淺談DMAIC模型在汽車內飾搪塑中的應用論文
汽車內飾系統是乘客與車輛最密切接觸的系統，它能夠根據車輛設計語言營造出具有差異化的使用者駕乘體驗。其次，內飾系統還兼具被動安全系統的功能，任何一處質量缺陷都會對乘員造成不可預計的傷害和風險。例如儀表板副駕安全氣囊在爆破開啟時，會突破金屬氣囊框，骨架，泡層、表皮等零部件，層層穿越，任一部件的效能都會直接影響爆破後殘留物飛濺及開啟效果，所以內飾系統不僅是外觀零部件，更是有嚴格質量標準和管控的安全性部件。
本文討論的搪塑表皮是一種目前被廣泛應用於軟質儀表板的塑性表皮，由高分子基材PVC(Polyvinylchloride聚氯乙烯)粉末透過陰模加熱旋轉成型，形成緻密的粘結層並被賦予型腔造型，厚度範圍根據不同的產品型別控制在0.50-1.50mm區間內。厚度控制是搪塑表皮的關鍵產品特性，約束爆破效果，需對其進行嚴格的把控。
六西格瑪是用來表示資料的離散程度，它能夠透過減少缺陷和差異變差，控制產品過程穩定水平，提高客戶滿意度，增加利潤的系統化方法。DMAIC的方法論及模型應用形成了整個6西格瑪專案的主線和脈絡，它強調每個階段內需要判別及輸入的功能和展開，透過統計學等方法應用整合專案資源，對核心問題進行剖析和尋找對應的解決方法。本文結合TG車型表皮專案展開六西格瑪設計。
1D(Define)定義
定義階段首先需要確定專案需要解決的問題，對相關問題進行陳述。其次傾聽客戶之聲(VOC)，從客戶的角度去聽取對流程的要求。Kano分析能夠幫助團隊理解如何去獲得客戶的滿意度，結合TG表皮專案放入Kano模型內，對各梯度的滿意度進行劃分討論，在富有吸引力，必須達到的因素(要求)，一元因素，無關緊要的因素，相反因素等綜合權衡，確認表皮厚度及質量為後道客戶及最終客戶最關心的特性屬性，作為關鍵問題進行討論和陳述。需解決的關鍵問題為表皮厚度均勻一致性(Y變數)。
在確定了關鍵問題以後，採用SIPOC高階流程圖分析解讀專案範圍，瞭解關鍵問題所處在的一個流程過程，包括供應商流程輸入的提供者，流程資源的匯入，整合輸入資源併產出輸出的一系列活動，以簡單、直觀的形式提供一個工序的結構。另外需要明確專案相關初步計劃，列出專案任務，元件團隊，將任務、完成時間、負責人和各項任務之間的關係轉換成為Gantt圖(進展計劃)。
2M(Measure)測量
在測量階段，工作的目的是確定專案的問題所在(改善的焦點)，首先需要了解我們的資料是否可靠。GageR&R是保證測量系統可靠性和真實性的.測量方法，可以透過具體的資料和評價指標進行判定和可接受度。評定標準分別是<10%，非常好，10%～30%:視測量費用、返修費等具體情況判定是否可接受，>30%不能接受。
TG搪塑表皮專案研究物件為Y(表皮厚度)。安排3名操作人員，每人進行測量3次，每次隨機測試10件樣件，採用Minitab統計軟體進行測量。研究變異的重複性以及再現性在10%以內，公差的重複性和再現性在30%以內，NDC為17，初步判斷該測量系統可接受。
透過流程能力分析幫助團隊確認改善目標該如何制定。從流程出發，採用普通原因波動討論變差，對整個加工過程的輸入和輸出進行完整的辨識，參考Zst短期能力資料確立改善目標，以短期能力3.0為劃分界限，小於3.0時，改善目標為把現狀缺陷降低90%，大於3.0時，降低50%。在測量系統分析內，Y(表皮厚度)最厚和最薄的厚度極差在0.54mm，目標設定依據大於3.0短期能力計算，目標設定為0.27mm。
3A(Analyze)分析
分析階段對測量階段輸出的具體分體進行集中討論和分析，其分析目的和步驟主要分為挖掘潛在的根本原因，排序和篩選潛在的根本原因以及驗證和量化根本原因這三大類。
在挖掘根本原因時，主要應用到因果矩陣圖(魚骨圖)，失效模式及後果分析(FMEA)。因果矩陣是以產品流程為基礎，劃分過程步驟，將各流程匯入項進行逐一打分評價，可採用頭腦風暴，專家意見等方法，確認各流程輸出對Y能力的水平和影響程度，在43個不同全因子內識別並找到了12個因子。但透過因果矩陣得出的因子還是較多的，按照DOE進行組合分析，將是一個非常複雜和龐大的工程。需要透過FMEA進一步篩選矩陣因子，確認最關鍵的影響因素。根據RPN排序篩選得出5個關鍵因子，分別是X1粉盒初始料量，X2補料料量，X3噴嘴排布，X4旋轉速度和X5加熱時間。
