车间CSTN偏光片不良率的降低培训课程

1、事业部: LCDGB Leader: 冯 伟 Project background: 08年年初至今，六车间POL良率不稳定，不良率偏高，造成生产成本浪费。通过POL不良的改善可以提高生产良率，降低公司成本。 Problem Statement: 从08年1月到5月,六车间POL平均不良率是CSTN:8.71%，计划在08年12月之前将CSTN POL不良率降低到6%以下 Scope: LCM模组生产线，贴片及相关岗位 Project Objective: POL不良率从CSTN:8.71%下降到6%.AICM MD1.1.项目背景描述项目背景描述AICM MD预估预估改善后节约金额改善后节约

2、金额: :=(=(历史的不良率历史的不良率- -目标不良率目标不良率) )* *每月的平均产量每月的平均产量* *（返（返修的材料人工费用）修的材料人工费用）* *6 6个月个月=(8.04%-6%)=(8.04%-6%)* *18000001800000* *2 2* *6 6=440640(RMB)=440640(RMB)直接直接经济效益经济效益2.2.预估项目收益预估项目收益3.3.团队成员团队成员AICM MD项目的范围LCM模组生产线模组生产线绿带负责人冯伟冯伟部门倡导者周佩先周佩先流程的负责人周佩先周佩先财务专员秦友萍秦友萍指导老师冯春园冯春园4.4.项目团队项目团队分析改善团队成

3、员AICM MDTeam Leader冯伟冯伟Project Guide冯春园冯春园工艺工艺尹坡尹坡 品质品质蒋灵燕蒋灵燕/陈楠陈楠生产生产秦国庆秦国庆设备设备姚炼姚炼5.5.历史数据描述历史数据描述POL不良率从不良率从08年年7月至月至10月的历史数据月的历史数据数据来源:品质科月报AICM MDAICM MD6.6.项目目标项目目标下降25%7.7.不良的主要缺陷细分柏拉图不良的主要缺陷细分柏拉图5月POL不良主要不良分布AICM MD主要改善对象8.8.项目计划项目计划测量阶段5 5月份不良输出控制图月份不良输出控制图14131211109876543210.1000.0750.050

4、样样本本样样本本均均值值_X =0.07476UCL=0.09909LCL=0.0504314131211109876543210.040.030.020.010.00样样本本样样本本极极差差_R=0.01294UCL=0.04227LCL=0不不良良输输出出 的的 X Xb ba ar r- -R R 控控制制图图DAICM MDAICM M数据正态测定数据正态测定0.100.080.060.040.02中 位 数平 均 值0.0850.0800.0750.0700.0650.060第 一 四 分 位 数0 . 0 5 9 6 3 1中 位 数0 . 0 6 7 0 8 0第 三 四 分 位

5、 数0 . 0 9 3 0 5 0最 大 值0 . 1 0 3 6 8 80 . 0 6 2 9 1 10 . 0 7 9 9 8 60 . 0 6 0 6 0 20 . 0 8 2 9 4 30 . 0 1 7 4 0 80 . 0 2 9 9 7 0A 平 方0 . 5 8P 值0 . 1 1 9平 均 值0 . 0 7 1 4 4 8标 准 差0 . 0 2 2 0 1 8方 差0 . 0 0 0 4 8 5偏 度- 0 . 4 9 0 3 0 7峰 度0 . 2 1 2 2 0 6N2 8最 小 值0 . 0 1 7 4 6 5A n d e r s o n - D a r l i n

6、 g 正 态 性 检 验9 5 % 平 均 值 置 信 区 间9 5 % 中 位 数 置 信 区 间9 5 % 标 准 差 置 信 区 间9 9 5 5 % % 置置 信信 区区 间间不不 良良 输输 出出 摘摘 要要P值大于0.05符合正态分布贴片过程能力分析贴片过程能力分析过程变异太大过程变异太大,制程能力偏低，当前的西格玛水平为制程能力偏低，当前的西格玛水平为1.252522191613107410.450.300.150.00样样 本本比比率率_P=0.1056UCL=0.1137LCL=0.097525201510510864样样 本本% %缺缺陷陷置 信 区 间 上 限 :1.25

7、49%缺 陷 :10.56置 信 区 间 下 限 :10.48置 信 区 间 上 限 :10.65目 标 :0.06PPM 缺 陷 :105615置 信 区 间 下 限 :104761置 信 区 间 上 限 :106474过 程 Z:1.2502置 信 区 间 下 限 :1.2455（ 95.0% 置 信 ）摘 要 统 计400002000004530150样样 本本 数数 量量% %缺缺陷陷40302010010.07.55.02.50.0% % 缺缺 陷陷频频率率Tar1111111111111111111111111不不 良良 数数 的的 二二 项项 过过 程程 能能 力力 分分 析析P

