optimiranje tesnosti sekljalnika mum4 z … · sipoc - supplier, input, process, output, customer...

Fakulteta za strojništvo

OPTIMIRANJE TESNOSTI SEKLJALNIKA MUM4

Z METODOLOGIJO 6 SIGMA

Diplomsko delo

Študent: Franc RETKO

Študijski program: Visokošolski strokovni; Strojništvo

Smer: Proizvodno strojništvo

Mentor: izr. prof. dr. Bojan AČKO

Somentor: izr. prof. dr. Borut BUCHMEISTER

Maribor, september 2011

III

I Z J A V A

Podpisani Franc RETKO izjavljam, da:

je bilo predloţeno diplomsko delo opravljeno samostojno pod mentorstvom izr. prof.

dr. Bojana AČKA in somentorstvom izr. prof. dr. Boruta BUCHMEISTRA;

predloţeno diplomsko delo v celoti ali v delih ni bilo predloţeno za pridobitev

kakršnekoli izobrazbe na drugi fakulteti ali univerzi;

soglašam z javno dostopnostjo diplomskega dela v Knjiţnici tehniških fakultet

Univerze v Mariboru.

Velenje, 12.9.2011 Podpis: ___________________________

IV

ZAHVALA

Zahvaljujem se mentorju izr. prof. dr. Bojanu

Ačku in somentorju izr. prof. dr. Borutu

Buchmeistru za pomoč in vodenje pri

opravljanju diplomskega dela.

Zahvaljujem se tudi mojemu sodelavcu v podjetju

Srečku Jagriču.

Posebna zahvala velja podjetju BSH Hišni

aparati, ki mi je omogočilo in financiralo študij

druge stopnje.

V

OPTIMIRANJE TESNOSTI SEKLJALNIKA MUM4 Z METODOLOGIJO

6 SIGMA

Ključne besede: 6 SIGMA metoda, sekljalnik, sposobnost procesa, optimiranje

UDK: 658.5.011:643(043.2)

POVZETEK

Ob ugotovitvi, da je lahko veliko vzrokov za netesnost sekljalnika, da nobenega ne morem

zanemariti in da nobeden ni prevladujoč, sem se odločil, da v svojem diplomskem delu

prikažem s pomočjo metode 6 SIGMA pot do rešitve problema.

Za odpravo netesnosti sekljalnika smo v začetnem delu definirali problem, določili

možne vzroke in nato smo s timom sodelavcev izbrali glavne vzroke. V osrednjem delu smo za

te vzroke zbrali podatke in izvedli meritve, ki jim je sledilo analiziranje sposobnosti

komponent in kreiranje rešitev.

Da ne bo razlike v kakovosti med posameznimi gnezdi mora dobavitelj steklene posode

popraviti orodje in z nami poenotiti način kontrole s kontrolnimi kalibri.

Za dosego centriranosti procesa in ustrezne kakovosti okrova je potrebno popraviti orodje za

brizganje okrova in poenotiti kontrolo s kontrolnim kalibrom.

Pri sestavi sekljalnika smo na delovno mesto sestave uvedli pripravo, ki zagotavlja

točno določen moment privijačenja in s tem izključuje vpliv delavca.

Po uvedenih izboljšavah smo v zadnjem delu izvedli nadzor procesa in ugotovili, da smo

zmanjšali količino spuščanja in dosegli zastavljeni cilj.

VI

OPTIMIZATION OF MINCER SEALING WITH 6 SIGMA

METHODOLOGY

Key words: 6 SIGMA method, mincer, capability process, optimization

UDK: 658.5.011:643(043.2)

ABSTRACT

Considering, that there can be various causes of leakage of the mincer, I decided to represent

the solution of the problem by 6 SIGMA method in my thesis, for none of the reasons of

leakage is prevailing or can be disregarded.

To eliminate the leaks in the mincer we started the process by the definition of the

problem, determination of possible causes of leakage, and continued with selecting main

causes with the team. In the main part of the process, we collected the data for those main

causes and perform measurements. After the measurements, we analysed the capabilities of

the components and formulated different solutions.

Avoiding the difference in quality between different nests, the supplier of glass

containers should repair the tool and unify with us the means of control with control calibres.

To achieve the centring process and quality of the housing, the tools for moulding of the

housing should be mended and the control should be unified with the control calibre.

In assembling the mincer at the workstation, we introduced the preparation of the

composition, which provides the precise torque screw and thus excluding the impact of the

worker.

After the improvements we executed the control of the process and found that we

reduced the amount of leakage and achieved the goal.

VII

KAZALO

1 UVOD .................................................................................................. 1

1.1 Opis splošnega področja diplomskega dela ...................................................................... 1

1.2 Opredelitev diplomskega dela .......................................................................................... 2

1.3 Struktura diplomskega dela .............................................................................................. 2

2 OPTIMIRANJE TESNOSTI SEKLJALNIKA MUM4 .............................. 3

2.1 Metoda .............................................................................................................................. 4

3 DEFINIRANJE PROBLEMA ................................................................ 9

3.1 Uporaba metode SIPOC ................................................................................................... 9

4 DOLOČITEV MOŢNIH VZROKOV ZA NAPAKE IN IZVAJANJE

MERITEV ............................................................................................. 11

4.1 Faza meritve ................................................................................................................... 11

4.2 Diagram ribja kost .......................................................................................................... 12

4.3 Izbor glavnih povzročiteljev ........................................................................................... 13

4.4 Plan zbiranja podatkov ................................................................................................... 14

5 ANALIZA PODATKOV ....................................................................... 16

5.1 Teoretične osnove ........................................................................................................... 16

5.2 Analiza meritev............................................................................................................... 27

5.3 Vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje .................................................... 34

5.4 Medsebojni vpliv komponent ......................................................................................... 35

5.5 DoE analiza - načrtovanje preizkusov ............................................................................ 36

6 KREIRANJE REŠITEV ...................................................................... 39

7 NADZOR ........................................................................................... 40

8 ZAKLJUČEK ...................................................................................... 42

SEZNAM UPORABLJENIH VIROV ..................................................... 43

PRILOGE ............................................................................................. 44

VIII

KAZALO SLIK

Slika 1.1: Aparati Gorenje MGA nekoč in Bosch Siemens danes. ........................................... 1

Slika 2.1: Sestavni deli sekljalnika ............................................................................................. 3

Slika 2.2: Variacije v procesu ..................................................................................................... 4

Slika 2.3: Deviacija procesa ....................................................................................................... 5

Slika 2.4: Nivoji 6 SIGMA ......................................................................................................... 5

Slika 2.5: Postopek metode 6 SIGMA ....................................................................................... 6

Slika 2.6: Centriranost procesa ................................................................................................... 8

Slika 2.7: Ilustracija 99 % učinka procesa .................................................................................. 8

Slika 3.1: Sekljalnik, nameščen na aparat MUM4 ................................................................... 10

Slika 4.1: Faze postopka meritve .............................................................................................. 11

Slika 4.2: Diagram ribja kost za netesnost sekljalnika ............................................................. 12

Slika 5.1: Kontrolna karta s tolerančnimi in kontrolnimi mejami ............................................ 16

Slika 5.2: Ocena porazdelitve, manjši raztros, izven sredine tolerance ................................... 17

