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从一个对比测试的注意点到培养六西格玛思维

作者:深圳市力源电池科技有限公司来源:深圳市力源电池科技有限公司 日期:2014年7月3日 17:17

 

    
                          从一个对比测试的注意点到培养六西格玛思维
   
    当一个意识只有助于解决一个问题时,那这个意识可以叫做“实验结论”,例如我们可能会做一个“夹具baking最优时间”的实验;当这个意识可以解决很多个类似问题的时候,那这个意识可以叫做“系统知识”,例如文武最近接的一个改善叫做“快速换模”,它的主导思想(内外作业的划分、并行作业的规定等)可以应用于很多工序的改善;当这个意识可以为从事与之相关行业的人提供必要的、不可替代的帮助时,那这个意识就会被成为“学科”,例如数学、化学;当这个意识放置于天下皆准、可以为各行各业的人提供解决问题的思路时,那这个意识就上升为了“思维方式”。六西格玛就是其一。
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       不论你是在家蒸馒头卖馒头,还是在搞最尖端的航空工业,六西格玛即便不能不可或缺于始终、但也绝对可以锦上添花于各处。只要与“数据”有关的东西,都可以使用六西格玛来处理。若是有人觉得并非如此,则仅仅是其不懂六西格玛之精髓罢了。六西格玛的精髓就是六西格玛的思维方式。
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       有些人会问,六西格玛到底有啥用呢?以文武目前的见识和水平来说:如果一个人不懂六西格玛(中最基础的几个常识),那他在分析数据的时候,很有可能把实际上的A组由优于B组分析的真实结论误认成A组与B组无差异;把产线已经遇到的异常判定为正常;别人用8组实验可以得出5个因子的最佳水平而你可能要用32组实验还不一定得出准确结果;别人的报告用直观的图片说话而你只能用大堆大堆的让人看着迷糊的文字……
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       该讲具体的例子了,文武本次的例子很简单,谁都会遇到——为了对比A/B两组电芯厚度的差异,测量和数据处理时需要有哪些注意事项
       常规的做法是人人都会的,各取几十psc电芯,然后卡厚度,之后求平均值,比较平均值大小。但即使这个哪怕是操作工都会的东西,里面也包含着不少六西格玛思想,且听文武一一道来。
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       测量系统的分辨力分辨力指的是测量系统可以测量得出的最微小变化的能力。例如,卡尺可测量出来的最小值为0.01mm,其分辨力就是0.01mm;千分尺可测量出来的最小值为1um,其分辨力就是1um。注意不要将分辨力与仪器自身的误差混在一起。即使一把数显千分尺会把1mm的厚度测成2mm,那它的分辨力也还是有0.01mm,因为其测量的最小单位依旧是0.01mm。测量仪器使用说明书上也会注明测量误差,对千分尺而言,其分辨力为1um不需赘言,其测量误差的算得方法是用此千分尺(需要是矫正过的)连续测量一个厚度标准件,每次测量值与厚度标准件的厚度值的差异的3倍标准差,既为测量系统的测量误差。当然此测量误差要以测量系统无偏倚(也就是说测量值的平均值要与真实值相等或接近)为前提。
       在进行测量时,对测量系统的分辨力有着硬性的要求——必须同时小于测量数据最大最小值差异的十分之一及测量值六倍标准差的十分之一。如此说比较抽象,举两个例子。假设一个单位会在电芯分容后测量O1和O2并计算K值,现有电压仪的分辨力仅有1mV。在测量O1时,电压要求3.84V≤O1≤3.9V。此时需要测量数值的上限(既3.9V)与下限(3.84V)的差值为60mV,其十分之一为6mV,分辨力1mV比其小,合格;此时也可以说,用目前电压仪的分辨力可以准确分辨出电芯电压是否在3.84~3.9V之间。K值要求K≤0.083mV/h,O1和O2测试时间间隔为3天,最大压降为0.083*24*3≈6mV,十分之一为0.6mV;说明只有当电压测试仪的分辨力高于0.6mV时,测得的K值才是可信的。而此时测试仪的分辨力为1mV,不合格。总的来说,测试仪的分辨力可以判断O1是否在工艺范围之内,但是太低不能判断K值是否在工艺范围之内。(例子中以简单的测量极差为例子,以标准差为例子与之类似)具体到两组电芯厚度测量这一例子,测量电芯一般的工具为分辨力为0.01mm的卡尺或分辨力更高的高度规,显然是满足测量要求的。但对于涂布、辊压所用的在线测厚,虽然很多单位都在用,但其分辨力就往往不达标了。以辊压在线测厚为例,双面厚度允许的公差不会超过±5um,一般为±4um或更小,此时若在线测厚分辨力仅有与千分尺一样的1um,则从量具分析的角度来说,这个在线测厚仪器的分辨力是不合格的。