8、 P 控控 制制 图图使 用 不 相 等 样 本 量 进 行 的 检 验累累 积积 % % 缺缺 陷陷缺缺 陷陷 率率直直 方方 图图 DAICM M1.设备气夹松动 2.刀片未清洁 3.刀片的更换 4切片定位错误 5.设备未及时保养 1.刀片的使用 2.偏光片的整齐度 3.打点视角错误 1.粘片作业手法 2.拉片力度 3.粘尘垫的使用1.无尘步更换频率 2.无尘布折叠方法3.刀片使用方法 4.刀片更换频率 5.片的放置 6.设备夹伤 7.贴片区域洁净度 8.LCD来料脏 9.送片胶带质量 10.员工作业相差异11.员工的自检 12.POL来料 13无尘布质量 14.光照度 15.贴片滚轮 1

9、6.设备清洁/保养 17.人员的培训 18.5S的检查下一岗位良品拉片收片切片贴片除泡1.除泡工艺条件 2.设备保养 3.设备风叶转动NGOK外观检查流程图流程图DAICM M不良返修1.设备气夹松动 2.刀片未清洁 3.刀片的更换 4切片定位错误 5.设备未及时保养 1.刀片的使用 2.偏光片的整齐度 3.打点视角错误 1.粘片作业手法 2.拉片力度 3.粘尘垫的使用1.无尘步更换频率 2.无尘布折叠方法3.刀片使用方法 4.刀片更换频率 5.片的放置 6.设备夹伤 7.贴片区域洁净度 8.LCD来料脏 9.送片胶带质量 10.员工作业相差异11.员工的自检 12.POL来料 13无尘布质量

10、 14.光照度 15.贴片滚轮 16.设备清洁/保养 17.人员的培训 18.5S的检查拉片收片切片贴片除泡1.除泡工艺条件 2.设备保养 3.设备风叶转动流程图流程图 - - 关键流程输入输出分析关键流程输入输出分析DAICM M因果矩阵图因果矩阵图( (找出潜在关键因子找出潜在关键因子) )全体成全体成全以及全以及贴片组贴片组长进行长进行打分打分鱼骨图鱼骨图料料POL来料不良擦拭方法错误无尘布没有及时更换法法贴片室5S不好灰尘多擦拭次数不够POL在撕片后,在外裸漏时间过长设备本身异物多.打扫不干净品质意思薄弱擦拭动作不熟练人人机机擦拭不彻底.环环贴片室人员流动量大镭射灯照明光线不好.影响作

11、业擦拭异物去除工具不正确来料太脏擦拭后没有确认是否干净.擦拭不到位.有些地方漏擦拭.拿取产品时,手接触太多清洗后装托盘用的拖盘过脏作业员更换太快.导致培训不到位偏光片不良潜在关键输入因子陈述从从C&E和失效模式分析，我们得到潜在关键输入因子和失效模式分析，我们得到潜在关键输入因子: 1.作业员差异作业员差异2.作业员擦拭动作作业员擦拭动作3.LCD来料状况来料状况4.LCD擦拭次数过少擦拭次数过少From this phase we identified several potential KPIVs, next phase we will analyze these potentia

12、l KPIVs.DAICM M分析阶段Key Process Input Variables (KPIVs)NoKPIV1作业员作业差异作业员作业差异2LCDLCD清洁方法清洁方法3LCDLCD来料脏控制来料脏控制4LCDLCD擦拭次数擦拭次数KPIV1作业员作业差异作业员作业差异DICM MA关键因子描述关键因子描述作业员作业方法的规范和品质意识的提升：直接决定了LCD清洁的效果,偏光片贴附效果，所以要通过提升作业的作业规范和优化作业员的作业动作.尽量减少作业员个人品质差异来提升POL良率关键因子对应的输出关键因子对应的输出偏光片不良率期望检测到的差异期望检测到的差异CSTN下降到6%假设声