Slika 5.3: Ocena porazdelitve, manjši raztros, izven tolerance ................................................ 17

Slika 5.4: Ocena porazdelitve, večji raztros ............................................................................ 18

Slika 5.5: Ocena porazdelitve, prevelik raztros ....................................................................... 18

Slika 5.6: Ocena porazdelitve, dve porazdelitvi ....................................................................... 19

Slika 5.7: Ocena porazdelitve, deleţ izven tolerančnih mej ..................................................... 19

Slika 5.8: Normalna porazdelitev procesa ................................................................................ 20

Slika 5.9: Vrednotenje primera 1 .............................................................................................. 22

Slika 5.10: Vrednotenje primera 2 ............................................................................................ 23

Slika 5.11: Sposobnost procesa Cp ........................................................................................... 24

Slika 5.12: Sposobnost procesa Cpk .......................................................................................... 24

Slika 5.13: Prikaz sposobnosti procesa Cp in Cpk za parkiranje avtomobila v garaţo .............. 25

Slika 5.14: Kratkotrajna – dolgotrajna sposobnost ................................................................... 26

Slika 5.15: Sposobnost procesa izdelave vijačnice posode na premeru ø 94,5 mm ................. 27

Slika 5.16: Sposobnost procesa izdelave posode na premeru ø 94,5 mm ................................ 28

Slika 5.17: Sposobnost procesa izdelave posode na notranjem premeru ø 81 mm ................. 29

Slika 5.18: Povprečne vrednosti notranjega premera posode glede na datum dobave ............. 30

Slika 5.19: Sposobnost procesa izdelave okrova na osnovi meritev vijačnice okrova............ 31

Slika 5.20: Primerjava meritev okrova iz različnih materialov ................................................ 32

IX

Slika 5.21: Sposobnost procesa izdelave tesnila na osnovi meritev premera tesnila ............... 33

Slika 5.22: Vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje ............................................ 34

Slika 5.23: Medsebojni vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje ........................ 35

Slika 5.24: Kubično načrtovanje eksperimenta za določitev vplivnosti komponent ................ 37

Slika 7.1: Kontrolni graf količine iztoka .................................................................................. 40

Slika 7.2: Kontrolni graf posameznih količin iztoka ................................................................ 41

X

UPORABLJENI SIMBOLI

Cp - capability proces ‒ sposobnost procesa ‒ širina

Cpk - critical process capability ‒ sposobnost procesa ‒ lega

k - število vhodnih spremenljivk

Pp - dolgotrajna sposobnost širine procesa

Ppk - dolgotrajna sposobnost lege procesa

s - standardna deviacija procesa

X - povprečje vzorca

XI

UPORABLJENE KRATICE

BSH - Bosch und Siemens Hausgeräte: Bosch Siemens Hišni aparati

DMAIC - Define/Measure/Analyze/Improve/Control

DOE - Načrtovanje preizkusov

FPY - First Pass Yield

LCL - Spodnja meja specifikacije

LSL - Spodnja meja specifikacije

MUM4 - Motorische Universale Machine: motorski univerzalni stroj

MGA - Mali gospodinjski aparati

PA - Oddelek montaţe

PP - Oddelek plastike

QM - Oddelek kontrole

SIPOC - Supplier, input, process, output, customer

SPC - Statistični nadzor proizvodnje

SKM=UKG - Spodnja kontrolna meja

STM=USG - Spodnja tolerančna meja

USL - Zgornja meja specifikacije

ZKM=OKG - Zgornja kontrolna mera

ZTM=OSG - Zgornja tolerančna meja

Univerza v Mariboru - Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

1

1 UVOD

1.1 Opis splošnega področja diplomskega del

Dandanes smo priča hitremu tehnološkemu in informacijskemu razvoju. V svetu je vse več

proizvajalcev malih gospodinjskih aparatov, še posebej s Kitajske, ki s kopijami proizvodov

po niţji ceni prodirajo na naše trge. Zaradi konkurence in kupcev, za katere velja rek "kupec

je kralj", je potrebno izdelovati proizvode s čim manj okvar, s primerno kvaliteto in s

konkurenčno ceno. Temu reku sledi tudi naše podjetje, ţe od leta 1970, ko je Gorenje za

potrebe izdelkov za dom, v sodelovanju z nemško blagovno znamko KRUPS v Nazarjah

začelo s proizvodnjo malih gospodinjskih aparatov (MGA). Zagon prvega traka izdelave

tehtnic je bil 7. decembra 1970, delo je potekalo v eni izmeni [4]. Proizvodnja aparatov na

motorni pogon se je pričela leta 1974. Od leta 1993 je tovarna v lasti mednarodnega koncerna

Bosch and Siemens Home Appliances Group, ki danes v svojem programu obsega tudi

aparate za pripravo hrane in napitkov.

Slika 1.1: Aparati Gorenje MGA nekoč in Bosch Siemens danes.


2

1.2 Opredelitev diplomskega dela

V diplomskem delu je predstavljena uporaba metod za odpravljanje teţav v proizvodnem

sistemu. Metode so prisotne na vseh nivojih našega podjetja, od proizvodnje aparatov, preko

skupnih sluţb do prodaje. Namen diplomskega dela je sistematičen, timski način reševanja

teţave in iskanje optimalne rešitve za njeno odpravo. Ţelimo tudi poglobitev znanja o

reševanju teţav z uporabo metodologije 6 SIGMA.

V podjetju opaţamo, da se reševanja teţav, predvsem zahtevnih, lotimo na ne dovolj

strokoven način. Velikokrat se dogaja, da imamo več moţnih rešitev in se pogosto prehitro

odločimo, po našem mnenju, za ustrezno rešitev, ki pa se kasneje izkaţe, da nam povzroča

druge teţave ali pa tudi dodatne stroške, zato je toliko bolj potreben metodološki pristop.

V diplomskem delu so predstavljeni tudi vsi dejavniki, ki vplivajo na netesnost

sekljalnika MUM4. V delu ţelim z metodo 6 SIGMA dokazati, da je tudi investicija v

izboljšanje delovnih procesov, tako v našem podjetju kot tudi pri dobavitelju upravičena.

1.3 Struktura diplomskega dela

Diplomsko delo je sestavljeno iz sedmih poglavij. V drugem poglavju so predstavljene faze

dela sekljalnika, metodologija 6 SIGMA, njene faze dela, njen uspeh in usmerjenost. V

tretjem poglavju s pomočjo metode SIPOC definiramo problem sestave sekljalnika MUM4,

določimo, katere komponente so zahteve procesa in ugotovimo zahteve odjemalca. Na

podlagi teh zahtev v četrtem poglavju določimo, s pomočjo diagrama "ribja kost", vse moţne

vzroke za netesnost sekljalnika in s timom, v sestavi treh sodelavcev, s tehniko glasovanja,

določimo glavne vzroke. Glede na plan zbiranja podatkov izvedemo zbiranje podatkov in

meritve ter naredimo povzetek podatkov. V petem poglavju sledi teoretična osnova in

podrobna analiza podatkov s pomočjo metode statističnega nadzora proizvodnje SPC.

