一、D階段
1、項目的選定
高爐礦渣超細粉項目是公司節能減排、資源循環的主要項目之一，位于發電廠燃化作業區與煉鐵廠干煤棚之間。它可將高爐礦渣進行深加工，產出高附加值超細粉，應用于水泥和混凝土行業，可有效提高高爐尾渣利用價值。此項目將產生的高爐水渣全部利用，從而實現高爐礦渣由原來的外排銷售到資源的產品化深加工發展利用，以此為公司創造更大的高附加值。
2、問題的陳述
統計數據表明2014年6月一2015年1月，超細粉的月平均自動控制系統故障時間為467 min,且波動較大，最長故障時間為1100 min,最短故障時間為210 min。如果以故障時間不超過287 min為標準，則大約有75%的時間超過了這個標準。
3、Y的定義及分解
Y為自動控制系統故障時間(計算機控制系統故障時間與儀表控制系統故障時間之和)。Y分解為兩部分，即計算機控制系統故障時間與儀表控制系統故障時間。缺陷是自動控制系統故障時間大于287 min。
4、項目基線及目標的設定
項目的基線為467 min/月，為完成公司下達的年生產任務，目標定為287 min/月，提高70%，符合黑帶項目(公司特制定“高爐礦渣超細粉項目”為置帶項目)目標70%-90%的提高原則。
二、M階段
M階段的目的是找到導致此問題的原因有哪些，并找出關鍵因子是什么。工作重點是在D階段工作的基礎上，進一步明確Y的測量，并通過收集X(影響因子)和Y的測量數據，定量化地描述Y。特別是通過過程分析，認識Y的波動規律，揭示過程改進的機會，識別實現項目目標的可能途徑和改進方向。
1、Y的測量系統分析
根據2014年6月一2015年1月份所有故障測試的時間共14次，與數據庫記錄時間一致的為13次，不一致的為1次。按這組數據計算一致性比率:
一致性比率=一致次數/測試總次數=13/14=92.9%
由計算可以看出，一致性比率為92.9%，大于90%。說明本測量系統良好，可以信賴。
2、Y的流程能力分析
①對2014年6月-2015年1月的故障時間進行受控驗證，用Minitab軟件繪制單值一移動極差控制圖，經檢驗，發現這些數據都只受隨機因素影響，因此這個過程是受控的。故障時間I-MR(單值一移動極差)控制圖如圖1所示。
圖1
②對2014年6月一2015年1月的故障時間進行正態性檢驗,P值=0.099>0.05，符合正態性。正態性檢驗圖如圖2所示。
圖2
③對2014年6月一2015年1月的故障時間進行過程能力分析，過程能力指數CPK=0.64，過程能力較差，急需對過程進行全面改進。
3、查找因子
通過故障時間長魚骨圖對影響故障時間的因子進行查找。
4、因子篩選
通過對42個與故障時間長有關的因子進行矩陣分析，從中篩選出了23個分值大于90的影響自動控制系統故障時間的81%的輸入因子，然后對該23個重要的輸入因子再進行FMEA(失效模式分析)，進一步找出最關鍵的輸入因子。
三、A階段
A階段的目的是確定關鍵因子確實是這些嗎。本項目通過前一階段的快速改善，系統故障明顯降低，但距離目標值還有一定差距。結合沒有明顯改善的兩個因子程序設計的合理度和磨內壓差設定進行分析改進。由于程序不合理明顯對總的故障時間有影響，本項目不再進行A階段分析，直接進行程序優化，降低故障時間。
通過前階段快速改進時發現，輥壓設定和風量設定兩個參數對磨機的故障有影響，通過參數的調整，提高磨機的運行穩定性，降低故障時間。基于以上原因，對兩個因子進行合并考慮，其他系統參數暫不進行完善改進。
四、I階段
I階段是DMAIC過程獲得具體解決問題方案的關鍵階段，使用假設檢驗對程序優化前、后進行比較，并對影響故障時間長的關鍵因子磨內壓差進行DOE試驗分析，建立RSM擬合模型與優化設計。
