利用精益六西格玛方法提升轴承钢的表面探伤合格率

蒋玉梅 宋金平 侯心愿

（1.南京钢铁股份有限公司； 2.安阳钢铁股份有限公司）

0 引言

精益六西格玛就是融合精益和六西格玛来解决生产、研发、营销等关键运营流程的难题。使用六西格玛消除变异、使用精益消除不增值的步骤。以提高轴承钢表探合格率为例，通过建立精益六西玛项目团队，对轴承钢生产流程进行梳理，查找流程中的不增值步骤及影响轴承钢表面质量的因素，通过针对性地采用改进措施，最终提升轴承钢表面质量，实现表探伤合格率的提高及提高轴承钢生产效率。

1 存在问题

用于汽车制造等行业的轴承钢，用户对其产品表面的质量要求较高，需进行表面探伤合格后方可放行。但现阶段经M厂的轴承钢表面探伤合格率低，且不稳定，需返工或改判、判废处理，影响合同交付，顾客抱怨较大，急需对轴承钢表面质量进行改进，提高产品表面质量及质量的稳定性，从而提高供货能力，提升用户美誉度。

2 实施情况

成立“提高轴承钢表探合格率”精益六西格玛项目小组，运用流程图对轴承钢的生产过程进行了全流程梳理，查找不增值步骤，采用因果矩阵表查找出影响轴承钢表面质量的因素，实施改进。

2.1 定义

2.1.1 情况描述

针对M厂轴承钢表面探伤合格率低（Y）的问题，利用宏观流程图SIPOC流程分解，确定项目范围；对表面探伤合格率Y及缺陷进行定义。影响轴承钢表面质量的主要缺陷种类有裂纹、褶皱、麻面、碰擦伤等。确定Y的计算公式（表探合格率（%）=表探合格轧材量/总探伤轧材量）；现阶段轴承钢的表面探伤合格率为84.3%，通过分析基线及最好水平，确定项目目标为88%，预计项目收益；确定项目团队及实施计划等。

2.1.2 属性判断

收集历史数据，对轴承钢的表面探伤合格率做正态性检验计算（如图1所示），对合格率属性进行定位，并对轴承钢的表面探伤合格率做流程稳定性分析（如图2所示）。

从图1可以看出，P值＞0.05，满足正态分布；从图2可以看出，轴承钢表探不良数（总量-合格数）过程稳定，但波动较大。

2.2 测量

对表面探伤设备进行测量系统分析( MSA)，了解测量系统中的各个波动源以及其对测量结果的影响，最后给出测量系统是否合符使用要求的明确判断；在测量系统符合使用要求的基础上，对影响因子进行初步分析，找出一个快赢因子实施改进。

图1 轴承钢的表面探伤合格率概率分析（正态）

图2 轴承钢的表面探伤合格率不良数P控制

2.2.1 Y的测量系统分析

因为表面探伤合格率是通过自动探伤设备检测的，除需对自动探伤设备及仪器校正、人员资质、作业规范进行分析外，还要对成品检验人员的一致性进行评价，从而验证测量系统是满足测量要求的。

2.2.2 初步原因分析

绘制详细流程（如图3所示），查找可控影响因子（X）；查找输入和输出变量作业规格/条件；利用C&E矩阵分析，确定主要影响因子10个（钢坯表面检验方法、除鳞压力、轧辊冷却、轧辊过钢吨位、辊道材质、轧制操作人员、收集打包方式、剥皮当量、剥皮速度、磨头数量） ；确定一个快赢的可控影响因子—钢坯表面检验方法（X1），及时改进，增加对坯料进行抛丸、探伤、点磨的工序，从而减少此因子对表面探伤合格率的影响。

图3 轴承钢生产的详细流程

2.3 分析

利用X与Y的相关性矩阵（见表1），根据数据类型选择双t检验或单因子方差，对剩下的9个可控影响因素（X）进行图形分析、量化分析以及技术分析，计算出各因素对表面探伤合格率的影响程度 (贡献率) 。

2.3.1 图形分析、量化分析

将业务问题转化为统计问题：利用双t检验或单因子方差分析验证不同X是否与对应的小Y比例的影响是否显著。

以X2除鳞压力与Y3麻面关系的分析为例，由于项目研究的产品为轴承钢，所以对除鳞压力的分析主要是针对轴承钢生产进行的，原设计将高压水除鳞压力设定为18 MPa，压力过小，会出现氧化铁皮清除不彻底的情况。因该厂高压水除鳞的极限压力为26 MPa,通过多次与其他单位对标讨论，并结合该厂的设备特点和实际生产情况，决定将除鳞压力分别设定在18 MPa和24 MPa进行试验研究，找出除鳞压力与麻面是否有关系。

