隋麗輝， 王冬梅

(1. 上海電機學(xué)院 商學(xué)院， 上海 201306；2. 沈陽黎明航空發(fā)動機(集團(tuán))有限責(zé)任公司 質(zhì)量管理部， 沈陽 110043)

六西格瑪DMAIC方法在提高產(chǎn)品加工過程能力中的應(yīng)用

隋麗輝1， 王冬梅2

(1. 上海電機學(xué)院 商學(xué)院， 上海 201306；2. 沈陽黎明航空發(fā)動機(集團(tuán))有限責(zé)任公司 質(zhì)量管理部， 沈陽 110043)

六西格瑪(6σ)管理被視為公司管理流程重組、提高過程能力以及提高公司競爭力的有效途徑。運用6σ管理方法，對產(chǎn)品A的測量系統(tǒng)及加工過程能力的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別流程的改進(jìn)空間，從DMAIC方法(定義、測量、分析、改進(jìn)和控制)的5個階段詳細(xì)論述產(chǎn)品A加工過程能力的改進(jìn)運作過程。

六西格瑪管理; DMAIC; 產(chǎn)品加工; 過程能力

6σ管理是20世紀(jì)80年代中期由美國摩托羅拉(Motorola)公司創(chuàng)立的一種質(zhì)量改進(jìn)方法[1]，在通用電氣(GE)、聯(lián)合信號(Allied Signal)、摩托羅拉(Motorola)等世界級企業(yè)中獲得了成功的應(yīng)用，取得了令人矚目的成就[2-3]。

Lee[4]提出一個研究模型，以測試6σ的管理活動，他采用了結(jié)構(gòu)方程模型，在三星公司從事6σ管理活動的一些管理人員中，收集到161份有效問卷，實證結(jié)果表明，6σ活動有助于質(zhì)量的提高，最終提高企業(yè)的競爭力；Gutiérrez[5]統(tǒng)計歐洲237家公司，其中58家公司能夠充分學(xué)習(xí)吸收6σ管理方法，利用其提高產(chǎn)品的過程能力。王斌會等[6]以田口玄一的質(zhì)量損失函數(shù)作為研究的基礎(chǔ),利用6σ管理中最常用的西格瑪水平,推導(dǎo)出衡量6σ經(jīng)濟(jì)效益的額外成本計量模型,為推行6σ管理的公司或機構(gòu)衡量6σ管理法的經(jīng)濟(jì)效益提供借鑒；劉偉等[7]針對6σ改進(jìn)的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了系統(tǒng)而全面的研究，從理論上證明了6σ改進(jìn)的可行性。何楨等[8]系統(tǒng)地探討了6σ管理的本質(zhì)、企業(yè)實施的流程以及實施中應(yīng)注意的問題。從20世紀(jì)90年代起，6σ這個使用頻率日益增多的詞匯引起了企業(yè)界和管理界的廣泛關(guān)注，越來越多的組織開始了6σ管理的實踐。

本文通過實例說明6σ管理DMAIC方法的應(yīng)用過程，并通過數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)該方法對提高過程能力的有效性。

1 6σ管理的基本理念

1.16σ的基本概念

6σ管理是通過過程的持續(xù)改進(jìn)，追求卓越質(zhì)量，提高顧客滿意度，降低成本的一種質(zhì)量改進(jìn)方法。6σ質(zhì)量的理解有兩方面的含義： ① 代表6σ標(biāo)準(zhǔn)偏差；② 過程能力不超過百萬分之三點四的缺陷率。概括地說，6σ管理法是建立在以往最先進(jìn)管理理念基礎(chǔ)上的一種實踐活動。它是一種靈活的綜合性系統(tǒng)方法，通過它能夠獲取和維持組織最大化的成功，它需要對顧客需求的理解，對事實或數(shù)據(jù)的規(guī)范使用和統(tǒng)計分析，以及對管理改進(jìn)工作流程的密切關(guān)注;因此，6σ是一種在新質(zhì)量管理理念指導(dǎo)下實施突破性質(zhì)量改進(jìn)的方法[9-11]。