Analizirali smo sposobnost najbolj vplivnih komponent, kot so: posoda, okrov in tesnilo ter

njihov medsebojni vpliv. Kreiranje rešitev smo izvedli v šestem poglavju in nadzor uvedenih

rešitev v sedmem poglavju.


3

2 OPTIMIRANJE TESNOSTI SEKLJALNIKA MUM4

Za aparat multisekljalnik MUM4 delamo, kot dodatno komponento, sekljalnik. Ta se sestavlja

na zalogo izven oddelka montaţe aparata. Sestava poteka v treh fazah, od vtiskovanja puše v

okrov leţaja, sestave okrova leţaja in noţa, vstavljanja tesnila in ročno privijačenje le-tega s

plastičnim okrovom in stekleno posodo. Sama faza ročnega vijačenja je zelo odvisna od

spretnosti in občutka delavca. Po sestavi se na aparatu izvede preizkus delovanja vsakega

sekljalnika in tesnost vode vsakega dvajsetega.

Slika 2.1: Sestavni deli sekljalnika

Po preizkusu tesnosti sekljalnika MUM4 smo občasno imeli iztok vode, zato je bilo potrebno

te sekljalnike razstaviti, zamenjati komponente in ponovno sestaviti. To je povzročilo zastoje

na montaţni liniji aparata in manjši FPY (First Pass Yield) ter nevarnost reklamacij s trga.

S pomočjo ekipe (tima) sodelavcev bomo preučili vzroke za netesnost, izboljšali FPY in

zmanjšali količino iztoka vode.

Za kazalnik smo si izbrali:

- zmanjšati količino iztoka vode netesnih sekljalnikov: 535.4 g 110 g

posoda

okrov tesnilo noţ


4

2.1 Metoda

V našem podjetju BSH Hišni aparati imamo za potrebe izboljšanja kakovosti razvito

metodologijo 6 SIGMA. Z njo bom tudi jaz s pomočjo ekipe sodelavcev izvedel optimizacijo

netesnosti steklenega sekljalnika MUM4.

Metodologija 6 Sigma je sistematičen, statistično utemeljen pristop k izboljševanju

stabilnosti in sposobnosti procesov, ki povečuje kakovost izdelkov in produktivnost.

Metodologija je usmerjena k izvajanju procesov, ki izdelkom dodajajo vrednost.

Six sigma kot simbol predstavlja grška črka σ, uporablja se za označitev standardnega

odklona, ki je pomembna mera variacije.

Slika 2.2: Variacije v procesu

Variacije v procesu nam nakazujejo, kako skupaj so okoli povprečja zbrani vsi izhodi iz

procesa. Za naš proces je idealna ozka variacija, saj se podatki procesa gibljejo v zelo ozkem

območju.

Široka variacija

Ozka variacija


5

Slika 2.3: Deviacija procesa

6 SIGMA se nanaša na procese, ki imajo 6 standardnih deviacij med poprečno vrednostjo in

najbliţjo specifikacijsko mejo.

Višji kot je sigma nivo, boljši je rezultat procesa.

Slika 2.4: Nivoji 6 SIGMA

Metodologija 6 SIGMA je sistematični postopek reševanja procesnih problemov, imenovan

DMAIC (Define/Measure/Analyze/Improve/Control).

+6 -1 -3 -4 -5 -6 -2 +4 +3 +2 +1 +5


6

V fazah definiranje, meritve in analiza poskušamo problem razjasniti, v fazah izboljšave in

nadzor pa ga rešiti.

Slika 2.5: Postopek metode 6 SIGMA

V fazi Define zelo natančno definiramo problem in analiziramo proces z metodo SIPOC.

V fazi Measure s pomočjo diagrama ribja kost določimo vse moţne vzroke napak, s

timom sodelavcev z metodo brainstorming določimo glavne vzroke, nato naredimo še plan

zbiranja podatkov, izvedemo meritve in ugotovimo sposobnost procesa (Cp in Cpk).

DEFINE – definiranje

RAZUMETI

PROBLEM

CONTROL - nadzor

MEASURE - meritev

ANALYZE - analiza

IMPROVE - izboljšave

REŠITI

PROBLEM


7

V fazi Analyze analiziramo in prikaţemo podatke.

V fazi Improve kreiramo rešitve in izdelamo plan uvajanja.

V fazi Control izvajamo nadzor in izdelamo zaključek.

V raziskavi sta mi v oţjem timu pomagala dva sodelavca z oddelka kakovosti in oddelka

tehnologije, v razširjenem timu pa sodelavec z operativnega razvoja in z razvoja.

Sponzor procesa je moj vodja, oddelek financ pa je predstavljala kontrolorka, ki skrbi za

planirano ovrednoten denarni prihranek, lastnik procesa je oddelek montaţe (PA), odjemalca

procesa pa sta vodja montaţe in vodja kakovosti (QM).

Uspeh metode 6 SIGMA temelji na štirih bistvenih stebrih:

- finančno ovrednotenje učinkov (vključitev controlinga in managementa),

- zavezanost ključnega osebja (sponzor, poznavalec metode (Black/Green Belti), lastnik

procesa in strokovnjaki),

- nečustvena osnova (številke, podatki, dejstva),

- skupen jezik (enaki cilji, sistematika in orodja, moţnost primerjave različnih procesov).

Ne ţelimo zniţevati samo stroškov kakovosti - izmet, popravilo, stroški servisa (laţje

določljivi, predstavljajo le 20 %) - ampak tudi stroške napak: izgubljen prihodek, dolgi

pretočni časi, predragi procesi, predragi proizvodi, čas čakanja, naknadne tehnične

spremembe, odprava motenj (teţje določljivi, predstavljajo 80 %).


8

Metoda 6 SIGMA je usmerjena, cilja na procese, ki so centrirani in imajo majhen raztros.

Slika 2.6: Centriranost procesa

Po 6 SIGMA 99 % učinek ni dovolj - devet nesreč na letališču Frankfurt vsak dan ali

nezdrava pitna voda 8 ur na mesec tudi ni sprejemljivo.

Slika 2.7: Ilustracija 99 % učinka procesa

Nezdrava pitna

voda 8 ur na mesec 9 nesreč na

letališču Frankfurt

http://www.google.com/imgres?imgurl=http://www.kmetijskioglasnik.si/API/download.jpg?fid=2398&show=1&imgrefurl=http://www.kmetijskioglasnik.si/nasveti_clanki?stran=4&id=000011848&usg=__XvP6dnr56ICFvjyFzREBmaeQPWw=&h=872&w=990&sz=146&hl=sl&start=56&zoom=1&itbs=1&tbnid=2eUB0UPZ7gZ06M:&tbnh=131&tbnw=149&prev=/images?q=nezdrava+pitna+voda&start=54&hl=sl&sa=N&gbv=2&ndsp=18&tbs=isch:1&ei=xVk4TYOOBM2


9

3 DEFINIRANJE PROBLEMA

3.1 Uporaba metode SIPOC

V fazi Define smo z metodo SIPOC analizirali proces sestave sekljalnika.

