Z公司目前最大的客戶之一，產(chǎn)品具有種類多，量大的特點(diǎn)。自Z公司按鍵量產(chǎn)以來，按鍵壓傷問題一直嚴(yán)重困擾著生產(chǎn)，按鍵壓傷的不良率一直居高不下，平均不良率5%，最高達(dá)到10%，一旦有壓傷不良，整個按鍵組件就需要報廢處理，報廢金額巨大。因此快速有效地降低按鍵壓傷不良率勢在必行。通過學(xué)習(xí)六西格瑪?shù)闹R得知，可以通過運(yùn)用六西格瑪分析階段的知識點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，找到顯著的影響因素并建立函數(shù)關(guān)系，從而快速進(jìn)行針對性改善。

六西格瑪?shù)母倪M(jìn)模式(DMAIC)

六西格瑪?shù)姆椒ㄊ且环N采用量化的方法分析流程中影響質(zhì)量的因素，找出最關(guān)鍵的因素加以改進(jìn)，從而達(dá)到更高的品質(zhì)要求和提升客戶滿意度。而六西格瑪是將穩(wěn)健設(shè)計技術(shù)與六西格瑪管理集成加以應(yīng)用的技術(shù)，其具體實(shí)施模式為DMAIC。六西格瑪?shù)母倪M(jìn)活動(DMAIC)分為5個階段，15個步驟，如表1所示。

六西格瑪?shù)挠绊懸蛩鼗貧w分析

回歸分析是一種用回歸方程式來確定兩個變量之間存在的函數(shù)關(guān)系，用輸入變量預(yù)測輸出變量的統(tǒng)計性分析方法。其中，邏輯回歸(對數(shù)回歸)是考慮響應(yīng)變量Y是離散變量，而自變量X為連續(xù)變量的問題，希望分析出哪些X對Y有顯著影響。從Minitab軟件分析出來的對數(shù)回歸表中可以看出哪些變量是顯著的，哪些是不顯著的。去除不顯著變量，獲得縮減模型，重復(fù)上述步驟，直至獲得最佳效果。

Y為計數(shù)型數(shù)據(jù)，X為計量型數(shù)據(jù)的回歸分析部件尺寸的過程中，需要通過收集尺寸數(shù)據(jù)及不良現(xiàn)象來尋到尺寸與不良的關(guān)系。因此在解決問題之前，必須尋找兩者的關(guān)系，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。Z公司的按鍵項目為例，分析按鍵劃傷的主要影響因素。此項目中比較特殊的地方在于Y是計數(shù)型數(shù)據(jù)，1表示壓傷，0表示未壓傷；而X是計量型數(shù)據(jù)，表示關(guān)鍵部件的關(guān)鍵尺寸。通過學(xué)習(xí)六西格瑪知識，收集數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地采用了比較特殊的二進(jìn)制Logistic回歸分析方法，如表2、圖1所示。

通過分析，快速地找到了按鍵壓傷的主要影響因子，并針對性地通過修模進(jìn)行改善。從二進(jìn)制Logistic回歸進(jìn)入，將離散比率作為Y，其余連續(xù)性的變量作為X。

因此結(jié)合穩(wěn)健六西格瑪中回歸分析的知識，運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)的方法來確定主要影響因素，并建立回歸方程。最后針對性進(jìn)行改模改善。

通過分析方發(fā)現(xiàn)，Y為離散型變形(0和1)，X為連續(xù)性變量，所以采用邏輯式回歸分析，來判斷顯著影響因素?；薓initab軟件，對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

因y是計數(shù)型數(shù)據(jù)，x是計量型數(shù)據(jù)，因此采用"二進(jìn)制Logistic回歸分析"，分析發(fā)現(xiàn)：只有x4的P值小于0.05，為主要影響因子，如圖2所示。

剔除其它因子后，建立y(壓傷)與x4(按鍵槽寬)回歸方程：y=40.6579-39.8587x4(1)

從式(1)可以看出，按鍵帽寬度尺寸越大，壓傷不良率月底，因此我們驗證了一個模穴(按鍵帽寬度尺寸走上限：＞1.10mm)，試驗了877pcs，按鍵壓傷不良3pcs，不良率0.34%。

通過以上的分析方法，可以快速找到。經(jīng)過此次六通過以上分析方法，可以對圓刀平整度測量系統(tǒng)、過程穩(wěn)定性、過程能力進(jìn)行分析和評估，判斷當(dāng)前的測西格瑪改善活動，使得PMI按鍵壓傷不良率原來的5%下降至0.34%，預(yù)計每年可節(jié)省報廢金額40萬元以上，達(dá)成了預(yù)定目標(biāo)。