DMAIC模型在制造业不良品管理中的应用

　　摘 要：质量管理是制造业管理的一个重要内容。不良品的管理，是质量管理的一个新视角，它是后端质量管理的重要内容，在前端质量管理措施（即生产前，控制解决可能发生不良原因的预防措施）实施以后，依然存在不良发生的因素，导致不良品发生。在生产中，不良品发生过多，检验漏检和流入客户的风险也越大，企业的生产成本和质量成本都会上升。不良品管理的探讨对于制造业的发展，有重要的现实意义。文章简要介绍了六西格玛管理中的DMAIC持续改进模型，从不良品管理的视角，探讨了DMAIC模型的实际应用。

　　关键词：DMAIC模型；制造业；不良品管理；质量管理

　　中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）27-0045-02

　　1 质量的定义、发展及意义

　　质量是产品或者服务满足给定需要的能力特征和特性的总和。我们从用户的角度，进一步定义质量：质量是用户对一个产品或服务满足程度的度量。所以，质量是一种产品或服务的生命线。质量管理，也从质量检验阶段，发展到统计过程控制阶段（1924年，美国休哈特理论），全面质量管理（1961年，菲根堡姆），质量控制的设计阶段（70年代，田口质量理论），以及利用计算机进行质量管理阶段（现代技术，质量信息系统）。

　　在经济全球化的背景下，越来越多的制造企业重视产品的质量管理，产品质量成为一个企业成功甚至生存的关键因素。国家提出了“中国制造2025”契合时代的中国版的“工业4.0”规划，把加强质量品牌建设，作为了一项任务和重点，也强调了质量的重要性。所以，不管从宏观层面还是制造企业的自身，重视质量管理都十分重要。

　　2 DMAIC模型简介

　　六西格码（6σ）质量管理，是从摩托罗拉公司提出，到通用电气公司真正标志性的应用和推广。西格码为希腊字母sigma的中译文，含义为“标准偏差”。六西格码意为“6倍标准差”，质量上表示每百万产品的坏品率少于3.4，是一项反映了工序能力的统计度量单位，也是一种实现“高质量”和“低成本”制造的管理途径。

　　DMAIC模型是六西格玛管理的过程改进模式，是一个逻辑性的过程循环管理。由界定（Define）、量测（Measurement）、分析（Analysis）、改进（Improvement）、控制（Control）等五个步骤组成。在六西格玛活动中，遵循以上五个步骤，从问题的陈述到实施方案持续执行的全过程，通过DMAIC方法可以有效的解决问题。

　　2.1 定义阶段

　　识别顾客的关键需求并找到需要改进的产品或流程，成立六西格玛改善小组，通过小组调查分析，确定需要进行改善的项目以及拥有的资源。

　　从识别客户需求开始，找到需要改善的项目，确定相关的部门和人员，成立小组，划分工作任务，明确小组成员的作用，同时，制定项目目标和计划方案，随着项目的进行对计划进行必要的修订，将改善目标界定在合理的范围内。

　　相关方法：头脑风暴，亲和图，德尔菲法，排列图，树状图，SIPOC（高级流程图），饼图等。

　　2.2 量测阶段

　　收集需要改善项目的相关数据，掌握项目的现状，为改善的具体方向和目标，提供决策依据。对每一个定义问题（Y）的工序能力进行测量，深入了解现有的生产过程状态，找到影响因素的“X”集合。

　　从制定一份数据收集计划开始，选择适当的测量系统分析，将项目的数据进行收集并汇总。小组成员，一起分析数据的特征，找到生产过程的问题点，并分析可能发生的原因。在寻找X时，要尽量考虑全面，不能按照以往的经验主观抛弃一些因素X，应该结合小组成员的知识和能力，全面测量生产过程中的各种因素，并对这些数据和因素X进行分类，以便分析使用。

　　相关方法：头脑风暴，输入/输出图（I/O），流程图，因果矩阵图，鱼骨图，调查表，直方图，趋势图等。

　　2.3 分析阶段

　　针对量测阶段收集的数据做统计分析，找出产生质量问题的主要原因。通过分析方法及结果，回答测量阶段的X问题集合。

　　在此阶段，找出关键的质量问题，寻找问题的产生原因，作为待确认原因。用统计方法判断哪些原因是产生质量问题的权重原因。可以构建输入变量（待确认原因）与输出变量（问题点）的制造过程的数学模型，分析因素集合X中，每个元素的改变对输出的不同影响。

　　相关方法：鱼骨图，趋势图，输入/输出图（I/O），散布图，主效应图，基础统计，方差分析，回归分析，假设检验等。

　　2.4 改进阶段

　　改进阶段是DMAIC 模型的核心阶段，改进的实际效果决定了改善小组的工作成就。在分析阶段，找出质量问题的主要影响因素和发生原因，接下来，需要对关键因素制定改进方案。