1.26σ方法論

6σ為組織提供了核心業(yè)務(wù)流程的設(shè)計和改進(jìn)方法。它的目標(biāo)是突破性地縮小過程波動。6σ提供了科學(xué)、嚴(yán)格的流程設(shè)計和改進(jìn)方法來達(dá)到上述目的。

作為一種管理方法，6σ管理有兩種形式： ① 對現(xiàn)有流程進(jìn)行改進(jìn)的DMAIC方法；② 對新產(chǎn)品、新流程進(jìn)行設(shè)計的6σ設(shè)計(Design for Six Sigma, DFSS)方法。6σ管理是通過一系列6σ設(shè)計或6σ改進(jìn)項目實現(xiàn)的[12-13]。

DMAIC強調(diào)流程、測量、數(shù)據(jù)、信息和知識等科學(xué)方法的基本要素。它通過DMAIC五步法將這些要素組織起來，使過程改進(jìn)更加有效。DMAIC是由定義D(Difine)、測量M(Measure)、分析A(Analyze)、改進(jìn)I(Improve)和控制C(Control)5個階段構(gòu)成的。D階段： 確定顧客的關(guān)鍵需求并識別需改進(jìn)的產(chǎn)品或過程，將改進(jìn)項目界定在合理范圍內(nèi)。M階段： 通過對現(xiàn)有過程測量，確定過程基線及期望達(dá)到的目標(biāo)，識別影響過程輸出Y的輸入X，對測量系統(tǒng)有效性作出評價。A階段： 通過數(shù)據(jù)分析確定影響輸出Y的關(guān)鍵輸入X，即確定過程的關(guān)鍵影響因素。I階段： 尋求優(yōu)化過程輸出Y并且消除或減小關(guān)鍵輸入X影響的方案，使過程的缺陷或波動降低。C階段： 使改進(jìn)后的過程程序化并通過有效的檢測方法保持過程改進(jìn)成果[14-15]。

2 6σ改進(jìn)的應(yīng)用過程

6σ項目的選擇源于顧客，以顧客關(guān)注的質(zhì)量、成本、交付等為切入點，理解顧客當(dāng)前和未來的需要，根據(jù)組織發(fā)展的重點、產(chǎn)品以及急需解決問題的順序，優(yōu)先選擇有價值的項目開展6σ管理。產(chǎn)品A的過程能力曾一度產(chǎn)生波動，不合格品率高達(dá)60%，為此，成立由顧客代表、技術(shù)人員、檢驗人員和操作者等組成的項目小組，按照6σ的DMAIC方法實施改進(jìn)。

2.1現(xiàn)狀測量

將顧客抱怨轉(zhuǎn)化成關(guān)鍵質(zhì)量特性(Critical to Quality characteristics, CTQs)，在實施改進(jìn)前收集數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)狀測量。測量階段是量化現(xiàn)有問題，這里需要量化測量系統(tǒng)能力和制造過程能力，即進(jìn)行測量系統(tǒng)評估和過程能力測算。

2.1.1 初步分析 D階段是確定問題和范圍,是DMAIC的第1個階段，也是最重要的階段。其中心就是通過各種方法找到要解決的顧客不滿意的CTQs，把它作為改進(jìn)目標(biāo)。

從調(diào)整生產(chǎn)線后的不合格統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要特性是跳動值0.05AB，不合格率高達(dá)50%；因此，選定該特性為CTQs。跳動值0.05AB最終形成在No.6工序中，如流程圖1所示。

圖1 產(chǎn)品A的加工流程圖Fig.1 Process flow of product A

2.1.2 測量系統(tǒng)評估 改進(jìn)實施前，評估測量系統(tǒng)的穩(wěn)定性是至關(guān)重要的。測量是否有效的關(guān)鍵是對測量系統(tǒng)中不同變差的理解，因為這些變差的來源與測量本身有著密切的聯(lián)系，所以研究測量過程常常是有益的。測量誤差有多大、產(chǎn)生測量誤差的因素有哪些、測量系統(tǒng)的穩(wěn)定是否隨時間變化等。

