基于六西格玛质量管理方法的武钢热轧二分厂设备故障分析

王宁 胡迎锋

(1. 武汉软件工程职业学院，湖北 武汉 430205;2. 武汉钢铁集团设备保产总公司热轧二分厂，湖北 武汉 430080)

0 引言

武钢热轧二分厂维修作业区承接了武钢热轧二分厂的主轧线全线设备维护保产任务。武钢热轧二分厂主轧线具有节奏紧凑、工艺复杂、全线设备自动化程度高、生产压力大等特点，因此设备运行的稳定性和精度控制的准确性对生产具有重要影响。然而，一段时间以来，武钢热轧二分厂主传动系统故障频发，对该厂扎线连轧生产的稳定顺行造成了严重影响并产生了不良后果。

针对设备存在的问题，武钢热轧二分厂作业区采用理论联系实际的方法，开展《降低武钢热轧二分厂主传动故障率》项目，运用六西格玛管理中的五阶段改进步骤(DMAIC)成立了六西格玛项目管理小组，分析了武钢热轧二分厂主传动设备故障问题，力图找到科学的质量管理方法。

1 定义(D)阶段

五阶段改进步骤指的是:定义、测量、分析、改进、控制(图1)。

图1 六西格玛(DMAIC)管理方法活动要点

从整体上而言，定义阶段是六西格玛项目过程的第一个步骤，其目的是为项目正式启动做好工作。在界定阶段团队关注的主要是Y =f (X)的Y，界定阶段的工作包含阐明团队使命、陈述目标和价值、指出问题、确定项目范围和制订进度计划等。

1.1 确定战略目标

《降低武钢热轧二分厂主传动故障率》六西格玛管理项目小组根据总厂战略目标和武钢热轧二分厂作业区关于确保产线设备稳定顺行的明确要求，结合武钢热轧二分厂主轧线生产线的特点，提出了降低主传动故障率以优于0.35%为活动目标。

1.2 组建项目小组

项目小组由公司领导2 人、设备维修总厂3人组成，全部参加过六西格玛专业培训。成员分别负责组织故障模式分析、故障原因分析整理、故障数据收集、设计更改。

1.3 VOC-CTQ

运用六西格玛工具过程的SIPOC 分析，项目小组确认内部顾客为设备维修总厂维修管理部门，外部顾客为武钢热轧二分厂轧钢车间，通过与武钢热轧二分厂开展用户走访等活动，了解生产厂最为关心的关键设备质量特性，查找作业区在产线设备维护中自身存在的不足，分析问题，制订改进方案如图2 所示。

1.4 项目目标Y 的定义

项目目标的定义如表1 所示。

表1 项目目标的定义

2 测量(M)阶段

测量阶段关注的是Y =f (X)中的X 因子，它有两个主要目的:一是收集数据，确认问题和机会并进行量化;二是梳理数据，为查找原因提供线索。

2.1 绘制流程图

根据设备备件进厂检查验收到备件上机正常使用过程中的各个环节(包括设备上架，检查，维护记录，正常运行等)，用六西格玛工具流程图等方法找出设备的关键流程控制点。绘制关键流程IPO (输入-过程-输出)，根据绘制的关键流程IPO 图，通过头脑风暴法对关键流程进行详细分析。

2.2 建立设备树

根据设备的组成部件建立设备树，将通过头脑风暴法得到的分析结果进行对应归纳，找出影响设备不能正常工作的相关部件，由此建立设备故障树。根据设备故障树主要反映部件、部件所出现的故障形式，以及故障对应的改进措施，筛选出影响Y1，Y2的因子共84 个。

2.3 数据采集

通过武钢热轧二分厂生产线现有的稳定可靠的生产、设备监控系统(如交接班系统、WINCC实时监控系统和PDA 数据分析系统、电流检测工具等)对设备的运行情况进行数据采集，根据采集数据的分析对设备故障发生的频次进行汇总。

2.4 失效模式分析

根据上述步骤得到的分析结果，结合现场设备的实际环境和运行状况，通过频数(O)评分准则、严重度(S)评分准则、检测难度(D)评分准则对设备建立失效模式分析 (FMEA 分析)，从会影响Y1和Y2的84 个因子中选出20 个重要因子，再从中选出9 个因子进行快速改善并组织策划实施(表2)。

图2 项目宏观流程图

表2 降低主传动故障率FMEA 表

项目小组通过对快赢改善以外的故障模式再次进行分析即二次FMEA 分析，并对分析的结果进行了筛选归类作为Y 的重要因子，最终筛选出影响Y 的6 个重要因子。同时使用Pareto 图工具对快赢改善效果进行确认，阶段活动后，主传动故障率有了明显的降低。

3 分析阶段(A)

分析阶段关注的是Y =f (X)的f 关系，它是DMAIC 各个阶段中最难以“预见”的阶段。项目小组所使用的方法将在很大程度上取决于其所涉及的问题与数据的特点。项目小组认真研究相关的数据资料，增强对过程和问题的理解，并且在此基础上，通过综合考虑各种类型的因素来寻找“问题根源”。

3.1 失效树建立

失效树主要反映重要因子、重要因子出现的故障模式以及改进的措施。项目小组对M 阶段最终筛选出影响Y 的重要因子建立失效树，对重要因子的关键故障模式进行失效模式分析。以上重要因子的失效模式分析重点将不同的零部件的失效模式进行了原因分类，从而得出在下一阶段针对不同设备的失效原因类别。通过统计FMEA 中失效原因分类建立Pareto 图。项目组从M 阶段最终筛选出影响Y 的6 个重要因子，分别是控制系统、信号电缆、主电机、传动柜元件、编码器、35KV 供电，将各重要因子的失效原因进行分类，从而得出了分别是定修、维护、点检、设计、使用5 个失效原因，并结合失效树及失效模式分析编制或完善了相关制度和具体的推进实施，再以重要因子“控制系统”为例进行失效模式分析(表3)。

表3 控制系统失效模式分析

根据统计失效模式中失效原因分类建立Pareto 图(图3)，可以知晓通过快速改善后，设计对主传动故障率的影响很小，而维护对主传动故障率的影响最大，定修其次，点检、使用居中。

3.2 回归分析

通过回归分析，找出自变量X 与因变量Y 之间存在的关系，建立回归方程，找出影响设备正常运行的具体问题及改善方向。经回归分析，发现在一定的范围内，反应抛钢电流(A)与R2 压下设定、E2 压下设定、E2 速度设定、钢坯硬度间呈现某种关系，分析结果如图4 所示。

图3 Pareto 图

图4 回归分析

通过回归分析，建立回归方程，确定影响抛钢电流的因素，从而完善点检、检修、维护及使用流程。

3.3 职能流程分析

对主传动进行职能流程分析，找出设备管理流程中存在的不足，最终规范总结出了在点检、维护、定修、使用4 个方面工作具体内容及流程。

4 结语

本文定义了项目目标和影响目标的关键因素，并用六西格玛分析方法进行了分析。针对武钢热轧二分厂主轧线故障多、运行不稳定等问题，采用六西格玛管理中的五阶段理论进行改善，在实践中取得了良好的效果。

［1］ 王玉春，胡晓红. 六西格玛管理在质量稳定性管理中的研究与实践［J］. 冶金管理，2009 (11):38-40.

［2］ 蒋永年，塞洁. 六西格玛管理对企业创新和绩效的影响［J］. 物流工程与管理，2011 (9):92-93.

［3］ 李昌高. 浅论六西格玛(六西格玛)质量管理系统应用的前景以及在企业建设的构想［J］. 特钢技术，2013 (1):60-63. PMT