六西格玛在电子装配型企业的应用研究

论文摘要

随着全球经济一体化的加速,产品生产分工日益细化,中国已经逐渐成为全球电子信息产品主要加工基地之一。与此同时,中国的电子装配企业正面临着日益激烈的国内外竞争。在竞争中,产品质量成为取胜的重要因素。六西格玛是质量管理中的重要理论,已在多个行业中得到广泛应用,但在电子装配型企业的应用还存在一些问题。本文主要针对电子装配型企业如何应用六西格玛进行研究,六西格玛在该类企业的应用过程中有以下常见的问题：在测量系统分析中,数据采集存在样本不一致的问题；在试验设计中,存在着影响因子不显著的问题；在统计过程控制的实施中,数据采集存在着子组大小不等和人为因素造成点出界异常问题。由于以上存在的问题,所以六西格玛管理中的质量改进工具将无法直接使用。必须根据生产实际,对问题进行分析,才能合理有效的利用这些工具对生产环节实施改进或管控。本文的分析和解决如下：针对测量系统分析中样本不一致问题,首先指出典型测量系统重复性和再现性分析方法不足,其次通过对问题的分析,构建样本不一致测量过程的测量系统模型,最后确定各因子之间的关系,通过方差分析,给出了测量系统分析的各项指标,客观的评价了测量系统的能力。在DOE试验设计中,针对影响因子不显著问题,结合试验数据,分别从客观和主观两方面进行分析,并提出了多因子和单因子试验结合、扩大因子取值范围和寻求因子精确计量仪器三方面的解决方法。在统计过程控制的实施中,针对采集数据子组不等的问题,本文利用绘制通用控制图和计算控制限两种方式判断点是否异常。针对人为因素造成的点出界异常问题,通过分析,明确了实施过程中,合理设置规范限和不盲目追求过程能力指数(Cp)的原则。通过以上的方法,这些六西格玛在电子装配型企业应用中常见的问题得到了解决,并取得了良好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外相关研究综述
• 1.3 研究内容
• 1.4 研究方法
• 第2章 相关理论基础
• 2.1 六西格玛概述
• 2.1.1 六西格玛的定义
• 2.1.2 六西格玛的统计含义
• 2.1.3 六西格玛的管理含义
• 2.2 六西格玛改进流程（DMAIC）
• 2.3 测量系统分析（MSA）
• 2.3.1 分辨力和稳定性
• 2.3.2 偏倚和线性
• 2.3.3 重复性和再现性
• 2.4 试验设计（DOE）
• 2.4.1 试验设计原则
• 2.4.2 试验设计的类型
• 2.4.3 试验设计优化分析的流程
• 2.5 统计过程控制（SPC）
• 2.5.1 SPC概念及特点
• 2.5.2 控制图的基本原理
• 2.5.3 SPC控制图的实施流程
• 2.6 小结
• 第3章 六西格玛在电子装配型企业应用中存在的主要问题
• 3.1 电子装配型企业的总体流程
• 3.2 电子装配的两个主要装配工艺
• 3.2.1 通孔组装工艺
• 3.2.2 表面贴装工艺
• 3.3 本文涉及的改进和控制环节
• 3.4 六西格玛的质量工具在运用中遇到的问题
• 3.4.1 MSA中样本不一致问题
• 3.4.2 DOE在波峰焊参数优化设计中的因子不显著问题
• 3.4.3 SPC样本子组大小不等和点出界异常的问题
• 3.5 小结
• 第4章 样本不一致下MSA中的重复性和再现性研究
• 4.1 典型测量系统分析重复性和再现性分析方法的不足
• 4.2 样本不一致测量过程的测量系统模型
• 4.3 各方差估计值的计算
• 4.4 波峰焊温度测试仪的测量系统分析实例
• 4.4.1 数据采集
• 4.4.2 各因子间关系分析
• 4.4.3 重复性和再现性分析结果
• 4.5 小结
• 第5章 DOE在波峰焊参数优化设计中的应用
• 5.1 峰焊参数优化的试验设计流程
• 5.2 波峰焊影响因子的分析
• 5.2.1 可精确控制因子
• 5.2.2 可控但不能精确控制因子
• 5.2.3 不可控因子
• 5.3 试验前重要参数设置及验证
• 5.3.1 波峰1吃锡厚度设置及验证
• 5.3.2 轨道倾角设置
• 5.4 只采用可精确控制因子的多因子试验
• 5.4.1 选取试验因子
• 5.4.2 DOE试验顺序的确定
• 5.4.3 拟合选定模型分析因子显著性
• 5.4.4 多因子试验中因子不显著问题客观原因分析
• 5.5 加入可控但不能精确控制因子的多因子试验
• 5.5.1 试验因子选定
• 5.5.2 DOE试验顺序及结果记录
• 5.5.3 多元线性回归筛选因子
• 5.5.4 拟合线性模型
• 5.6 针对显著因子的单因子试验
• 5.7 因子不显著问题的主观原因分析
• 5.8 小结
• 第6章 样本子组大小不等和点出界异常下 SPC的应用
• 6.1 典型SPC控制应用实例
• 6.2 SPC控制样本子组大小不等问题的分析及解决
• 6.2.1 样本子组大小不等问题描述
• 6.2.2 通用控制图解决子组大小不等问题
• 6.2.3 计算控制限判断点是否异常解决子组大小不等问题
• 6.3 造成SPC点出界异常的人为因素及分析
• 6.3.1 设置控制限中存在的人为因素
• 6.3.2 采集数据中存在的人为因素
• 6.4 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项
• 作者从事科学研究和学习经历的简历