       最小取样数我们所测试的东西,永远都只是“样本”,但是我们需要得到的结论,永远是“总体”的差异。具体到此例子,假使我们各选择了A组和B组电芯各20pcs,则此20pcs分别为两组的样本,而按每组完全相同的工艺生产无数个电芯后、这无数个电芯才是各组的总体。我们想知道总体的差异,但是又不可能实际测量总体中的所有数值,故只有测量样本的数值,然后从样本的差异预测总体的水平和各总体间的差异
       当样本所取数值越多时,其对总体水平的预测越准确;当样本数据的分布越集中时,其预测结果越准确。作为影响预测准确度的样本取样数量,自然是多多益善;同时也有最低标准:求平均值则最少取15个样本、求标准差则最少取30个样本。至于选择此标准的原因,应该是统计学泰斗在最初的探索时、以类似于“能以95%以上的准确率预测出总体所处范围”作为第一标准制定的,具体规则文武也是知其然不知其所以然。标准既然有了,未来朋友们再做测试就要注意了,如果想求平均值的话,只取十个八个数据就有些山寨了;想做直方图看分布的话,数据量不足三十个不仅会让直方图很难看、也得不到预期的准确结果。当然此处有一个例外就是安规测试中、往往每项测试所用电芯数量很少,实际上这类gonogo的测试,数量要更多才行,不过一是由于测试太多成本太高,二是由于如果有一个电芯NG,则就可以判断这项测试NG,故很多测试数量不过三五个。至于后续对某项测试的改善验证,则可以将两组电芯升温曲线、爆炸前坚持时间等作为是否有改善的第二依据,但若除了pass和ng外没有其他的判断标准,则还是需要增加测试数量,具体的判断方法是minitab中的统计——基本统计量——双比率。操作比较简单大家可以试一下。
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       取样的顺序。取样的顺序也可能对测试结果造成影响。假如我们是先测量A组厚度、测量完毕后再测量B组厚度的话,则很可能会出现卡到后面越来越紧或者卡到后面越来越松的情况,进而影响测试结论。测量电芯的厚度还算好些,若是测量卷芯的厚度,就更不能将两组进行先后测量了,因为卡卷芯厚度时需要让卡尺夹紧卷芯,很容易卡到最后力量照之前有了明显变化。既然这样的话,让两组电芯挨个交替测量是否可行呢?依文武来看,还是谈不上完全防呆;实验安排中,往往一组电芯是实验组一组电芯是对比组,而两组之间的差异,或许已经在我们的心里有了判断,亦或许是为了让实验成功、为了向老大汇报出我们之前预期的结果,致使在卡我们心里预期会厚的那一组电芯时,我们用的力会小一些,卡的点会多一些;卡预期会薄的那组电芯时,卡的会紧一些。这样,心里因素又会对结果造成影响。最为稳妥的方式是,将两组电芯一一记录组号后全部打乱,然后混在一起卡且不能知道自己正在测量的电芯是哪一组。这样得出的结论就是非常可信的了。当然,若是使用固定压板重量的厚度规来测厚度,就不用这么麻烦了。因此在测量时尽量减少人的参与,也可以防止一些问题的发生。
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       取样的随机性。样本的选取对最终结论的得出有着重大的影响。在此例子中,影响电芯厚度的因素或与电芯厚度有相关性的因素很多:容量越高厚度可能越厚,故选择电芯是万不能选择A组容量高档和B组容量正常档的;除气机对厚度可能会有影响,故尽量选择同一台除气机的电芯,若两组电芯分别在不同的几台除气机除气,那就要每台除气机都要进行取样,若两组分别只在各自的一台除气机进行除气,那实验的准确性就要打问号了。可以说,取样的时候,分的越散越好,越散则实验外可能影响到厚度的噪声因子的对实验的影响就会越小。如果可以的话,尽量在不同盒子、不同机台上各取数个样本。当然让两组电芯在除了实验因子之外的各个工序混在一起制作是最好的方式,但是这涉及的问题是实验设计,不属本文范畴。

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