证，防止低硅高硫状态下的炉凉事故，同时防止高硅高碱下的悬料，准确的配料成分分析尤2011年9月21日—23日 2011年(第三届)全国高炉炼铁原料、喷煤与长寿交流会 3 为重要，适宜的碱度选择主要取决于生铁成分和炉渣流动性。 在低风温条件下，炉渣热量在低硅条件下难以得到有效保证，容易造成低硅下亏渣，造成气流失常，因此，低风温条件下在镁铝比控制上，低硅冶炼必须要有保证渣中镁铝比>0.65以保证炉渣必要的流动性。 提高二元碱度和三元碱度，可以降低炉渣中SiO2的反应性从而抑制硅的还原。 3.3 风口前理论燃烧温度管理 正常情况下，一般要求理论燃烧温度在2200～2250℃，较高的风口前理论燃烧温度有利于Si的还原，不利于低硅冶炼。高风温有利于低焦比和使软融带下移，又有抑制Si还原和铁水硅降低的作用，但低风温条件下，只能通过高富氧使煤气中CO分压升高，使软融带下移来抑制硅还原。 低风温条件下低硅冶炼需要保持一定的煤比来活跃炉缸，降低风口前理论燃烧温度，来保证高富氧率从而实现抑制硅还原和保持炉缸热状态稳定的目的。 3.4 燃料比量化操作 低硅冶炼容易造成炉凉及气流失常等恶性事故，量化控制和标准化操作不容忽视，低硅冶炼更要重视含硅量的稳定性，操作人员的业务水平和标准化操作制度是保证长期低硅冶炼的必要条件，减风后的煤量调整幅度，炉温超限时的燃料比控制幅度，焦炭水分变化，煤粉含碳量变化燃料比调整幅度等等都应成为量化操作的重要组成部分。 4.应用情况及效益 通过低硅冶炼项目的实施，在六西格玛方法和工具的帮助下，找到了改善的方向和控制方法，流程得到了进一步优化。改善后流程西格玛水平由0.47上升到1.03，Ppk、Cpm、Cpk比改善前显著提高，标准差减小并且组内差和组间差接近，过程能力得到大幅提高（见图3）。

.6000.5250.4500.3750.3000.225LSL目标USLLSL0.25目标0.35USL0.5样本均值0.3725样本 N100标准差（组内）0.0775485标准差（整体）0.0870548

过程数据

PPM < LSL0.00PPM > USL100000.00PPM 合计100000.00实测性能PPM < LSL57092.85PPM > USL50074.51PPM 合计107167.35预期组内性能PPM < LSL79689.99PPM > USL71515.72PPM 合计151205.72

预期整体性能

Si 的过程能力1.0000.8750.7500.6250.5000.3750.2500.125LSL目标USLLSL0.25目标0.35USL0.5样本均值0.394914样本 N1168标准差（组内）0.0969176标准差（整体）0.123479过程数据基准Z值0.82规格下限 Z 值1.50规格上限 Z 值1.08Cpk0.36基准Z值0.47规格下限 Z 值1.17规格上限 Z 值0.85Ppk0.28Cpm0.25整体能力潜在（组内）能力

PPM < LSL67636.99PPM > USL150684.93PPM 合计218321.92实测性能PPM < LSL67426.83PPM > USL139120.78PPM 合计206547.62预期组内性能PPM < LSL120277.70PPM > USL197372.58PPM 合计317650.28

预期整体性能

组内整体

Si 的过程能力改善前改善后

0.6000.5250.4500.3750.3000.225LSL目标USLLSL0.25目标0.35USL0.5样本均值0.3725样本 N100标准差（组内）0.0775485标准差（整体）0.0870548过程数据基准Z值1.24规格下限 Z 值1.58规格上限 Z 值1.64Cpk0.53基准Z值1.03规格下限 Z 值1.41规格上限 Z 值1.46Ppk0.47Cpm0.37整体能力潜在（组内）能力

PPM < LSL0.00PPM > USL100000.00PPM 合计100000.00实测性能PPM < LSL57092.85PPM > USL50074.51PPM 合计107167.35预期组内性能PPM < LSL79689.99PPM > USL71515.72PPM 合计151205.72