測量系統(tǒng)是與測量有關(guān)的人、測量工具、測量對象、測量方法和環(huán)境的總稱。同一操作者使用同一測具對同一零件的同一特性進(jìn)行連續(xù)測量時產(chǎn)生的變差反映了重復(fù)性(Repeatability)。不同操作者使用同一測具對同一零件的同一特性進(jìn)行測量時產(chǎn)生的變差反映了再現(xiàn)性(Reproducibility)。測量系統(tǒng)能力通常用測量能力指數(shù)Gage Ramp;R百分比來評定，它是描述測量誤差占總體誤差的百分比，包括重復(fù)性和再現(xiàn)性，這兩者是造成測量系統(tǒng)誤差的主要因素。

采集數(shù)據(jù)的操作條件(測具、檢驗員和測量方法)必須與生產(chǎn)實際一致，才能真實反映測量系統(tǒng)情況。表1是Minitab軟件輸出的Gage Ramp;R測算結(jié)果，測量系統(tǒng)誤差占總誤差的27.35%。通常情況下，測算結(jié)果小于30%有條件接受；因此，可認(rèn)為這個測量系統(tǒng)是可接受的。

表1 跳動值0.05的Gage Ramp;R

2.1.3 過程能力測算 制造過程能力用σ水平來表示。在計算過程中，用Z值來表示σ水平。對于連續(xù)數(shù)據(jù)，可以通過計算得到代表過程能力的Z值。首先應(yīng)明確過程的要求也稱過程的上、下界限，記為USL、LSL。用下述公式可以計算：

查Z值表，可得到p(d)usl(超出規(guī)范上限的概率)以及p(d)lsl(超出規(guī)范下限的概率)。而p(d)total(超出規(guī)范總的概率)，用p(d)total=p(d)usl+p(d)lsl計算得出，再通過反查Z值表，可以得到Z值。

計算得到的過程能力代表過程當(dāng)前狀態(tài)，定義為過程的長期能力，記為Zlt(Z的Long Term值)。事實上過程能夠達(dá)到的水平要高于當(dāng)前狀態(tài)，定義這個能力水平為過程的短期能力，記為Zst(Z的Short Term值)。將長期與短期能力間存在的差異定義為Zshift。

收集測量系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)下的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)狀能力分析，通過Minitab軟件輸出的能力分析計算，可得到每百萬次采樣數(shù)的缺陷率(Defects Per Million Opportunities, DPMO)值為588803，查Z值表得到過程的長期能力Zlt=-0.225。

2.2制定改進(jìn)目標(biāo)

尋找短期能力的方法是應(yīng)用“受控時間段”。先用收集的數(shù)據(jù)作運行圖(見用Minitab軟件輸出的圖2)，再在運行圖上找受控時間段作短期能力分析，可得到DPMO值為36.545×10-3，過程的短期能力Zst=1.75。“受控時間段”是針對數(shù)據(jù)特點進(jìn)行選擇，在運行圖中選取一段接近目標(biāo)值的時間段，若這段時間過程的變差減小，則該時間段的過程能力可作為過程的短期能力。從長短期能力差距看(Zshift=1.975)，過程改進(jìn)空間很大，提高過程能力可以實現(xiàn)。

圖2 跳動值0.05運行圖Fig.2 Run chart of run out 0.05

了解現(xiàn)有過程能力后，將過程短期能力作為努力目標(biāo)，并考慮生產(chǎn)實際情況，DPMO值從588.803×10-3降低到70×10-3作為改進(jìn)目標(biāo)。

2.3原因分析

A階段是找出問題的原因，確定關(guān)鍵影響因素。項目實施的主要內(nèi)容就是先通過一些質(zhì)量工具找出與輸出Y相關(guān)的輸入Xs，并分析它們之間的相互關(guān)系，再用假設(shè)檢驗、回歸分析來驗證這些關(guān)系是否存在和相互關(guān)系的大小，即找出影響Y的少數(shù)關(guān)鍵Xs，為過程的改進(jìn)指明方向。

利用因果圖分析，遵從因果原則，即因和果不是獨立存在的，它們是基于不同時間角度的同一事件。經(jīng)過項目小組分析，初步確定了3個主要的影響因素： 切削參數(shù)、定位基準(zhǔn)面、夾具結(jié)構(gòu)(見圖3)。進(jìn)而確定了改進(jìn)的焦點是改進(jìn)加工方法，確定合理的切削參數(shù)；保證定位基準(zhǔn)面的平面度；改進(jìn)夾具結(jié)構(gòu)，提高定位準(zhǔn)確性。