Preglednica 3.1: SIPOC

S

Suplier-

dobavitelj

I

Merilna

veličina

Zahteve

procesa

P O

Merilna

veličina

Zahteve

odjemalca

C

Odjemalec

Sestava

sekljalnika

MUM4

Dobavitelj

1

Mera

(mm)

Okrov v

toleranci

FPY

(%)

Visoka

kakovost na

izhodu

Vodja PA

Dobavitelj

2

Mera

(mm)

Posoda

sekljalnika

v toleranci

Zastoji

(h)

Brez popravil Vodja PA

Dobavitelj

3

Mera

(mm),

trdota

(Shor)

Tesnilo v

toleranci

Montaţa,

tehnologija

Moment

ključ

Ustrezno

privijačenje

okrova na

posodo

Start Sestava leţaja Sestava okrova

in posode

Kontrola tesnosti in

kontrola delovanja Konec

SIPOC je enostavni diagram poteka procesa, je pregled pomembnih procesnih korakov,

izhodov in konca procesa, prikazuje tudi mesta v procesu, kjer je potrebno podatke zbrati.

Smer obravnave poteka od odjemalca, ki je lahko zunanji ali notranji preko procesa do

dobavitelja.


10

Za proces sestave sekljalnika MUM4 smo vodjo PA (vodja proizvodnje) določili za

odjemalca izdelanih aparatov. Zahteva vodje proizvodnje je visoka kakovost aparatov in

izdelava aparatov brez popravil.

Za zahteve procesa smo izbrali najpomembnejše dele aparata in ustrezno privijačenje okrova

na posodo. Od dobaviteljev smo zahtevali, da so okrovi, posoda sekljalnika in tesnilo, v

predpisanih tolerancah. Za ustrezno privijačenje okrova na posodo sta nam bila proizvodnja in

tehnologija dobavitelja procesa, zagotoviti sta morala privijačenje z ustreznim momentom.

Slika 3.1: Sekljalnik, nameščen na aparat MUM4


11

4 DOLOČITEV MOŽNIH VZROKOV ZA NAPAKE IN

IZVAJANJE MERITEV

4.1 Faza meritve

V fazi Meritve (Measure) smo zbrali vse moţne vzroke, ki vplivajo na netesnost sekljalnika.

S pomočjo tima sodelavcev smo izbrali glavne vzroke, izdelali plan zajemanja podatkov, jih

zbrali, prepoznali vplivne podatke in jim določili sposobnost procesa.

Slika 4.1: Faze postopka meritve

Ugotovitev

potencialnih

vzrokov

Zmanjševanje

spremenljivk

za merjenje

Izdelati plan

zajemanja

podatkov

Preverjanje

merilnega

sistema

Prepoznati

vplivne

podatke

Zbiranje

podatkov

Določiti

sposobnost

procesa

←


12

4.2 Diagram ribja kost

V fazi Meritve (Measure) smo pri raziskavi vzrokov netesnosti sekljalnika uporabili diagram

ribje kosti (Ishikawa). Ta diagram je enostavno orodje za generiranje mnenja oz. idej o

moţnih vzrokih za napako.

Slika 4.2: Diagram ribja kost za netesnost sekljalnika

“Glava ribe”, ki predstavlja posledico ali učinek, je v našem primeru Netesnost sekljalnika in

je zelo jasno opisana.

Kosti “ribe” predstavljajo moţne vzroke, razdeljene na 6 glavnih kategorij in njihovih

podkategorij:

Kategorija merilni sistem zdruţuje vzroke, ki so vezani na merjenje procesa. Tu se

sprašujemo o ustreznosti in veljavnosti merilnega sistema, o momentu zategnitve in o

ustreznosti testiranja z vodo ter o verodostojnosti podatkov.

Kategorija človek zdruţuje vzroke, ki so vezani na ljudi, delo in organizacijo. V našem

primeru je bil vzrok v delavcu, ko je neprimerno namestil tesnilo in nepravilno sestavil

aparat, zato se tu sprašujemo o ustrezni usposobljenosti delavca. Za nepravilno sestavo

pa je lahko bil kriv tudi neprimeren postopek sestave.

Netesnost

sekljalnika

Človek Merilni sistem

nepravilna

namestitev tesnila

nepravilna

sestava

moment

zategnitve

zakaj kontrola

tesnosti z vodo

Metoda

oblika navoja

okrova in posode

oblika naleţnega

roba posode

ujemanje

dolţina naseda

navoja

tesnilo

kvaliteta

steklene

posode

ravnost

trdota

oblika

izven

toleranc

ovalnost

Material

kvaliteta

okrova


13

Kategorija metoda označuje skupino vzrokov, ki nam povedo, kako je nekaj narejeno

in če je kaj nenavadnega. Posoda sekljalnika je iz stekla, zato je postopek izdelave zelo

zahteven. Večjo pozornost smo posvetili obliki naleţnega roba in obliki navoja

posode. Postavili smo si vprašanje o ujemanju navoja posode in navoja okrova.

Kategorija material zdruţuje vzroke, ki so povezani s kvaliteto glavnih vhodnih

materialov, kot so steklena posoda, okrov in tesnilo. Postavili smo si vprašanja o

napakah v materialu in o ustreznosti materialov.

4.3 Izbor glavnih povzročiteljev

S tehniko glasovanja (“Multi-Voting”) je vsak član tima (trije člani) imel na razpolago 9

glasov, ki smo jih razdelili med najpomembnejše vzroke. Med moţnimi vzroki smo izbrali

naslednje vzroke:

kvaliteta steklene posode je dobila 11 glasov,

kvaliteta okrova je dobil 9 glasov,

oblika navoja okrova in posode je dobila 5 glasov,

oblika naleţnega roba posode je dobila 2 glasova.

Te vzroke smo določili, da jih natančno analiziramo.


14

4.4 Plan zbiranja podatkov

Za laţje spremljanje podatkov o komponentah, ki vplivajo na tesnost sekljalnika smo izdelali

plan zbiranja podatkov.

Preglednica 4.1: Plan zbiranja podatkov

Št.

Podatek

Vrsta podatka

Operativna definicija Merilno sredstvo,

način zapisa

1 Čas zastojev v montaţi diskreten

Zastoji v montaţi od

maja do avgusta.

Spremlja kontrolor na

montaţni liniji.

SAP-BSH

operacijski sistem

2 Mere steklene posode:

- notranji premer ø 81 ±0.5

mm (kontrola tudi s kalibrom)

- ravnost na spodnjem delu

<0.5 mm

- premer navoja ø 94.5 ±0,5

mm

- premer navoja ø 94.5 mm

kroţnost

- notranji premer posode ø 81

mm

kontinuiran 8 +5 + 5 kos iz različnih

datumov.

Meri merilnica in član

tima.

3D višinsko

merilo,

kaliber

3 Mere okrova:

- premer ø 90.1 +0,3 mm

- premer navoja ø 95.4 + 0,3

mm

- premer navoja ø 95.4 mm

kroţnost

kontinuiran 5 + 8 + 8 kos iz

različnega materiala in

datuma.

Meri merilnica.

3D višinsko merilo

4 Mere tesnila:

- trdota tesnila 55 ±5 Shore

- premer tesnila ø 78 mm

kontinuiran 20 + 10 + 10 + 10 za

različne sekljalnike

Meri član tima.

Merilec trdote

5 Spuščanje sekljalnika kontinuiran 15 kos.

Meri član tima.