预期整体性能

组内整体

Si 的过程能力

1.0000.8750.7500.6250.5000.3750.2500.125LSL目标USL

6基准Z值0.82规格下限 Z 值1.50规格上限 Z 值1.08Cpk0.36

基准Z值0.47规格下限 Z 值1.17规格上限 Z 值0.85Ppk0.28Cpm0.25

整体能力

潜在（组内）能力

PM < LSL67426.83PM > USL139120.78PM 合计206547.62预期组内性能PPM < LSL120277.70PPM > USL197372.58PPM 合计317650.28

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精益6西格玛

精益6西格玛

精益6西格玛精益六西格玛精益六西格玛（Lean Six Sigma）是一种管理方法论，将精益生产和六西格玛质量管理相结合，旨在提高组织的效率和质量。

本文将介绍精益六西格玛的起源、方法和应用，以及其对组织和个人的益处。

第一节：精益六西格玛的起源精益六西格玛是由精益生产和六西格玛两种方法相结合而形成的管理理念。

精益生产是一种通过消除浪费和提高价值流程来提高效率的方法，最初由丰田汽车公司开发并应用于生产流程中。

六西格玛是一种通过减少变异性和提高质量来优化业务流程的方法，起源于美国通用电气公司。

两种方法的结合主要是为了寻求更高效率和更高质量的管理方式。

第二节：精益六西格玛的方法精益六西格玛方法主要包括五个步骤：定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）。

这些步骤可以帮助组织发现问题、找出原因并进行改进。

1. 定义（Define）：在这一步骤中，组织需要明确目标和问题的范围，确保全体成员对问题的理解一致。

定义问题的关键是要确定问题的界限、设定目标和确定项目的范围。

2. 测量（Measure）：为了解决问题，组织需要对现状进行测量，以获取数据并建立基线。

通过收集数据，可以更好地了解问题的现状，并为后续的分析提供依据。

3. 分析（Analyse）：在这一步骤中，组织需要对数据进行分析，以确定问题的根本原因。

通过使用统计工具和技术，可以帮助组织识别出导致问题的主要因素。

4. 改进（Improve）：基于对问题原因的分析，组织需要提出改进措施并实施。

改进措施可能包括流程重组、培训人员、改进设备等。

5. 控制（Control）：在实施改进后，组织需要建立一套控制措施来确保改进的持续性和稳定性。

这些控制措施可以包括建立监测指标、进行持续培训等。

第三节：精益六西格玛的应用精益六西格玛可以应用于各种不同类型的组织，无论是制造业还是服务业。

以下是一些精益六西格玛的应用领域：1. 生产流程优化：通过消除浪费和提高价值流程，精益六西格玛可以帮助组织提高产品质量、减少生产时间和降低成本。

六西格玛的实施方法步骤

六西格玛的实施方法步骤

六西格玛的实施方法步骤简介六西格玛是一种管理方法论，旨在通过将业务流程改进为高度标准化和最大化质量控制，以提高组织绩效和客户满意度。

本文将介绍六西格玛的实施方法步骤，以帮助组织有效地应用六西格玛。

步骤一：明确目标在实施六西格玛之前，首先需要明确目标。

这包括确定组织需要改进的关键指标和问题，以及制定实施六西格玛的具体目标。

•列出组织目前面临的问题和挑战；•分析问题的根本原因，并将其转化为明确的目标；•确定实施六西格玛的具体目标，如降低客户投诉率、提高生产效率等。

步骤二：组织六西格玛团队六西格玛的实施需要一个跨部门的团队来推动和管理整个过程。

该团队由各个层次的员工组成，包括项目经理、数据分析师等。

组织六西格玛团队的步骤如下：•选择负责六西格玛项目的项目经理；•确定需要参与项目的团队成员；•培训团队成员，使其了解六西格玛的基本原理和方法。

步骤三：收集数据数据收集是六西格玛实施过程中的重要一步，它为团队提供了决策所需的依据。

数据收集的步骤包括：•确定需要收集的数据类型和范围；•设计数据收集表格或问卷；•针对样本进行数据收集，保证样本代表性。

步骤四：数据分析在收集足够的数据后，团队需要对数据进行分析，以找出问题的根本原因。

数据分析的步骤包括：•使用统计工具如直方图、散点图等对数据进行可视化分析；•进行数据统计，计算出关键指标的均值、标准差等；•运用六西格玛的核心工具如因果分析、假设检验等找出问题的根本原因。