表1 X与Y相关性矩阵

利用假设检验进行验证，通过试验、数据收集，运用Minitab软件分析除鳞压力与麻面比例的关系，如图4所示。Ho假设：除鳞压力对麻面比例没有影响；Ha假设：除鳞压力对麻面比例有影响。

图4 麻面比例三合一分析

从图4可以看出，除鳞压力与麻面比例相关。

运用双t检验对除鳞压力对麻面比例的影响进行验证，如图5所示。

图5 麻面比例箱

从图5可以看出，P ＝ 0.000 ＜0.05，拒绝原假设Ho，接受备假设Ha。这说明除鳞压力对麻面比例有影响，当除鳞压力为18 MPa时，麻面比例较高；当除鳞压力为24 MPa时，麻面比例较低。因此，尽可能利用除鳞压力与麻面比例的关系来控制合格率，在改善阶段对改善效果进行验证。

通过运用以上分析方法对9个可控影响因素逐一进行分析，确定9个因子与表面探伤合格率均相关，且有4个快赢改善X因子（见表2）可直接采取措施进行改善，减少其对表面探伤合格率的影响。

表2 快赢改善

2.4 改进

针对分析得出的改善难度较大的五个关键X因子，分别提出了改善思路，并按照实施时间短至长、涉及范围小至大、改进难度易至难、改善效果明显至显著等原则，按1、3、9的打分准则分别从四个维度进行评价，分数高表示容易改善，分数低表示难以改善，并根据总分由高到低的顺序（见表3），指导改善的优先序[2]。

表3 改善对应

从表3可以看出，因子改善及确保落实的优先顺序为 X2—X4—X8—X9—X10。

针对分析出的关键因子进行分析改进，以对X2改进分析为例，针对分析出的潜在失效原因——除鳞压力设定不合理实施改进，改善因除鳞压力设置不合理，除鳞效果不佳，氧化铁皮清除不彻底，轧制过程易压入，导致轧材表面产生麻面的现象，将除鳞压力由18 MPa提高到24 MPa,并在高压水除鳞后增加了一个机械除鳞装置。措施实施后，轧材表面的麻面现象明显减少。

将改善后收集的数据和改善前的数据进行对比，如图6所示。

图6 X2改善检查三合一分析

对有交互影响的因子（磨头数量X8、剥皮当量X9、剥皮速度X10），在满足试验设计的条件下，通过试验设计来挑选最优方案。利用MiniTab设计试验方案，试验结果见表4，试验结果的三合一分析如图7所示。

表4 磨头数量X8、剥皮当量X9、剥皮速度X10的试验结果

图7 试验结果三合一分析

从图7可以看出，磨头个数与剥皮速度有显著交互作用，运用软件对磨头个数与剥皮速度的匹配进行试验设计，找出最优的方案，结果如图8所示。

通过响应优化器优选出了最佳的参数组合，因为合格率是一个望大的数据，所以合格率最高时的磨头个数为12个，剥皮速度为600 r/min，这个组合是最佳的。

图8 响应优化器结果

通过过程快赢及各项改进措施的实施，圆钢的表面缺陷大幅度减少，表面质量明显提高，减少了剥皮工序,可以直接进行抛丸探伤，工序成本降低了100元/吨，表面探伤合格率由改进前的平均84.3%提高到88.27%，且减少了剥皮工序，达到项目设定目标，改善效果明显。

2.5 控制

为确定改进有效并持续进行，针对改进措施制定控制方案，并纳入控制计划，使改进文件化、标准化。通过统计过程控制 (SPC)，实现对各个环节的实时监控，从而达到保证改进质量的目的。

3 结束语

精益六西格玛是解决技术质量问题的一种系统有效的方法，通过DMAIC (定义、测量、分析、改善、控制) 五个步骤准确分析出影响表面探伤合格率的真正原因，优于传统的问题处理方法，传统方法采用排除法从疑似因子中找真因，存在问题定位不准确，效率低落弊端。精益生产与六西格玛管理的结合，其本质是消除浪费。精益六西格玛管理的目的是通过整合精益生产与六西格玛管理，吸收两种生产模式的优点，弥补单个生产模式的不足，达到更佳的管理效果。从数据找规律；根据机理和规律找真因，根据证据抓真因；机理分析透彻，确定真因准确。逐个分析与改善，改善效果明显。