Minitab應用系列之MINITAB軟件在LEA電子槍工藝設計中的應用

Minitab應用實例之MINITAB軟件在LEA電子槍工藝設計中的應用

我們在選用一個軟件時一方面應該看該軟件的功能,同時軟件的易用性以及它的使用率也應該進行考慮。找了很多質量方面的書籍,看到一個用Minitab軟件解決生産過程中所遇到的一個真實案例。現與大家分享。

MINITAB軟件在LEA電子槍工藝設計中的應用

【摘要】

電子槍被稱爲顯像管的心髒。LEA電子槍是我公司自行開發的一個新産品。而LEA電子槍的G1/K、G1/G2間隙設置對顯像管的電特性,尤其是EKCO(截止電壓)、8」EWT(8」發射)及40」EWT(40」發射)等電特性有直接影響。因此,確定LEA電子槍的工藝最佳G1/K、G1/G2間隙設置,對確定顯像管的最佳電特性值意義重大。文章闡述了LEA電子槍工藝設計階段MSA、Regression、ANOVA、SPC等質量工具的運用,並借助MINITAB軟件的幫助,成功地實踐了六西格瑪DMAIC過程,找到了LEA電子槍G1/K、G1/G2間隙的工藝最佳設置,爲新産品的開發成功及順利量産奠定了基礎。

【關鍵詞】LEA電子槍、MSA、Regression、ANOVA、SPC、EKCO、8」EWT、40」EWT

【界定階段】

(1) 項目背景

LEA電子槍是我公司自行開發的一個新産品。它具有兼容性強、裝配簡單、電特性優良等特點,因而成爲目前顯像管行業的主流産品。

(2) 項目主要任務

LEA電子槍工藝設計的主要任務是確定G1/K、G1/G2的最佳間隙。這兩個參數對整管的EKCO(截止電壓)等電特性參數有強相關關系。因此,通過各項試驗來摸索G1/K、G1/G2與整管EKCO值之間的關系,並通過相關檢測手段來保證批量生産時G1/K、G1/G2間隙處于受控範圍是本項目的主要任務。

【測量階段】

(1) G2/K氣動量規的測量系統分析

G1/K間隙在對應工序制造時可通過模擬規設定最佳間隙值並通過氣動量規的顯示直觀地反映出其間隙的實際值,一旦完成制造便無法再進行G1/K的複測;G1/G2間隙在對應工序制造時可通過塞片確定最佳間隙值,並可通過間隙規對實際間隙進行精確測定,但在實際大批量生産時無法對每一把槍進行精測(比較費時)。上述兩個問題對G1/K、G1/G2間隙的控制帶來很大困難。在實際生産中,我們通常對這兩個間隙的控制采用G2/K間隙的測定來保證G1/K、G1/G2間隙的受控。G2/K表示G2零件至陰極的距離,可用下列函數式表示它們之間的關系:

G2/K=G1/K間隙+G1厚度+G1壓印深度+G1/G2間隙+G2厚度

其中G1厚度、G1壓印深度、G2厚度三個參數由零件來料決定(沖制件),實踐證明其一致性好,因此G2/K的變化可直接反映出G1/K、G1/G2間隙的變化。G2/K的測量使用氣動量規,在量産過程中我們對每一把電子槍均進行G2/K間隙全檢。因此G2/K氣動量規測量系統合格與否關系到G1/K、G1/G2間隙控制狀況。

(2) G2/K氣動量規測量系統R&R分析

王朝网络

圖1 G2/K氣動量規測量系統R&R分析

StdDevStudy Val%Study Val%Tolerance
Source(SD)(5.15*sd)(%SV)(SV/Toler)
Total Gage R&R1.79E-039.22E-0333.0418.44 小于30%,測量系統可接受
Repeatability1.08E-035.55E-0319.911.11
Reproducibility1.43E-037.36E-0326.3814.72
Operator1.43E-037.36E-0326.3814.72
Part-To-Part5.11E-032.63-0294.3852.68
Total Variation5.42e-032.79e-02100.0055.81

G2/K氣動量規測量系統R&R分析結果表明,該測量系統可接受。

【分析階段】

(1) 由于各種電子槍在顯像管中的工作原理相同,並且根據現有各品種電子槍的生産和質量分析經驗,因此確定整管中EKCO(截止電壓)、8」EWT(8」發射)和40」EWT(40」發射)等電特性參數與LEA電子槍G1/K、G1/G2間隙有強相關關系。

(2) 采用回歸分析方法擬合8」EWT、40」EWT、EKCO與G1/K、G1/G2的回歸方程

王朝网络

8」EWT與G1/K、G1/G2的回歸分析

Regression Analysis: 8"EWT versus G1/K, G1/G2

The regression equation is

8"EWT = 5892 - 24132 G1/K - 8953 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant5891.7786.77.490.000
G1/K-241325813-4.150.002
G1/G2-89534182-2.410.058

S = 44.31 R-Sq = 76.9% R-Sq(adj) = 72.2% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

SourceDFSSMSFP
Pegression2651903259516.600.001 P<0.05,回歸方程顯著
Residual Error10196361964
Total1284826
SourceDFSeq SS
G1/K156191
G1/G218999

Unusual Observations(異常觀察值)

ObsG1/K8"EwtFitSE FitResidualSt Resid
120.1221300.01380.925.5-80.9-2.24R

R denotes an observation with a large standardized residual

40」EWT與G1/K、G1/G2的回歸分析

Regression Analysis: 40"EWT versus G1/K, G1/G2

The regression equation is

40"EWT = 6363 - 22880 G1/K - 11883 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant6362.7893.97.120.000
G1/K-228806605-3.460.006
G1/G2-118834752-2.500.031