Merilna tehtnica


15

Plan zbiranja podatkov nam zagotavlja, da bodo zbrani podatki uporabni. Z njimi bomo

lahko analizirali povezave med vzroki in posledico. Za zbiranje uporabimo dejanske trenutne

podatke in ne starih ali laţje pridobljenih.

Vrsta podatka je lahko:

diskreten:

Števniki (celoštevilčni, vmesne vrednosti niso moţne)

Običajno jih pišemo kot deleţ v % oz. ppm.

kontinuiran:

V določenem območju lahko zavzamejo katero koli vrednost, so stalni.

Pišemo jih kot cela ali decimalna števila.


16

5 ANALIZA PODATKOV

5.1 Teoretične osnove

Za analizo podatkov rabimo poglobljena teoretična znanja o kontrolnih kartah, o porazdelitvi

procesa in o sposobnosti procesa.

Podroben diagram poteka (kontrolna karta)

Grafična orodja (prikaz podatkov, osnovna statistika, porazdelitev)

Sposobnost procesa

5.1.1 Tolerančne in kontrolne meje v kontrolni karti

Slika 5.1: Kontrolna karta s tolerančnimi in kontrolnimi mejami

Tolerančne meje (STM=USG - spodnja tolerančna meja, ZTM=OSG - zgornja

tolerančna meja)

Določene od konstruktorjev, kupcev, vodstva

Opisujejo, kaj se od nekega procesa zahteva

Povedo, koliko bi se smel proces spreminjati

Kontrolne meje (SKM=UKG - spodnja kontrolna meja, ZKM=OKG - zgornja

kontrolna meja)

Izračunane iz podatkov

Opisujejo, kaj proces dejansko zmore, koliko se dejansko spreminja

ZKM = OKG = 7.9

ZTM = OSG kupca = 6.0

Srednja vrednost = 5.0

STM = USG kupca = 4.0

SKM = UKG = 2.1


17

5.1.2 Ocena porazdelitve procesa v povezavi s toleranco

Zaradi različnih vplivov na točnost predpisane tolerance nam porazdelitev procesa precej

niha. Na podlagi ocen porazdelitve procesa izvedemo izboljšave.

Primer A

Slika 5.2: Ocena porazdelitve, manjši raztros, izven sredine tolerance

Raztros bistveno manjši kot toleranca.

Srednja vrednost leţi izven sredine tolerance.

Pričakovati moramo nastanek izmeta.

Tu je potrebno proces centrirati!

Primer B

Slika 5.3: Ocena porazdelitve, manjši raztros, izven tolerance

Raztros bistveno manjši kot toleranca.

Toleranca

Toleranca


18

Srednja vrednost porazdelitve leţi daleč od sredine.

Proces je potrebno centrirati!

Raztros je potrebno zmanjšati!

Primer C

Slika 5.4: Ocena porazdelitve, večji raztros

Srednja vrednost porazdelitve se ne ujema s sredino tolerance.

Izmet na zgornji tolerančni meji.

Proces je potrebno centrirati.

Raztros zmanjšati!

Primer D

Slika 5.5: Ocena porazdelitve, prevelik raztros

Toleranca

Toleranca


19

Srednja vrednost porazdelitve se dobro ujema s sredino tolerance.

Raztros je prevelik. Prekoračitev na obeh tolerančnih mejah.

Raztros je potrebno zmanjšati!

Primer E

Slika 5.6: Ocena porazdelitve, dve porazdelitvi

Prekrivanje dveh porazdelitev. Verjetno ga je povzročila sistematična sprememba

procesa (npr. orodje, material).

Po odpravi vzroka z lahkoto dosegamo toleranco, ker je raztros obeh porazdelitev

primerljivo majhen.

Primer F

Slika 5.7: Ocena porazdelitve, delež izven tolerančnih mej

Glavna porazdelitev ima majhen raztros.

Toleranca

Toleranca


20

Srednja vrednost se dobro ujema s sredino tolerance. Majhen deleţ leţi na drugi strani

tolerančne meje.

Lahko da gre za izmetne kose, ki jih v fazi nastavljanja nismo izločili.

5.1.3 Lastnosti normalne porazdelitve

Iz slike 5.8 je razvidno, da je za spremljane podatke 99.7 % verjetnost, da se nahajajo v ± 3

standardnih odklonih od srednje vrednosti.

68.3 % vseh podatkov bo padlo v ± 1 standardni odklon

95.5 % vseh podatkov bo padlo v ±- 2 standardna odklona

99.7 % vseh podatkov bo padlo v ± 3 standardne odklone

99.993 % vseh podatkov bo padlo v ± 4 standardne odklone

99.99994 % vseh podatkov bo padlo v ± 5 standardnih odklonov

99.9999998 % vseh podatkov bo padlo v ± 6 standardnih odklonov

Slika 5.8: Normalna porazdelitev procesa

Za večino porazdelitev velja:

da 60-75 % podatkov leţi v območju ± 1 standardni odklon;

da 90-98 % podatkov leţi v območju ± 2 standardna odklona;

da 99-100 % podatkov leţi v območju ± 3 standardne odklone.


21

5.1.4 Kazalniki procesa - pregled

Preglednica 5.1: Kazalniki procesa

Sigma Cpk ppm Yield (%)

2 0,67 30.8537 69,1

3 1,00 66.807 93,3

4 1,33 6.210 99,38

5 1,50 233 99,97

5,5 1,66 32 99,9968

6 2,00 3,4 99,99966

Sposobnost procesa

Osnova: število napak

na milijon moţnosti

Sposobnost procesa

Osnova: deleţ

proizvodov znotraj

specifikacije

Napake na milijon

moţnosti

Izplen

5.1.5 Sposobnost procesa Cp in Cpk

Zbrane podatke meritev posode, okrova in tesnila prikaţemo grafično s sposobnostjo procesa

Cp. Sposobnost procesa Cp (capability process) primerja obstoječi proces s tem, kakšen bi naj

bil. Pove nam širino zbranih podatkov.

LSL - spodnja meja specifikacije

USL - zgornja meja specifikacije

s - standardna deviacija vzorca

Uspešno ugotavljanje sposobnosti je le ob:

izračunavanju Cp s kontinuiranimi vrednostmi;

da so podatki normalno razporejeni in da je proces stabilen.

s

USLLSLpC

6

)(


22

Cpk - kritična sposobnost procesa (critical process capability), predstavlja centriranost procesa

in nam pove, kako dobri smo, primerja razdaljo med sredino procesa in najbliţjo leţečo

specifikacijsko mejo (tak kot bi proces naj bil) z varianco procesa (tak kot proces je). Pove

nam lego procesa.

X- povprečje vzorca

Vrednotenje sposobnosti procesa – primer 1

Proizvajalec izdelkov nam je v prvem tednu junija poleg izdelkov poslal tudi sposobnost

procesa za 50 kos. Na podlagi teh podatkov smo izvedli vrednotenje sposobnosti procesa.

Slika 5.9: Vrednotenje primera 1

Na diagramu sposobnosti procesa sta za določeno mero in za 50 merjencev določeni zgornja

in spodnja meja procesa. Iz rezultatov razberemo srednjo vrednost vseh podatkov 21.35,

sposobnosti procesa Cp=1.96, širina podatkov je dobro centrirana in Cpk=1.12, lega procesa je

preveč na spodnji meji, zato jo je potrebno centrirati.