3 改進(jìn)方案設(shè)計

傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方法就是根據(jù)可能的分析結(jié)果實施改進(jìn)。而6σ方法強調(diào)任何結(jié)果必須經(jīng)過數(shù)據(jù)證實，即在做出結(jié)論前，要收集相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析后才能做出判斷。

設(shè)計改進(jìn)方案和數(shù)據(jù)收集計劃： ① 針對夾具，采用兩種定位結(jié)構(gòu)的夾具，按夾具1(12點定位)和夾具2(3點定位)來收集數(shù)據(jù)；② 針對定位基準(zhǔn)面，調(diào)整加工方法，收集其調(diào)整前后的數(shù)據(jù)；③ 針對切削參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗定為4組，即A、B、C、D進(jìn)行收集數(shù)據(jù)。④ 根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析。

3.1定性分析

應(yīng)用盒線圖查看Xs和Y的關(guān)系是否存在，并進(jìn)行定性分析。從Minitab軟件輸出圖可見： 圖4中兩種夾具定位結(jié)構(gòu)加工的特性值分布也有影響；圖5中基準(zhǔn)面調(diào)整前后加工的特性值分布差異比較明顯；圖6中4組切削參數(shù)加工的特性值分布有明顯差異，即切削參數(shù)影響顯著。結(jié)論是3個因素均對該特性產(chǎn)生影響。

圖3 因果分析圖Fig.3 Cause and effect chart

圖4 夾具分析圖Fig.4 Fixture analysis chart

圖5 基準(zhǔn)面分析圖Fig.5 Datum B face analysis chart

圖6 切削參數(shù)分析Fig.6 Cutting parameter analysis

3.2定量分析

用假設(shè)檢驗判斷找出Xs和Y的關(guān)系是否具有統(tǒng)計意義。在Xs和Y之間關(guān)系確定后，再用回歸分析來判斷Xs和Y關(guān)系的強弱。

Y是輸出跳動值0.05，Xs是輸入的切削參數(shù)、定位基準(zhǔn)和夾具3個因素。

對夾具因素進(jìn)行假設(shè)試驗如下(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP夾具10．0023040．00230417．140．000Error770．0103500．000134Total780．012654Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev夾具1420．053120．01381()夾具2370．042300．00838()PooledStDev=0．011590．04000．04500．05000．0550

從輸出結(jié)果可以得到Plt;0.05，這說明夾具因素對輸出Y有影響。然后，對定位基準(zhǔn)面因素進(jìn)行假設(shè)試驗(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP基準(zhǔn)面B10．00563290．005632961．780．000Error770．00702090．0000912Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev調(diào)整后370．0390540．005990()

從輸出結(jié)果可見Plt;0.05，定位基準(zhǔn)面因素對輸出Y也有影響。最后，對切削參數(shù)因素進(jìn)行假設(shè)試驗結(jié)果如下(Minitab輸出結(jié)果)：

One-wayAnalysisofVariance

Analysis of Variance for 跳動值 0.05

SourceDFSSMSFP切削參數(shù)30．00632160．002107224．960．000Error750．00633220．0000844Total780．0126538Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDevA組150．0510670．009012()B組170．0620590．013926()C組250．0374000．006144()D組220．0472730．007516()Poo

假設(shè)試驗的結(jié)果是： 3個因素的P值都小于0.05，說明這3個Xs都對結(jié)果Y有影響。這3個因素對結(jié)果Y的影響程度如何呢？下面通過回歸來進(jìn)行綜合分析。首先將這3個因素放在一起做回歸分析，其結(jié)果如下(Minitab輸出結(jié)果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues夾具fixed2夾具1夾具2切削參數(shù)fixed4ABCD基準(zhǔn)面Bfixed2調(diào)整后調(diào)整前AnalysisofVariancefor跳動值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP夾具10．00230370．00001180．00001180．160．692切削參數(shù)30．00405430．00153770．00051266．850．000