步骤五：制定改进措施在确定问题的根本原因后，团队需要制定改进措施来解决问题。

制定改进措施的步骤包括：•分析数据分析结果，确定关键改进点；•提出具体的改进措施，包括改进的目标、时间表和责任人；•制定改进措施的实施计划，确保各项改进措施得到有效执行。

步骤六：实施改进措施在制定改进措施后，团队需要按计划实施这些改进措施。

实施改进措施的步骤包括：•分派任务给各个责任人；•监控改进措施的执行情况，确保按计划进行；•定期评估改进措施的效果，及时进行调整和改进。

六西格玛简介

六西格玛简介

六西格玛简介六西格玛是一种管理理念和方法论，旨在提高组织的质量、效率和盈利能力。

它以降低过程变异为核心，通过定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）的循环，不断优化组织的运营。

本文将介绍六西格玛的起源、原理、实施步骤以及在各行业中的应用。

一、起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最早由著名的汽车制造企业Motorola提出并应用。

在当时，美国汽车行业正面临来自日本的激烈竞争，而六西格玛被视为一种能够提升竞争力的工具。

随后，通用电气公司、IBM、惠普等大型跨国企业也相继引入六西格玛，并通过其在质量改进和成本控制方面的卓越表现，取得了显著的成功。

二、原理六西格玛的核心原理是通过减少过程的变异性，从而使组织能够稳定、可预测地提供高质量的产品和服务。

它采用统计学方法来分析数据，识别并解决导致过程不稳定和产生缺陷的关键因素。

具体而言，六西格玛将过程能力分为六个标准偏差，也就是“西格玛”，每个西格玛对应一定的缺陷率。

通过提高过程能力，组织可以达到接近零缺陷的目标。

三、实施步骤六西格玛的实施通常采用DMAIC的流程，即定义、测量、分析、改进和控制的五个步骤。

1. 定义阶段：明确改进项目的目标和范围，确定关键业绩指标（KPIs），并建立一个实施团队。

2. 测量阶段：收集和分析相关数据，了解当前过程的状态和性能，并识别存在的问题和瓶颈。

3. 分析阶段：通过统计工具和方法，分析数据，找出导致问题的根本原因，并确定改进的重点。

4. 改进阶段：制定和实施改进计划，在实践中验证和调整方案，并评估改进的效果。

5. 控制阶段：建立控制措施和监测机制，确保改进的持续效果，并防止问题的再次出现。

四、应用领域六西格玛可应用于各行各业，包括制造业、服务业、金融业、医疗保健等。

在制造业中，六西格玛常被用于生产线的改进、缺陷率的降低和成本的控制。

在服务业中，六西格玛可用于提升客户满意度、减少服务过程的变异和缩短交付周期。

在金融业中，六西格玛可应用于风险管理、流程优化和减少错误率。

6西格玛基本方法及工具应用汇总

6西格玛基本方法及工具应用汇总

6西格玛基本方法及工具应用汇总
一、西格玛基本方法及工具应用
1、西格玛基本方法
西格玛基本方法，又称为西格玛分析法，是一种多变量分析方法，它
可以用来分析一个变量（或多个变量）对结果变量之间的关系。

它可用于
分析操作系统、安全体系结构以及其他多变量系统。

西格玛分析法是一种
综合性的研究法，能够有效地评估变量之间的相关性，同时能够揭示变量
之间关系的深度、变量组合的最佳配置以及弱化变量间的影响力。

西格玛分析法通常用于以下几种情况：
(1)研究系统的结构，包括系统组件的架构、功能、关系等；
(2)评估变量之间的相关性，以识别变量之间的综合性；
(3)确定变量组合的最佳配置；
(4)计算变量间的影响力；
(5)发现可能的弱点，并制定可行的解决方案。

2、西格玛工具应用
西格玛分析法得到广泛应用，旨在评估变量间的相关性，提升整个系
统的性能和可靠性，在不同的系统中，西格玛工具有不同的实现形式，例如：
(1)数据挖掘：数据挖掘是典型的西格玛应用，它通过分析大量数据，识别出内在的规律和模式，从而提取有用的信息，数据挖掘可以使用西格
玛分析法，以发现关联规则。