Sposobnost postopka:

LSL - spodnja meja = 21.3

USL - zgornja meja = 21.5

Rezultati kontrole:

Sample mean -

srednja vrednost = 31.357

Sample -

število vrednosti = 50

StDev -

stand. odstopanje = 0.017

Sposobnost

Cp=1.96

Cpk=1.12

s

LSLX

s

XUSLCpk

3;

3min


23

Vrednotenje sposobnosti procesa – primer 2

Od istega dobavitelja enakih izdelkov smo tri tedne kasneje dobili sposobnost procesa, ki se je

bistveno razlikovala od primera 1.

Slika 5.10: Vrednotenje primera 2

Ob istih mejah procesa kot v primeru 1 imamo podobno srednjo vrednost podatkov, medtem

ko je Cp=0.87, širina ima podatkov velik raztros in Cpk=0.75, lega procesa je izven spodnje

meje procesa, zato je potrebno raztros zmanjšati in lego procesa centrirati.

Z vrednotenjem podatkov v obeh primerih smo ugotovili, da proces ni stabilen in za vsakega

posebej podali rešitve.

Sposobnost postopka:

Sample mean -

srednja vrednost = 31.386

StDev -

stand. odstopanje = 0.0383

Sposobnost

Cp= 0.87

Cpk= 0.75

Within - kratkotrajna sposobnost

Overall - dolgotrajna sposobnost


24

Spreminjanje vrednosti sposobnosti procesa

Na sliki 5.11 je prikazano, kako se spreminja sposobnost procesa Cp [3]. Spreminja se od

procesa, ki je izven spodnje in zgornje meje procesa in ima sposobnost zelo malo, zato je

rdeče barve. V srednjem delu slike 5.11 se nato spreminja preko procesa, ki je v mejah z

vrednostjo Cp=1, do vrednosti Cp=1.15 v desnem delu slike, kjer zelena barva prikazuje

ţeleno sposobnost.

Slika 5.11: Sposobnost procesa Cp

Slika 5.12 prikazuje spreminjanje sposobnosti procesa Cpk. V prvem delu je odstopanje

preveliko, saj je proces delno izven spodnje in zgornje meje procesa, zato je tudi vrednost Cpk

zelo mala. V drugem delu je proces ţe boljši, vendar je še vedno blizu mej procesa, zadnji del

pa prikazuje idealen proces, ţelen Cpk je doseţen.

Slika 5.12: Sposobnost procesa Cpk

Cp Cp Cp

k


25

Slika 5.13: Prikaz sposobnosti procesa Cp in Cpk za parkiranje avtomobila v garažo

Slika 5.13 prikazuje praktičen primer sposobnosti procesa pri parkiranju avtomobila v garaţo

[2]. V prvem primeru so garaţna vrata oţja od širine avtomobila, del avta je izven vrat, zato

avtomobila sploh ne moremo parkirati, v primeru, da bi ga parkirali, bi ga poškodovali po

obeh straneh, kar pa ni sprejemljivo. V tretjem primeru je širina vrat dovolj široka, v primeru,

da avto zapeljemo preveč v levo, se zaletimo z levim delom avtomobila, kar pa tudi ni

sprejemljivo. Optimalno območje parkiranja je prikazano v drugem primeru.


26

Sposobnost procesa Cp in Pp

Cp in Cpk vrednosti prikazujeta sposobnost procesa, na osnovi kratkotrajno zbranih

podatkov (izmena, dan, teden) v tipični velikosti 30‒50 enot, običajno ne vsebuje

posebnih vzrokov in odraţa optimalen doseg procesa.

Pp in Ppk vrednosti prikazujeta sposobnost procesa na osnovi dolgotrajno zbranih

podatkov, skozi več mesecev, in vsebuje 100-200 podatkovnih točk, sestavni del so

tako posebni kot splošni vzroki, vsebujejo celotno procesno varianco.

Primerjava kratkotrajne in dolgotrajne sposobnosti

Slika 5.14: Kratkotrajna – dolgotrajna sposobnost

Grafi krivulj sposobnosti od 1 do 4 prikazujejo kratkotrajno sposobnost (Within - Short

Term), ki glede na različen čas nastanka precej niha. Zadnji graf pa prikazuje dolgotrajno

sposobnost (Overall - Long Term), ki zajema vse podatke za daljše časovno obdobje.


27

5.2 Analiza meritev

5.2.1 Posoda

Pri stekleni posodi smo spremljali sposobnost vijačnice, kroţnosti in notranjega premera

posode.

Sposobnost procesa izdelave vijačnice posode

V sredini navoja posode smo na premeru ø 94,5 mm spremljali sposobnost procesa izdelave

vijačnice posode.

Slika 5.15: Sposobnost procesa izdelave vijačnice posode na premeru ø 94,5 mm

Meritev 18 vzorcev posode kaţe, da je sposobnost procesa Cp=1.90 v predpisanih mejah,

sposobnost kakovosti Cpk pa je na spodnji meji in tudi preko meje in znaša le Cpk = 0.49.

Proces je potrebno centrirati ali pa preveriti ustreznost toleranc.


28

Sposobnost procesa izdelave posode na osnovi meritev krožnosti

Prav tako smo za premer ø 94,5 ± 0,5 mm spremljali kroţnost posode na 25 vzorcih.

Slika 5.16: Sposobnost procesa izdelave posode na premeru ø 94,5 mm

Iz slike 5.16 je razvidno, da je večina meritev kroţnosti okrog povprečne vrednosti 0.47 mm,

prikazuje pa dokaj ozko variacijo.

Ker je raztros dokaj velik, od 0.15 do 0.85 mm, ga je zaradi neenakomerne kroţnosti

potrebno zmanjšati.


29

Sposobnost procesa izdelave posode na osnovi meritev notranjega premera posode

Notranji premer ø 81 ± 0,5 mm smo spremljali na višini 5mm od spodnjega roba posode.

Slika 5.17: Sposobnost procesa izdelave posode na notranjem premeru ø 81 mm

Dimenzija notranjega premera posode ø 81 mm ima povprečno vrednost 81.15 mm, Cp je zelo

dober, medtem ko je Cpk v predpisani meji, vendar je blizu zgornje meje procesa.

Proces je potrebno centrirati.

Zaradi odstopanj mer steklene posode bomo pri dobavitelju preverili ustreznost delovnega

procesa.


30

Preverili smo tudi kakovost med različnimi dobavami.

Slika 5.18: Povprečne vrednosti notranjega premera posode glede na datum dobave

Diagram box plot razdeli podatke na 4 dele. V vmesnem delu škatla predstavlja prva dva

dela ločena z vmesno črto mediana (je srednja vrednost meritev, ki razdeli meritve po številu

meritev na dve enaki polovici), preostala dela pa prikazujejo črte na obeh straneh, ki

predstavljajo celoten razpon podatkov. V tem diagramu stolpci nakazujejo velik vzorec,

čeprav je prikazanih malo podatkov.