從回歸分析的結(jié)果可以看出： 定位基準(zhǔn)面和切削參數(shù)因素的Plt;0.05，而夾具因素的Pgt;0.05，說明夾具的影響不占主導(dǎo)地位。排除夾具因素后，將切削參數(shù)和定位基準(zhǔn)這兩個因素放在一起再做一次回歸分析，下面是回歸分析結(jié)果(Minitab輸出結(jié)果)：

GeneralLinearModel

FactorTypeLevelsValues切削參數(shù)fixed4ABCD基準(zhǔn)面Bfixed2調(diào)整后調(diào)整前AnalysisofVariancefor跳動值0．05，usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFP切削參數(shù)30．00632160．00154450．00051486．960．000基準(zhǔn)面B10．00085580．00085580．000855811．560．001Error740．00547640．00547640．0000740Total780．0126538

從回歸分析的結(jié)果可知： 這兩個因素的P值都小于0.05，這說明它們都占主導(dǎo)地位。

3.3確定關(guān)鍵因素

切削參數(shù)和定位基準(zhǔn)這兩個因素對Y的影響是占主導(dǎo)地位的。這兩個因素的影響程度哪一個更強呢？用組內(nèi)平方和所占總平方和的比例可以畫出餅圖(見圖7)。由圖可以看出： 切削參數(shù)的影響占50%，定位基準(zhǔn)面的影響占7%；因此，切削參數(shù)的影響是關(guān)鍵因素。

圖7 影響因素比較圖Fig.7 Factors comparing pie chart

這個結(jié)論的重要意義在于，它統(tǒng)一了認(rèn)識，指出了改進(jìn)的方向。

3.4制定改進(jìn)控制措施

將找出對Y有顯著影響的少數(shù)Xs，這些Xs就是改進(jìn)的焦點。I階段是改正問題，就是通過對這些Xs進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而將輸出Y的過程能力提高。

3.4.1 固化切削參數(shù) 由于No.6工序沒有給定切削參數(shù)(跳動值0.05AB是該工序形成的)，故在加工中，操作者自己確定切削參數(shù)，導(dǎo)致切削參數(shù)因人而異，加工過程不穩(wěn)定。該產(chǎn)品調(diào)線前，在普通設(shè)備上加工，操作和檢驗員是非常有經(jīng)驗者，生產(chǎn)批量又小，盡管沒有給定參數(shù)，控制得比較好，即使產(chǎn)生少量不合格品也沒引起注意。調(diào)線后，因設(shè)備和人員的差異，經(jīng)驗就行不通了。必須根據(jù)數(shù)控設(shè)備特點固化切削參數(shù)，消除人為因素的影響。通過對不同切削用量的組合分析對比，確定了一組最適宜的切削參數(shù)(n=18-20(r/min)，f=0.1-0.15(mm/r)，t=0.05-0.2(mm))納入到作業(yè)文件中。

3.4.2 保證定位基準(zhǔn)面的平面度 定位基準(zhǔn)B是在No.3工序形成的，而No.4和No.5工序加工過程對零件產(chǎn)生變形的影響較大。定位基準(zhǔn)的平面度將直接影響No.6工序(跳動值0.05)的加工質(zhì)量；因此，調(diào)整定位基準(zhǔn)加工參數(shù)方法，以減小變形對定位基準(zhǔn)B的影響程度。

為減小變形的影響，No.3和No.5工序，增加走刀次數(shù)，并保證平面度在0.03mm以內(nèi)。同時建立統(tǒng)計過程控制(Statistical Prorcess Control, SPC)質(zhì)量控制點，明確詳細(xì)的控制要求。將No.4工序銑花邊方法由側(cè)銑改為插銑。

3.4.3 改進(jìn)工裝結(jié)構(gòu) 由分析結(jié)果可知： No.6工序定位夾具2的結(jié)構(gòu)較合理。原定位夾具1是12點定位，易產(chǎn)生過定位，僅用12個螺栓夾緊，夾緊力不均，很難控制變形。采用夾具2結(jié)構(gòu)，由12點定位改為3點定位，用固定壓板壓緊的整體壓緊方式均衡夾緊力來減小變形的影響。檢查產(chǎn)品的量規(guī)結(jié)構(gòu)與定位夾具結(jié)構(gòu)相同，為保證基準(zhǔn)平面度在0.03mm以內(nèi)，提高測量準(zhǔn)確性，量規(guī)也采取了整體壓緊方式。

