DMAIC流程在自动焊接质量改进中的应用

本文按照六西格玛DMIAC流程对A企业自动焊接质量进行改进.按照DMAIC流程对问题进行定义,明确改进目标。然后测定导致自动焊质量问题的可能原因,并对相关测量系统的能力进行评定和改进.在此基础上进一步分析导致质量问题的根本原因,并设计了一个2~((-2))试验方案,找出影响焊接缺陷的显著因素并进行优化,使得自动焊过程的缺陷水平降为DPHU低于0.05,超过了预期目标,成本节省显著。最后,为了保持改进成果,对过程建立了适当的在控制方法.     

流动管道内反声降噪数值研究

本文用流体力学方法建立了流动管道内反声降噪数值方法，其中，严格推导了反声源的数学模型．本文还给出了产逆流和声顺流传播时管内声场反声影响的数值算例，并讨论了流动速度、反声源强度和相位的影响．算例表明：反声降噪具有很好的工程应用前景．     

SiO/SiO_2超晶格结构界面发光的研究

利用热蒸发技术在硅衬底上制备了层厚不同的SiO/SiO2超晶格样品.对其光致发光谱进行研究发现,随着SiO/SiO2超晶格中SiO层厚度的增加,发光峰在400～600 nm之间移动.研究表明,样品的发光中心来自于SiO/SiO2界面处的缺陷发光(界面态发光).即在样品沉积的过程中,在SiO/SiO2的界面处由于晶格的不连续性,会形成大量的Si-O悬挂键,这些悬挂键本身相互结合可以形成一定数量的缺陷,同时由于O原子容易脱离Si原子的束缚而产生扩散,因此,这些悬挂键可以与扩散的O原子结合,随着SiO层厚度的增加,在SiO/SiO2的界面处先后出现WOB(O3<≡Si-O-O·),NOV(O3≡Si-Si≡O3),E'中心(O≡Si·),NBOHC(O3≡Si-O·)等缺陷,这些缺陷在SiO层厚度增大的过程中对发光先后起到主导作用,从而使得发光峰产生红移.     

六西格玛在F半导体公司BGA产品质量改进的应用

BGA(Ball Grid Array球栅阵列封装)是一项被广泛应用的高密度封装技术。对BGA产品制造来说,过程中的最容易出现次品的环节是植球工序。本文采用六西格玛管理的DMAIC流程,通过控制胶量厚度和植球偏移量这两点对提高植球成功率最有影响的因素,对影响BGA产品制造过程中植球工序的设备能力进行了改进,取得良好的效果。     

医疗血常规检测系统重复性与再现性研究

医疗血常规检测系统被广泛用于医疗诊断,其能力是否充足对医疗诊断结论有着重大的影响。只有当生理指标被准确地检测,才有助于做出正确的判断。本文对血常规检测系统进行重复性与再现性研究,通过安排交叉实验并利用方差分析,对血常规检测系统的重复性与再现性进行研究和评价,并在此基础上针对红细胞平均血红蛋白浓度检测系统进行了实证研究。本研究提出的血常规检测系统能力评价方法对医疗诊断质量的保证提供了重要基础。     

不同标准差估计方法下的过程能力指数的置信区间的比较研究

采用样本标准差$s$、$s/c_4$、$\ol{R}/d_2$以及MVA分析后的$\wh{\sigma}_{\text{TOTAL}}$分别估计总体标准差,介绍了相应的$\wh{C}_p$和$\wh{C}_{pk}$以及$C_p$的置信区间,分析了每种标准差估计方法的特点, 结合案例进行比较研究.     

多响应优化方法的比较和应用研究

本文对目前几种多响应优化的主要方法进行了分析和总结,考察了马氏距离法、多元损失函数法、满意度函数法、概率法以及双响应曲面等几种主要方法在多响应优化中的应用,并对实例的多响应的预测值和方差进行了优化,比较了这几种方法的优缺点。研究结果表明,满意度函数法和概率法在处理多响应优化过程中能够取得较好的优化效果。     

方差分析在复杂测量系统能力分析中的应用

测量系统分析是QS9000标准中的核心要素之一,主要用来评估测量系统对工序质量改进的保证程度。传统的测量系统能力分析主要采用极差分析或方差分析研究单台测量仪器组成的二因素交叉型简单测量系统,本文从企业的实际情况出发,采用方差分析法研究包含多台测量仪器的复杂测量系统,基于三因素套析因混合效应实验模型的方差分析和方差估计,提出了这种测量系统能力分析的方法,并给出了应用实例。     

多元系统马氏田口方法的诊断与分析研究

马氏田口方法是研究多元系统的一种新方法,主要用于建立和优化多元系统的测量表,以便采用优化后的测量表进行诊断/预测。本文基于马氏田口方法四大基本步骤和MYT正交分解对马氏田口方法进行了拓展研究。首先,介绍了马氏田口方法的四大基本步骤;接着介绍了MYT正交分解法,并将MYT正交分解法应用于多元系统的马氏田口方法异常值潜在原因分析;最后,利用拓展后的马氏田口方法对某医院血粘度诊断系统进行了优化,同时对利用优化后的测量表进行诊断时发现的异常值进行了潜在原因分析,取得了良好的效果。     

自相关过程的质量控制图

常规控制图应用的基本假设是从过程得到的测量值彼此独立,但许多连续型的制造业生产过程(例如化学和制药)往往存在自相关,此时常规控制图容易虚发警报。基于数据的样本自相关函数,本文改进了常规控制图的控制界限,使之适用于自相关过程,并运用常规X-s控制图和本文修正的X控制图对一个实际案例进行了比较分析,结果表明本文修正的X控制图可正确地判断过程是否处于受控状态。