1、使用假設檢驗對程序優化前后進行比較
首先建立假設:改進后故障時間的平均值是否顯著降低?通過改進前、后故障時間的平均值的單值圖和箱線圖粗略地可以看出有所降低，為了準確，繼續研究P值。經雙樣本T檢驗后，P值=0.000<0.05，故障時間的平均值確實有所降低，因此改進有效。
2、全因子試驗設計
通過A階段得出磨機的穩定性對超細粉自動控制系統運行影響顯著;而通過I階段分析可知輥壓設定和風量設定兩個參數對磨機的穩定性影響比較大。我們要判斷哪個因子的主效應顯著?哪個因子的交互效應顯著?什么條件下可以獲得最佳的運行穩定性?則需要通過DOE試驗來得出結論(每個參數試驗時間為1d)。
輥壓:低水平為94 bar，高水平為98 bar。
風量:低水平為845 r/min，高水平為855 r/min。
準備做全因子試驗重復4次，中心點4次試驗。
①參數試驗設計分析
從方差分析表中可以看出，輥壓和風量的P值=0.000<0.05，說明輥壓和風量對磨內壓差影響顯著，相互間的二階交互P值全部為0.000，說明相互間的二階交互作用對磨內壓差影響顯著。主效應項P值=0.000<0.05，說明模型有效。彎曲項p值=0.824>0.05，說明模型無彎曲。
②參數試驗設計殘差分析
觀察以觀測值順序為橫軸的散點圖，殘差無不正常的升降趨勢；觀察響應變量擬合值的散點圖，殘差無“漏斗型”或“喇叭型”，此圖正常；殘差服從正態分布。由殘差分析，可以判斷實驗模型合適。
③參數試驗設計分析(回歸方程式)
磨內壓差的系數估計，使用未編碼單位的數據。
回歸方程式為:磨內壓差=1440.2-15.2906輥壓-1.70375風量+0.018125輥壓x風量。
④主效應和交互效應分析
從輥壓、風量的主效應圖可以看出，輥壓、風量均與磨內壓差成正比關系，從交互效應圖可以看出，兩條線不平行，說明輥壓和風量存在交互作用。
⑤等值線圖、響應曲面圖(見圖3)
圖3
從磨內壓差與輥壓、風量的等值線圖上看出，輥壓在94-98 bar之間取值，風速在845-855 r/min之間取值，磨內壓差能達到理想要求。
從磨內壓差與輥壓、風量的曲面圖上看出，曲面有扭曲現象，說明風量與輥壓存在交互作用。
⑥實現最優化
通過調優，當輥壓為94 bar，風速為845 r/min時，磨內壓差能達到理想要求。
五、C階段
C階段的主要工作是對改進成果進行固化納標，并對Y的SPC監控。
①改進后故障時間工程能力計算
改進后，超細粉自動控制系統故障時間的能力指數Cpk=1.27(改進前0.64)，西格瑪水平Z=3.81(改進前1.92)，能力指數比改善前有所提高。
②實施對Y的SPC監控
從超細粉自動控制系統故障時間的SPC圖來看，故障時間是穩定受控的。
③對改進成果進行固化納標
在控制階段，對M、I各階段實施的改進措施進行文件化、制度化，從而加強控制。
④項目改進成果
超細粉自動控制系統故障時間由改善前的467 min/月降低到改善后的261.5 min/月，自動控制系統穩定性得到有效控制。
實施改進措施后進行故障時間跟蹤記錄，至活動結束時故障時間呈逐月下降趨勢，表明采取的措施是有效的。
六、結語
在降低超細粉自動控制系統故障時間的項目實踐過程中，天行健咨詢專家依據六西格瑪管理的方法論，關注每個工序和指標參數對故障時間的影響，聚焦到多個問題點，進而系統性的分析問題、分解項目，針對不同的問題，使用了六西格瑪的多種工具綜合加以解決，而且每個工具和分析方法的使用都可以根據實際問題靈活運用，最終取得了良好的效果，為維護行業精細化水平的提高提供了新思路。