3.4.4 改進(jìn)后的控制措施 根據(jù)改進(jìn)結(jié)果修改相關(guān)作業(yè)文件，建立相應(yīng)的SPC重點控制，進(jìn)一步鞏固改進(jìn)成果。

4 6σ改進(jìn)的效果分析

通過對改進(jìn)前后的效果對比分析，可知C階段是保證問題不再發(fā)生。收集改進(jìn)后的數(shù)據(jù)，將改進(jìn)前后的結(jié)果進(jìn)行對比分析如下。

4.1DPMO值下降情況

由圖8可以看出，其改進(jìn)效果十分明顯，跳動值0.05AB的DPMO從改進(jìn)前的588.803×10-3降低到36.473×10-3；改進(jìn)前過程能力Zlt=-0.225，改進(jìn)后過程能力達(dá)到了Zlt=1.75。預(yù)定目標(biāo)是下降到70×10-3，實際上已經(jīng)超過了預(yù)定目標(biāo)值，σ水平明顯提高。

圖8 DPMO值的降低情況Fig.8 Decline of DPMO

4.2其他比較方法

應(yīng)用Minitab軟件還可以采用“誤差一致性分析”和“兩個樣本的T試驗”等方法驗證改進(jìn)效果，增強改進(jìn)信心。

從改進(jìn)后的控制圖9可以看出： 經(jīng)過定義、測量、分析和改進(jìn)和控制階段的實施，減少了加工特性的變異程度，由圖9還可看出，跳動值0.05AB完全控制在公差界限之內(nèi)，達(dá)到了預(yù)定的目標(biāo)。

圖9 改進(jìn)后的控制圖Fig.9 Control chart after improvement

由于找到并針對性地改進(jìn)和控制了流程的關(guān)鍵Xs，生產(chǎn)過程順暢起來，顧客滿意度得到了改善。

5 結(jié) 語

6σ管理的DMAIC方法是一步一步地通過數(shù)據(jù)對流程進(jìn)行分析，揭示“關(guān)鍵的Xs”，并尋求對“關(guān)鍵Xs”最佳改進(jìn)和控制方案的科學(xué)方法。從方法論的角度看，每一個DMAIC過程都遵從了“數(shù)據(jù)”到“信息”再到“知識”的認(rèn)知過程，它是識別流程的改進(jìn)空間，把握流程的改進(jìn)機會，并最終實現(xiàn)改進(jìn)效果的、嚴(yán)格的、結(jié)構(gòu)化的、解決問題的方法。DMAIC方法不僅可以改進(jìn)產(chǎn)品的制造過程能力，還可以通過降低成本提高效率，為企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)收益，增強組織的市場競爭力。

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Application of DMAIC Method of Six Sigma Management to Enhance Production Capability

SUILihui1,WANGDongmei2

(1. School of Business Management, Shanghai Dianji University, Shanghai 201306, China; 2. Department of Quality Management, Shenyang, Aero Engine(Group) Co., Ltd., Shenyang 110043, China)

Six Sigma is an effective way of management process reengineering, process capability improvement and enhancement of company competitiveness. The measuring system and processing capacity of a certain product, A, is analyzed to identify the process improvement opportunity by implementing the Six Sigma management method. The improvement process of the product’s process capabilities is discussed in detail in terms of the 5 phases of the DMAIC method: define, measure, analyze, improve and control, of the Six Sigma.

Six Sigma management (6σ); DMAIC; product processing; process capability

2095-0020(2013)05 -0277-08

F 273

A

2013-09-08

上海電機學(xué)院科研啟動經(jīng)費項目資助(13QD04)；上海電機學(xué)院重點學(xué)科資助(10xkJ01)

隋麗輝(1968-)，女，教授，博士，主要研究方向為質(zhì)量管理，E-mail： suilh@sdju.edu.cn/suilihui@163.com