S = 50.35 R-Sq = 74.3% R-Sq(adj) = 69.1% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

SourceDFSSMSFP
Regression2731393657014.420.001 P<0.05,回歸方程顯著
Residual Error10253562536
Total1298495
SourceDFSeq SS
G1/K157287
G1/G2115852

Unusual Observations(異常觀察值)

ObsG1/K40"EWTFitSE FitResidualSt Resid
20.1131632.01697.840.0-65.8-2.16R

R denotes an observation with a large standardized residual

EKCO與G1/K、G1/G2的回歸分析

Regression Analysis: EKCO versus G1/K, G1/G2

The regression equation is

EKCO = 208 - 1215 G1/K + 83 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant207.6330.566.790.000
G1/K-1215.4255.8-5.380.000
G1/G282.7162.50.510.622

S = 1.721 R-Sq = 76.0% R-Sq(adj) = 71.2% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

SourceDFSSMSFP
Regression293.77446.88715.820.001 P<0.05 回歸方程顯著
Residual Error1029.6292.963
Total12123.403
SourceDFSeq SS
G1/K193.006
G1/G210.768

Unusual Observations(異常觀察值)

ObsG1/KEKCOFitSE FitResidualSt resid
20.11382.50084.7581.369-2.258-2.16R

R denotes an observation with a large standardized residual

(3) 結論

回歸分析結果顯示,回歸方程擬合良好,但三個回歸方程中均出現了異常觀察值,這對回歸方程的擬合性有一定的影響。在後續的工作中需要對回歸方程的擬合性進行優化。

【改進階段】

(1) 優化各參數回歸方程的擬合程度

由于觀察值「2」的試驗結果在40」EWT和EKCO的回歸方程中均出現了異常報警,說明該組試驗數據的可靠性存在一些問題,我們決定將該組異常數據去除後重新擬合回歸方程,結果如下:

8」EWT與G1/K、G1/G2的回歸分析

The regression equation is

8"EWT = 6410 - 37231 G1/K - 2952 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant6409.9700.79.150.000
G1/K-372317582-4.910.001
G1/G2-29524408-0.670.52

S = 37.30 R-Sq = 84.8% R-Sq(adj) = 81.5% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

SourceDFSSMSFP
Regression2700973504825.190.000 P<0.05 回歸方程顯著
Residual Error9125201391
Total1182617
SourceDFSqe SS
G1/K169473
G1/G21624

40」EWT與G1/K、G1/G2的回歸分析

The regression equation is

40"EWT = 7030 - 39748 G1/K - 4156 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant7030.0729.19.640.000
G1/K-397487890-5.040.001
G1/G2-41564587-0.910.389

S = 38.81 R-Sq = 86.2% R-Sq(adj) = 83.1% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

[]
SourceDFSSMSFP
Regression2846024230128.080.000 P<0.05 回歸方程顯著
Residual Error9135571506
Total1198159
SourceDFSeq SS
G1/K183365
G1/G211237

EKCO與G1/K、G1/G2的回歸分析

The regression equation is

EKCO = 231 - 1794 G1/K + 348 G1/G2

PredictorCoefSE CoefTP
Constant230.5124.869.270.000
G1/K-1793.8269.0-6.670.000
G1/G2347.6156.42.220.053

S = 1.323 R-Sq = 85.4% R-Sq(adj) = 82.1% (回歸方程擬合良好)

Analysis of Variance

[]
SourceDFSSMSFP
Regression291.81345.90726.220.000 P<0.05 回歸方程顯著
Residual Error915.7561.751
total11107.569
SourceDFSeq SS
G1/K183.160
G1/G218.653

Unusual Observations

ObsG1/KEKCOFitSe FitResidualSt Resid
120.11776.90079.7310.490-2.831-2.3R

R denotes an observation with a large standardized residual

結論:異常觀察值剔除後,回歸方程擬合程度更加良好。

(2) 利用優化後的回歸方程進行預測,並確定最佳G1/K、G1/G2間隙值

根據整管電特性的要求,EKCO最佳值爲80V左右,8」EWT最佳值爲1400~1500μA,40」EWT最佳值爲1600μA左右。根據這些要求,我們利用回歸方程對G1/K、G1/G2進行預測,結果如下:

王朝网络

綜合EKCO、8」EWT、40」EWT的預測結果,最終確定G1/K的最佳值爲0.118、G1/G2最佳值爲0.175。

(3) 對最佳工藝設定值的驗證試驗

根據回歸方程的預測最佳值,我們再次進行了驗證試驗,確認試驗結果符合最佳電特性的要求。數據如下:

王朝网络

在之後的小批量、中批量及大批量試驗中電特性參數的各項抽查均達到要求。因此證明以G1/K 0.118爲中心值、G1/G2間隙0.175爲中心值進行工藝設置是符合最佳工藝要求的,並具備量産要求。

【控制階段】

(1) 對G1/K間隙實施SPC控制

收集了一個月的G1/K間隙數據,用MINITAB對數據進行分析,確定了<X>-R圖的控制線用于日常管理。

王朝网络

(2) 對G1/G2間隙實施抽樣精測管理

在確定G1/G2間隙大小的壓槍工序,我們規定每天批量生産前精測15把LEA電子槍的G1/G2間隙,根據測試數據對壓槍塞片規格進行調整,確保G1/G2間隙符合最佳設置要求。

參考文獻:

1.《六西格瑪核心教程黑帶讀本》 中國標准出版社

2.《六西格瑪成功實踐實例荟萃》 中國標准出版社

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