13、明假设声明Two proportion testHo: 作业员间品质无差异Ha: 作业员间品质有差异KPIV1 作业员之间显著性差异假设DICM MAHypothesis test conclusionP value = 0.000 (拒绝原假设, 作业员之间有显著性差异)测试结果在车间任意提取4位作业员.进厂时间都在3-6个月.收集他们连续生产同一型号17天的品质数据.KPIV2-4 KPIV2-4 多因子交互分析多因子交互分析DICM MA对剩余因子进行多因子交互分子,以确定相互交互作业是否关键潜在因子清洁方法LCD擦拭次数LCD来料底水平双向擦拭正常作业正常来料高水平单向擦拭每次擦拭三次

14、以上作业前清洁过LCD各因子高低水平假设对以上三个潜在因子进行交互实验得出输对以上三个潜在因子进行交互实验得出输出数据出数据对输出数据建立线性模型对输出数据建立线性模型: :从建立模型的P值来看,擦拭次数过少对偏光片良率输出影响不显著.剔除掉影响不显著因子剔除掉影响不显著因子. .重新建立线性模型进重新建立线性模型进行方差分析行方差分析: :P值小于0.05.两个都为影响显著因子.需要进行改善两个显著因子的主要效应图和交互作用图两个显著因子的主要效应图和交互作用图单向双向0.070.060.050.040.03作业前清洁LCD正常作业清洁方法平平均均值值LCD来料不不良良输输出出 主主效效应应

15、图图数据平均值作 业 前 清 洁 LCD正 常 作 业0.080.070.060.050.040.030.020.01L L C C D D 来来 料料平平均均值值双 向单 向清 洁 方 法不不 良良 输输 出出 交交 互互 作作 用用 图图数 据 平 均 值两个因子都影响显著两个因子都影响显著两个因子无交互作用两个因子无交互作用不良输出残差图不良输出残差图0.020.010.00-0.01-0.02999050101残残 差差百百分分比比0.080.060.040.020.020.010.00-0.01-0.02拟拟 合合 值值残残差差0.020.010.00-0.01-0.024.83.6

16、2.41.20.0残残 差差频频率率161514131211109876543210.020.010.00-0.01-0.02观观 测测 值值 顺顺 序序残残差差正正 态态 概概 率率 图图与与 拟拟 合合 值值直直 方方 图图与与 顺顺 序序不不 良良 输输 出出 残残 差差 图图正态分布正态分布等方差随机出现从图形上看，残差符合正态分布，并且其方差变异不大，拟合状态好，上从图形上看，残差符合正态分布，并且其方差变异不大，拟合状态好，上面的分析严谨合理面的分析严谨合理总结总结潜在关键因子总结:从上面的假设检验和方差分析可以看出,以下三个因子对不良输出有显著性影响KPIV1:KPIV1:作业员

17、之间品质差异大作业员之间品质差异大KPIV2: LCDKPIV2: LCD清洁方法清洁方法KPIV3: LCDKPIV3: LCD来料脏来料脏分析结论得出对不良输出影响不大判定为非关键因子：KPIV4: LCD擦拭次数过少改善阶段需改善的关键因子需改善的关键因子序关键因子1作业员品质差异大2LCD擦拭方法3LCD来料脏改善改善项目项目改善前改善前改善后改善后实施者作业员品质差异大1.作业员作业后个人良率反馈不及时,并且良率数据模糊2.作业员过程中品质意识不高.3.作业员注意力不集中.作业动作不规范,作业好与坏没有评比.1.每天统计贴片作业者个人良率情况,进行现场张贴. 2.每天依据实名数据对后

18、3名进行不良实物培训和分析3.定时对良率高和良率低作业员进行奖励和惩罚.秦国庆改善项改善项目目改善前改善前改善后改善后实施者毛LCD来料前段LCD打胶后,玻璃上粘满胶和异物在前段增加LCD清洁专门人员,以保证转到中段玻璃的清洁,减少中段作业员的清洁难度陈三矿前段设置专人清洁前段设置专人清洁LCD改善项改善项目目改善前改善前改善后改善后实施者LCD擦拭方法作业员在作业时有来回擦拭,并切擦拭次数多.无尘布容易起毛丝.作业员擦拭LCD时全部单方向擦拭,并且全部擦拭后对玻璃进行检查冯伟秦国庆 要求所有要求所有作业全部作业全部单方向擦单方向擦拭拭 作业员擦作业员擦拭有必须拭有必须检查有没检查有没有擦拭干有擦拭干净净趋势图整体趋势描述，是否达到目标描述.改善前改善中改善后贴片岗位更新后的贴片岗位更新后的PFMEAPFMEA更新制作的新的作业标准和作业指导书更新制作的新的作业标准和作业指导书在贴片岗位设立专门的个人品质看板