V našem primeru smo izvedli meritve notranjega premera posode iz treh različnih

datumov dobave. Slika 5.18 nam prikazuje vidne razlike, meritve notranjega premera v prvem

datumu so v širšem območju in s tem je širši tudi celoten razpon vseh podatkov kot pri

preostalih datumih, mediana ima vrednost blizu 81 mm in je le malo nad srednjo vrednostjo

meritev. Meritve drugega datuma prikazujejo, da ima mediana vrednost 81.25 mm, je višja in

poteka bliţje zgornjim vrednostim meritev (to pomeni, da je imela srednja meritev vrednost

blizu zgornje vrednosti), center vseh meritev je precej niţje. Meritve zadnje dobave kaţejo, da

je mediana v centru meritev in znaša skoraj 81.27 mm, celoten razpon je manjši od

predhodnih meritev.

Za izboljšanje procesa je potrebno pri prvem datumu zmanjšati razpon (raztros), pri

drugem in predvsem pri tretjem je potrebno centrirati proces bliţje srednji tolerančni meji in

zagotoviti, da med dobavami različnih datumov ne nihajo vrednosti meritev.


31

5.2.2 Okrov

Pri okrovu smo spremljali navoj okrova in primerjali različne materiale.

Meritev vijačnice okrova

Premer vijačnice okrova 95,4 mm smo spremljali na sredini vijačnice.

Slika 5.19: Sposobnost procesa izdelave okrova na osnovi meritev vijačnice okrova

Iz slike 5.19 je razvidno, da meritev dimenzije 95.4 mm pri 25 vzorcih okrova kaţe, da Cp in

Cpk nista v predpisanih mejah, proces ima zelo velik raztros, povprečje meritev je blizu

zgornje meje procesa, velik del je tudi čez zgornjo tolerančno mejo. Za izboljšanje procesa je

potrebno zmanjšati raztros in proces spraviti v meje procesa.


32

Primerjava različnih materialov

V preteklosti smo uporabljali material Hostaform in tudi obstoječi material Tarnoform z

drugimi nastavitvami vijačnice orodja, zato smo izvedli primerjavo različnih materialov.

Slika 5.20: Primerjava meritev okrova iz različnih materialov

Slika 5.20 prikazuje, da je razpon vseh meritev zelo velik za obstoječi Tarnoform, saj se

meritve gibljejo od 95.43 do 95.62 mm. Mediana je precej niţja, najvišja je pri Tarnoformu s

staro vijačnico. Večjo pozornost bo potrebno posvetiti okrovom iz Hostaforma in obstoječega

Tarnoforma, pri slednjem bo potrebno zmanjšati razpon meritev.


33

5.2.3 Tesnilo

Sposobnost procesa izdelave tesnila

Sposobnost procesa izdelave tesnila smo spremljali na notranjem premeru ø 78 mm.

Slika 5.21: Sposobnost procesa izdelave tesnila na osnovi meritev premera tesnila

Meritev premera ø78 mm tesnila prikazuje, da imata Cp in Cpk velik raztros in sta precej pod

spodnjo mejo procesa.

Glede na to, da večina procesov ni sposobnih in točnih, je potrebno procese stabilizirati, kar

pomeni zmanjšati raztrose in jih centrirati.


34

5.3 Vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje

Pred stabilizacijo procesa smo preverili vpliv komponent sekljalnika na spuščanje z DoE

metodo in istočasno testirali tri tesnila različnih trdot 35, 45 in 50 Schore.

Slika 5.22: Vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje

Ob enakem momentu zategnitve posode z okrovom smo spremljali vrednosti spuščanja

različnih glavnih sestavnih delov. Okrov ima pri manjšem premeru 95.3 mm manjše

spuščanje, posoda ima pri manjšem premeru večje spuščanje, mehkejše tesnilo ni imelo

spuščanja, medtem ko je najtrše imelo največje spuščanje. Iz teh podatkov se vidi, da je za nas

najboljša kombinacija manjši okrov, večja posoda in mehkejše tesnilo.


35

5.4 Medsebojni vpliv komponent

S kombinacijo različnih komponent posode, okrova in tesnila smo spremljali njihov

medsebojni vpliv.

Slika 5.23: Medsebojni vpliv sestavnih komponent sekljalnika na spuščanje

V prvem delu vidimo, da pri manjšem premeru posode ni razlike v spuščanju, če je okrov

mali ali velik, pri večjem premeru posode pa je vidno, da je malo boljši manjši okrov.

V drugem delu pri mehkejšem tesnilu ni razlike v spuščanju, pri manjšem ali večjem

okrovu ni spuščanja. Pri srednje trdem tesnilu (obstoječem) manjši okrov nima spuščanja,

medtem ko večji okrov spušča malo manj kot 400 g. Pri najtršem tesnilu pa je pri obeh

okrovih večje spuščanje, največje je pri manjšem okrovu.

V tretjem delu primerjamo tesnilo in posodo. Pri mehkejšem tesnilu in različni posodi ni

spuščanja, pri srednjem tesnilu manjši premer posode nima spuščanja, večji premer pa ima

spuščanje, pri najtršem tesnilu pa pri različni posodi oba spuščata, precej večje je spuščanje

pri manjši posodi.

Iz teh podatkov vidimo, da je najboljši okrov z manjšim premerom, posoda z večjim

premerom in mehkejše tesnilo.


36

5.5 DoE analiza - načrtovanje preizkusov

DoE analiza je metoda v fazi analize, z njo načrtujemo preizkuse s kontinuiranimi izhodnimi

veličinami in kontinuiranimi ali diskretnimi vhodnimi veličinami. Z njo opazujemo

medsebojni vpliv vhodnih veličin in tudi skupen izhod, v našem primeru spuščanje. Torej je

končni rezultat izhod funkcija vhodnih veličin.

Preizkus z vsemi moţnimi kombinacijami vseh vhodnih veličin ni racionalen, zato izvedemo

manjše število preizkusov s samo glavnimi kombinacijami vhodnih veličin.

Splošen način označevanja preskusa z vsemi faktorji je podan z

2k

k je število vhodnih spremenljivk

2 je število nastavitev, ki jih bomo uporabili za vsak faktor

Preglednica 5.2: DoE faktorji

Faktor Okrov [mm] Posoda [mm] Tesnilo [Schore]

Niţja mera - nast. 95.3 94.1 35

Višja mera - nast. 95.6 94.6 45

Da bi poiskali vpliv glavnih vhodnih spremenljivk, smo naredili DOE analizo z delnimi

različnimi faktorji: dva različna premera okrova, dva različna premera navojnice in dve vrsti

tesnil različne trdote.

Izdelali smo 8 preizkusov s 3 faktorji in 2 nastavitvama, to je 8 različnih kombinacij

preizkusov.


37

Slika 5.24: Kubično načrtovanje eksperimenta za določitev vplivnosti komponent

Iz kubičnega načrtovanja je razvidno spuščanje sekljalnika pri različnih kombinacijah okrova,

posode in tesnila. Največje spuščanje 705.6 g je bilo pri kombinaciji manjši premer okrova

95.3 mm, večji premer navojnice posode 94.6 mm in tesnilu trdote 35 Schore. Najmanjše

spuščanje je pri kombinaciji okrov z manjšim premerom 95.3 mm, posoda z večjim premerom

navojnice 94.6 mm in tesnilu trdote 45 Schore. To kombinacijo smo izbrali za optimalno.

