基于六西格玛管理的C公司超级电容产品质量改进研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuanjinxing1987
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着经济全球化的持续推进,国际经济得到快速发展且市场竞争日趋严峻,产品质量的控制能力成为企业发展和竞争的核心能力之一。C公司超级电容器单体产量是目前国内国际市场上超级电容器产品的主力供应商之一。因此,C公司的产品质量把关严谨度关乎整个业界的产品水准,同时,超级电容器单体产品质量问题会影响到交通运输、电力能源、工程机械和智慧物流等相关行业设备运行情况,因此,改善超级电容器单体产品质量迫在眉睫。本论文将六西格玛管理应用于C公司超级电容器型号2650F单体产品直通率的质量改进,以求达到提高产品质量、提高生产线合格率及持续改善的目的。论文采用六西格玛DMAIC方法应用到产品质量改进项目中,主要目的是通过六西格玛管理方法有效提升超级电容器单体产品直通率。通过以下逻辑方法引导合格率不高产品项目的管理改善:首先通过产品直通率及各个工序的合格率进行深入分析,识别出导致直通率不高问题产品的生产工序及不合格产生原因。其次,通过工艺流程图、因果矩阵等质量管理工具,层层聚焦并识别出:产生合格率波动较大的生产环节和影响直通率提升的关键因子。再次,运用DOE分析工具对关键因子进行分析,分析出影响合格率的关键因子的最佳水准并对其进行管控。最后,对导入的措施标准化并对关键因子开展标准化管控,指定产线SOP,同时将有效措施水平展开到其他类似生产线。论文最后阐述了C公司在超级电容器型号2650F单体质量改进项目中取得的效益,并总结出实施六西格玛管理的实战经验和指导意义,同时也分析本研究中的不足之处和局限性,提出进一步研究方向的建议。
其他文献
学位
计算机动画领域的发展对角色风格提出了更加迫切的需求。同时,动作捕捉设备的广泛应用使得运动数据规模日益扩增,但是存在无法重复使用的问题。因此,如何使用自动的风格化技术对现有的人体运动捕捉数据进行组织和合成以满足角色风格要求成为了一个研究热点。人体运动风格迁移指将一个运动序列的风格转换为另一个运动序列的风格,同时保留原始运动的行为。本文利用深度学习相关技术在实时性和多样性方面对运动风格迁移进行研究,同
高光谱地物分类是遥感数据处理中的一个重要研究内容,也是从遥感影像中挖掘地物相关信息的一个重要途径,广泛的被应用于军事和民事领域。高光谱图像在蕴含丰富的光谱信息和空间信息的同时,也带来了像素特征高、信息冗余多和分类效率低等挑战。因此稀疏和低秩表示以及字典学习在像素级高光谱地物分类中得到了较为成熟和有效的应用,空间信息的引入也能显著提高算法的分类效果。本文的创新工作和主要任务如下:(1)提出了一种基于
学位
学位
学位
学位
学位
学位
学位