DMAIC改进模型在K公司管口毛刺质量改善中的应用

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:NewComeMan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着中美贸易战的上演,许多出口企业面临关税增加和客户的降价的双重巨大压力,如果不改变,就要被市场所淘汰。为了提升竞争力,企业除了降低价格,就是进一步提升产品质量,说到提升质量,国内除了沿用国际标准ISO9001的质量标准体系外,就是利用质量工具和质量管理方法来提高产品质量。目前最为流行和比较实用的就是六西格玛改进模型,很多国内企业在使用六西格玛改进模型后取得不错的效果。本文以五金家具行业K公司为例,研究该公司怎样实施六西格玛改进模式对管口毛刺进行改善,减少质量不良,取得客户订单增多的效果。首先,通过文献研究法,大量查阅相关六西格玛文献,了解该理论方法的运用和实施流程,阐释理论核心内容及工具,以及国内外发展的状况。其次,介绍K公司和目前的质量管控系统,说明了公司质量系统存在的问题。进而反应到产品上的不良问题,与公司目前客户反馈的问题相同--管口毛刺严重,接着使用DMAIC改善模型对K公司管口毛刺问题进行找原因,改进。通过定义阶段(Define),运用VOC寻找客户的申诉,用SIPOC找出公司产品生产流程的关键工序-切管工序和要改善的重点参数。测量阶段(Measure)通过对不合格品的原因进行分析,明确改善目标。分析阶段(Analyze)运用鱼骨图,柏拉图,和头脑风暴找出主要原因。改善阶段(Improve)采用快速改善,5S现场管理,实验分析DOE等方法对影响因素进行改善。控制阶段(Control)制定相应的操作指导文件(WI)对改善成果进行控制和保持。本课题研究通过六西格玛质量改善,有效地提高了切管的合格率,降低了返工成本,将产线的直通率从95%提升到98.5%左右,带来的直接经济效率是年168万收益,同时客户绩效提升到90分以上,得到客户的表扬和肯定。更重要是K公司建立了六西格玛质量文化的氛围,对于接下来的其他改善项目具有很大帮助,将大大提升K公司产品的市场竞争力。希望课题研究为中小企业提升质量提供参考和借鉴。
其他文献
学位
分子基磁体在高密度信息存储、分子自旋电子学、量子计算等方面具有潜在的应用价值而备受关注,其中稀土单分子磁体的构筑及性能研究是当前分子磁体的研究热点。本论文旨在探索稀土单分子磁体磁弛豫动力学的影响因素,为设计合成具有高能垒高阻塞温度的单分子磁体提供合成策略和理论依据。首先,选择具有强磁各向异性的稀土金属Dy(Ⅲ)为顺磁中心,结合β-二酮类配体和双齿螯合配位模式的辅助配体共同构筑[DyN2O6]型单核
由于中师学生的生源较差,如何让数学学习不良中师生学会自主学习,提高他们自我监控的能力。本文通过对数学学习不良中师生的数学自我监控现状进行调查,研究数学学习不良中师生自我监控的特点及其干预效果,并提出针对性的建议。研究一,采用数学自我监控能力问卷对五年一贯制中师阶段一至三年级学生进行调查,探讨数学学习不良中师生的自我监控特点。研究二,利用自我提问和自我解释整合策略对数学学习不良中师生进行自我监控干预
近几年我国民俗旅游作为一类新型的旅游项目,在国内得到越来越多不同旅游群体的追捧和青睐,民俗旅游的开发形式和内涵已经成为学术界、业内人士的重要的研究课题。延边作为少数民族朝鲜族聚居地,拥有着宝贵的朝鲜族民俗风情和民俗文化,充分开发利用朝鲜族民俗风情和民俗文化作为载体发展的民俗村旅游,不仅能为游客带来独特的旅游活动的内容,更能促进当地民俗村旅游的发展和进步,推动经济发展和改善村民的生活。而民俗村内的村
学位
现如今互联网、AI、传感器、5G通信技术迅猛发展,先进的数字电路领域需要同样高性能的模拟部分与之匹配。模数转换器(ADC)作为模拟与数字世界的转换桥梁,高精度Sigma-Delta ADC成为了研究热点。但是目前国内对高精度Sigma-Delta调制器的研究系统并不完善,电路结构制约性高。因此,本文设计了一个高精度Sigma-Delta调制器结构,并针对以上问题从两个方面对优化精度方面做出了研究。
软件老化通常是由软件故障激活的累积效应造成的,从而导致内存泄漏、操作系统资源耗尽等错误,最终致使软件失效或系统宕机。尽管通过抗衰操作可减少因软件老化、失效带来的系统性能下降等不良影响,然而何时实施抗衰操作仍有待研究。软件再生的频率很关键,过于频繁会延长停机时间,频率过低则无法及时解决老化问题,不能保证良好的运行效果。因此何时采取再生策略的重点在于能否准确预测出软件老化的趋势,根据预测结果适时采取再
机器人打磨作业磨削力控制是典型的非线性、状态时变型马尔科夫决策过程问题。针对传统机器人力控制方法对环境模型精确度依赖性高、不确定性环境适应差的缺点,研究了一种基于深度强化学习(DRL)算法的智能控制方案。该方案使传统机器人具备拟人化经验学习能力,在与作业环境交互过程中自适应拟合磨削力控制模型,补偿工具位姿修正误差进而实现恒力磨削作业。课题研究过程中的具体工作内容包括:(1)为满足深度强化学习算法的
学位
伴随着互联网技术的飞速发展,每时每刻都有数以千万计的用户接入互联网并产生海量网络的数据。海量的网络数据承载了丰富的网络状况信息和用户行为信息,它们对监测网络运行状