因果矩陣和FMEA都是定性分析，因子還需要進行定量分析，依靠統計學工具“假設檢驗”可以回答在X和Y之間是否存在明顯的差異，目標是需給出證據證明資料不是來自同一個總體從而拒絕Ho和接受Ha，其中Ho(Hypothesisorigin)稱為原假設，需要尋找證據去推翻這種預先假設。Ha(Hypothesisalternative)稱為備擇假設，是希望得到的狀態，尋找證據是為了證明這種假設。在統計學中，可以算出透過抽查樣本發現因X變化的兩組Y之間的差異機率，稱為P值，如果P值很小，基於小機率事件原理，可以說“沒有差異”這個條件是不成立的，P值的臨界值叫做顯著性水平α，一般α取0.05。使用Minitab對5個因子分別進行假設檢驗，α唯一一組大於0.05的為X2補料料量，予以刪減。最終確定4個X變數進行重點改善。
4I(Improve)改進
改進階段中主要步驟為:挖掘潛在的解決方法，評估和選擇解決方法和試執行解決方案。首先透過打分對X3噴嘴排布進行優先最佳化，噴嘴的作用主要是對模具進行點位加熱，模具上方佈置多組噴嘴，各組之間的開閉是柔性獨立的，希望確定最佳的配置引數達到最優的流程結果。藉助實驗設計DOE確認因子是如何影響流程的輸出，以及應該如何設定流程的關鍵輸入因子，並透過實驗確定數學模型，驗證其有效性及除錯視窗。
假設存在N個因子X對結果Y形成影響，為了判定X影響範圍，最簡單的方法就是對N個X分別做研究，固定其中一個X來觀察另外X對結果的變化，這種方法稱為OFAT(One-Factor-at-A-Time)，但是弊端是將X進行了獨立，錯過了最佳設定的機會，所以DOE允許考慮因子相互之間的影響(互動作用)，在估計因子和噪音對流程輸出的影響上效率更高，而這種隨因子變化，輸出也隨之發生變化的情況叫做因子效應，若因子變化時，輸出的平均值發生變化又稱為因子的主效應(MainEffect)，當出現一個因子在其他因子不同水平上的效應不一樣時，且相互依賴，把這種作用稱為互動作用(Interaction)。
在帕累託及主效應圖分析上可以得出24#噴嘴對厚度極差影響很大，其他噴嘴無影響。所以24#噴嘴對於厚度有加熱互動作用，該噴嘴需要關閉。極差由專案初的0.54mm最佳化至0.34mm(目標0.27mm)。繼續對X1粉盒初始料量、X4旋轉速度、X5加熱時間進行DOE設計。得到數學模型:
其中A代表X1初始料量;B代表X5加熱時間;C代表X4旋轉速度。
得到數學模型後進行實際驗證反推確認有效性，測試結果表明資料模型和實際情況基本吻合，模型可用。根據立方圖模型的測算，X4旋轉速度選取為14RPM，X1粉盒初始料量為20CM，X5加熱時間為160S。最佳化的極差值在0.18-0.25mm，滿足並且超越目標的0.27mm，過程穩定性也達到了CPK1.75，符合穩定性控制原理。
5C(Control)控制
控制階段需要檢查專案首要指標已經達到目標，同時需要檢查專案的次要指標是否保持穩定。透過SPC統計過程控制的資料反饋，專案過程質量得到穩定且處於較優的指標。並且類似的分享經驗也進行沉澱和分享，對目前同步開展的幾個專案，如新TA，新PST等起到了推廣和最佳化作用，專案收益得到體現。
透過六西格瑪專案的實施，使得團隊學會如何去更加系統化的分析問題，利用各種科學的工具，對問題抽絲剝繭一層層的進行拆分，驗證，改善，實施，推廣。透過應用各種六西格瑪工具，MSA、FMEA、假設檢驗、DOE等等，團隊成員的質量管理能力提到專項的提升，不但能夠宏觀的把控整個專案質量的佈局和規劃，也能夠對微觀的特定問題進行剖析和解決。
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