六西格玛方法在提高4043铝合金杆细晶区面积中的应用

王欢 侯经韬 纪剑峰

（新疆众和股份有限公司 乌鲁木齐 830000）

1 研究背景

六西格玛管理以产品、流程的持续改进为基本策略，通过理念、文化和方法体系的系统集成，最大限度地消除缺陷、消除浪费、降低成本，为客户创造完美的价值，提高企业的综合竞争力[l-4]。目前世界500 强和我国100 强的大部分企业都已经实施了六西格玛管理，西格玛水平已成为衡量一个国家综合实力与竞争力的最有效的指标。美国公司的六西格玛平均水平已从十年前的三西格玛左右提高到了接近五西格玛的水平，日本已超过了5.5 西格玛的水平，而我国整体的西格玛水平还比较低[5]。

4043 铝合金由于具有熔化后流动性好、熔点低和结晶温度范围宽等特点，是目前用量较大的焊接用铝合金，但由于细化剂易被硅元素毒化而难以被有效细化，晶粒粗大导致后续拉拔工序断线频繁，成为铝加工行业的老难题。本文以4043 铝合金杆为例，应用六西格玛科学管理方法找出提高4043 合金杆横截面晶粒分布的影响因素，并最终完成优化。

2 定义阶段

定义阶段是六西格玛方法论第一个阶段，主要任务是明确项目的改善指标以及指标的现状和改善目标。

项目改善目标Y定义为4043合金杆横截面细晶区面积，检验方法是先采用铝合金金相检验方法显示出合金杆横截面的晶粒分布图像，然后用图像分析软件对细晶区面积进行测量。

图1 合金杆细晶区面积示意图

随机抽取检验了25个数据平均值为812006ppi，设定目标为2300000ppi。过程能力分析Cp 为1.81，Cpk为-1.44，说明细晶区面积指标波动较小，比较稳定，但与目标值差距较大。

图2 铝合金杆横截面细晶区面积测量系统方差分析

3 测量阶段

测量阶段的重点工作是在定义阶段工作的基础上进一步明确测量系统的可靠性，通过过程分析识别改进方向。

首先对Y的测量系统进行分析，得到结论：测量系统GageR&R 等于3.23%，远小于30%，NDC 等于43，远大于4，量具的方差分析如图2所示，结果显示方差分析符合要求，测量系统可靠。

在确认测量系统符合要求后，开始寻找过程中对Y 有影响的影响因素，并筛选出主要的影响因素作为X。首先在生产现场召开会议.利用头脑风暴的方法将所有认为对Y有影响的影响因素全部梳理出来，然后利用因果矩阵按照对Y 的影响程度对所有的影响因素进行打分、排序，再对排序靠前的影响因素进行潜在失效模式分析，挖掘出RPN 分数最高的8项最根本影响因素作为X，制定数据收集计划进入下一阶段。

表1 数据收集计划

4 分析阶段

在证实了测量系统的可靠性并找到了关键因素X 后，执行了数据收集计划，并利用回归分析对各X对Y 的影响程度进行分析（图3），可以看出8个影响因素中仅退火时间的P 值＞0.05，即剩余7 个影响因素均对Y的影响显著，而退火时间*退火时间对Y的影响亦显著。综合结果为8 个影响因子均为显著影响Y的影响因子，均需纳入回归方程。

图3 各x对细晶区面积影响的验证

最终得到R-sq（调整）为64.57%的回归方程为：

对该回归方程进行残差分析（图4），残差图正态、无特殊形状和规律，证明模型拟合较好。

图4 回归方程残差图

同时，利用响应优化器，得到最优的预测方案：乳液温度23.4℃，收杆温度330℃，退火温度420℃，退火时间5小时，Sr含量0.05%，喂丝速度3m/min，进轧温度375℃，出坯温度385℃。

5 改善阶段

图5 改善前后4043铝合金杆的细晶区面积对比图（左：改善前，右：改善后）

对响应优化器的最优预测方案进行验证，改善前后4043 铝合金杆的细晶区面积对比如下图5 所示，改善后细晶区面积均值达到2207000ppi。细晶区面积过程能力分析Cp 为1.83，Cpk 为1.21，说明细晶区面积指标稳定，且与目标值差显著缩小，得到较大的改善。

6 控制阶段

根据分析、改善阶段的成果制定了控制计划如下表2 所示。控制阶段的目标是将最优的方案固化下来，因此对各影响因素的波动范围进行了规定，并根据数据类型选用相应的控制图对控制效果进行跟踪，并指出了发生异常时的处理方案。

表2 控制计划

7 结论

应用六西格玛定义、测量、分析、改善、控制五步科学方法，对4043 铝合金杆的细晶区面积进行了改善，最终成功将细晶区面积的过程能力由-1.44提升至1.21，并制定了控制计划在后续生产中对成果进行跟踪。