　　改善小组提出改善方案，实施制定方案，进行试验验证，观察阶段性改善成果，继续修订方案，实施修改的方案，成为一个循环的过程。所以，这个阶段是制定，实施和验证改善方案的过程，也是一个不断改进方案的过程。

　　相关方法：头脑风暴，散布图，试验设计，试验数据的方差分析，试验数据的回归分析等。

　　2.5 控制阶段

　　DMAIC模型中，强调了持续控制的作用。过去的质量管理过程中，辛辛苦苦取得的改进效果，往往在一段时间后又恢复到原来样子，原因是对改进成果没有很好的控制。控制阶段的核心思想，是对关键因素进行长期控制并制定措施来维持改进的成果。

　　此阶段，使用相关的质量管理理论和技术方法，对关键因素进行控制，控制变量的变异，制定过程控制计划，修订标准操作程序和作业指导书，同时，建立测量体系和标准，监控工作流程 ，制定一些应急方案。

　　相关方法：FMEA，控制图，统计过程控制，防错法（防呆法），过程能力指数（CPK），标准操作程序（SOP），过程文件化。 　　3 DMAIC在制造业不良品管理中的应用

　　3.1 定义阶段

　　定义阶段，是DMAIC模型的第一个步骤，也是实施六西格玛管理的基础。在制造业中，识别内外部客户声音，包括厂内的内部不良品和外部客户发现的不良品。根据两种不同客户的心声，找出关键质量因素，确定改进项目，组建跨部门的六西格玛改善小组，例如，企业里的QCC小集团，品质改善小组，8D改善小组等。

　　改善小组成员一起讨论和列举项目存在的影响客户满意的关键质量问题，把握不良品的现状，总结不良品的类型和影响程度，并制定改进计划，划分权责部门的工作。

　　3.2 量测阶段

　　量测阶段，是定义阶段的具体量化的过程，也是为分析阶段提供数据的过程。针对改善的项目，测算出各种不良品的发生数量，进行分类统计，为找出问题的原因提供数据与线索。数据统计，可以设计各种表格或者图形进行特征统计，例如，破损位置分布统计，异物的大小和形状分类统计等。

　　改善小组选择多种类型的不良品，作为测量对象，制定相关的收集数据的方案，并收集和整理数据，参照各种统计手法，制定合理的抽样计划。例如，运用调查表，排列图，直方图，横向纵向比较法，散布图等，有效的统计和归纳数据。

　　3.3 分析阶段

　　分析阶段，对量测阶段的数据进行统计分析，找出项目实施过程中不良品的主要类型和发生的原因，参照各类不良品对内外部客户满意度的影响权重，以及改善的难易程度，确立不良品改善的先后顺序和具体方向，并提出有效的改善措施。

　　这个阶段，结合方差分析，多变量相关分析，回归分析等工具，进行数据分析，建立不良品发生的模型或者假设，引入生产流程分析，修正不良品发生原因的模型或假设，最终找到并确认关键原因，为制定具体的改进措施提供依据。

　　3.4 改进阶段

　　改进阶段是DMAIC管理的核心阶段，也是DMAIC改善措施的制定及实施阶段。在前三个阶段的基础上，运用各种方法找出改善不良品发生的解决方案，并不断优化方案，确定最优方案并实施。

　　改善小组，根据分析数据的结果，结合成员的丰富制造经验，提出多样性的改进方案，讨论和评估各个方案，找到最可能产生效果和最切实可行的改进方案，并试验设计，不断修改方案，找出控制不良品发生因素的最优方案，制定具体实施计划，全面传达和执行。

　　3.5 控制阶段

　　控制阶段，改善小组可以建立一系列的控制措施，加强对改善措施的过程管理，保证不良品管理的持续进行。这个过程，不断巩固已有的改进成果.避免回到旧生产流程.确保改善措施的有效执行。

　　改善小组，可以把生产流程的改进措施制作成标准化的文件，进行统一要求。定期检查确认，或者设计一些防错的措施，对不按标准化文件实施的部门与员工给予及时的提醒和指导。制定流程的应变计划，一旦发现改善措施的实施过程中出现任何问题，应立即采取相应的反馈流程。

　　4 结 语

　　DMAIC模型是六西格玛改进中的一套科学，实用的质量管理方法，在实施过程中，DMAIC的五个阶段是循环运用的，每次循环都会使过程质量进一步提高，构成一个螺旋式上升的改善过程。DMAIC模型应用于不良品管理的工作中，分析不良品对客户满意度的影响权重，发生的分布规律和主要原因，找出关键因素，进行科学的试验验证，制定最优的改善方案，并建立体系式的控制流程，保证改善措施的持续实施。五个阶段，不断循环，解决了很多生产过程的问题点，提升了产品的良品率，也减少了不良品的流出风险，提高了客户满意度，同时，节省企业的制造成本和质量成本，进一步的提升了企业的形象。因此，运用DMAIC模型对制造业的不良品进行管理，有很重要的意义。

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