Za stekleno posodo smo pri obisku dobavitelja ugotovili, da imajo pri večgnezdnem orodju

teţave s posameznimi gnezdi. Ta gnezda ne zagotavljajo zadovoljive kakovosti, zato smo

predlagali, da jih zablokirajo ali pa popravijo.

Ugotovili smo tudi, da način kontrole ni ustrezen, saj ne zagotavlja izločitev posod iz

slabih gnezd, zato bo potrebno to izboljšati.

Za okrov smo pri dobavitelju ugotovili, da je orodje precej iztrošeno in potrebno vzdrţevanja.

Zaradi teh teţav je potrebno postopek brizganja zelo natančno optimirati in prilagajati vsaki

novi sarţi materiala.


38

Material Hostaform in tudi obstoječi material Tarnoform z drugimi nastavitvami

vijačnice orodja po preizkusu tesnosti v primerjavi z obstoječim nista pokazala bistvenih

razlik, zato smo material in nastavitve orodja obdrţali obstoječe.

Obstoječi način kontrole ne zagotavlja dovolj točnih meritev in dovoljuje večji raztros, zato je

potrebno izboljšati postopek kontrole.

Preizkus tesnosti z obstoječim in mehkejšim tesnilom ni dal bistvenih razlik, zato smo

obdrţali obstoječe.


39

6 KREIRANJE REŠITEV

Na podlagi analiz smo definirali naslednje ukrepe:

z dobaviteljem posode stabilizirati proces, popravilo orodja in uskladitev kakovosti

(estetske napake, ravnost manjša od 0.4 mm, deformacija materiala) in kontrolnih mer

(ø 81 ±0,5 mm in ø 94.5 ±0,5 mm);

izdelava kalibrov za merjenje notranjega premera posode (na obeh lokacijah enak

postopek kontrole);

z dobaviteljem okrova stabilizirati proces brizganja, uskladitev kakovosti in kontrolnih

mer (90.1 +0,3 mm, ø 95.4 +0,3 mm) in uvedba kontrolne metode;

izdelava kalibrov okrova za spodnjo in zgornjo mejo tolerance 90.1 0 +0,3 mm in z

vhodno kontrolo definiranje kontrolnih mer (kaliber 90.1 mm, koto 70 +0,3 mm je

merjena v korenu 70.3-70.5 mm);

izdelava priprave za vijačenje okrova, leţaja, tesnila in posode na točno določen

moment 4,5 Nm ter korekcija naseda okrova v pripravi za vijačenje (pri povečanem

momentu ni več lomljenja jezičkov okrova). S temi ukrepi se je zmanjšal vpliv

delavca.

Analiza tveganja:

- s pilotno serijo bomo preverili vhodni material in postopek montaţe;

- ne uvajamo novih postopkov izdelave, ampak samo optimiranje obstoječih;

- da zmanjšamo tveganje sposobnosti procesa, bomo povečali kontrolo skladnosti na

vhodu materiala.


40

7 NADZOR

Kontrolna grafa na slikah 7.1 in 7.2 prikazujeta razliko količine iztoka pred in po optimizaciji

procesa. Pred optimizacijo so bile povprečne vrednosti spuščanja 535 g/h, bile so veliko višje

kot pa po optimizaciji, kjer so bile povprečne vrednosti 38 g/h.

Posamezne vrednosti so pred optimizacijo precej nihale - ali ni bilo spuščanja ali pa je

bilo spuščanje celotne količine. Po optimizaciji ni bilo spuščanja celotne količine in tudi

nihanje posameznih vrednosti se je precej zmanjšalo.

Slika 7.1: Kontrolni graf količine iztoka


41

Na obeh slikah imamo prikaz istih podatkov količine iztoka vode. Na sliki 7.1 so podatki

prikazani v zaporedju vzorcev, na sliki 7.2 pa po posameznih vrednostih.

Slika 7.2: Kontrolni graf posameznih količin iztoka


42

8 ZAKLJUČEK

V svojem diplomskem delu sem obdelal teoretični del metodologije 6 SIGMA, jo uporabil pri

svojem projektu in z njo dosegel zastavljeni cilj.

Z izdelavo diplomske naloge sem spoznal, da z vključevanjem vseh moţnih vzrokov za

napako, z vključevanjem strokovnega tima, s sistematičnim pristopom, z uporabo različnih

metod in analiz lahko dobimo zelo uporabne podatke ter na njihovi osnovi lahko izvedemo

koristne ukrepe.

Cilj diplomske naloge Optimiranje tesnosti sekljalnika, je bil z odpravo časa zastoja in

z zmanjšanjem količine spuščanja sekljalnika v proizvodnji za manj kot 110 g doseţen.

Preglednica 8.1: Količina spuščanja

Cilj Prej Po ukrepih

Količina spuščanja [g] < 110 535.4 38.3

V svoji diplomski nalogi sem ţelel prikazati, da se pri reševanju določenega problema ne

smemo oprijeti prvega vzroka za napako, ampak sistematično poiskati čim več vzrokov, jih s

pomočjo metodologije 6 SIGMA oceniti, analizirati, kreirati rešitev in jo z vpeljavo v

proizvodni proces tudi realizirati.

Zato velja rek:

"If you ever

stop improving,

you stop

being good"

"Če boste kdaj

prekinili z izboljšavami,

ne boste več dobri"


43

SEZNAM UPORABLJENIH VIROV

[1] Ačko Bojan: Teoretične osnove predmeta Management kakovosti.

[2] Denkeler [svetovni splet]. Dostopno na WWW: http://www.denkeler-

qm.de/Schul/Stat/cpk.htm/ [20.8.2011].

[3] Elsmar [svetovni splet]. Dostopno na WWW: http://elsmar.com/Cp_vs_Cpk.html/

[26.8.2011].

[4] Kreft Anica, roj. Retko, ena prvih delavk v novo nastali tovarni leta 1970.

[5] Notranji viri podjetja BSH: Teoretične osnove Green belta s 6 SIGMA metodologijo.

[6] Six sigma [svetovni splet]. Dostopno na WWW: http://www.6sigma.us/ [26.8.2011].

[7] Šostar Adolf: Management kakovosti: univerzitetni učbenik, Maribor: Fakulteta za

strojništvo, 2000.

[8] Tanttech [svetovni splet]. Dostopno na WWW: http://tanttech.com/six_sigma.html/

[19.8.2011].

[9] Vujica - Hercog Nataša, Plečko Alenka: Uporaba metodologije 6SIGMA v proizvodnem

podjetju: zbornik trajnostni razvoj - pot iz krize: Orodjarstvo 2009, str. 81


44

PRILOGE

Priloga 1.: Kaliber notranjega premera okrova GRE - NE GRE

Priloga 2: Priprava za vijačenje sekljalnika na določen moment


45

Priloga 3: Kaliber posode steklenega sekljalnika


46

Priloga 4: Kosovnica sekljalnika MUM4


47

Priloga 5: Aparat MUM4 s priborom


48

Priloga 6: Aparat MUM4 s sekljalnikom

optimiranje tesnosti sekljalnika mum4 z … · sipoc - supplier, input, process, output, customer...

Documents