This paper considers a six sigma project for improving the TIP life time in a spot welding process. The project follows a disciplined process of five phases: define, measure, analyze, improve, and control. A process map is used to identify process input and output variables. Nine key process input variables are selected by using C&E matrix and FMEA, and finally four vital few input variables are selected from analyze phase. The optimum process conditions of the vital few input variables are jointly obtained by maximizing TIP life time using DOE and alternative selection method.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.1
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pp.9-17
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2006
This paper considers a six sigma project for improving productivity of the brace complement center pillar. The project follows a disciplined process of fife phases: define, measure, analyze, improve, and control. A process map is used to identify process input and output variables. Eleven key process input variables are selected by using X&Y matrix and FMEA, and finally eight vital few input variables are selected from analyze phase. The optimum process conditions of the vital few input variables are jointly obtained by maximizing productivity of the brace complement center pillar using DOE and alternative selection method.
Using transportations like railway, aviations and roads has been increasing continuously. Traffic accidents have been increasing as well. To prevent or lessen these accidents become a big issue to solve. Therefore, more enforced safety levels are being required to meet. In railway field, continuous efforts of railway safety are being executed to prevent traffic accidents. In present, a railway accident has been decreasing since subway accident happened in Daegu Subway in 2003. However, safety levels in railway field have not yet achieved as much as in advanced countries. Basic concept for enforced safety level in railway system is to prevent or minimize accidents by managing systems like related facilities, management method, organization, education. This is the same concept to minimize error rate in six sigma theory. In this paper, we are to apply six sigma techniques used in manufacturing industry to railway safety and go through ways to make more efficient railway safety system.
Enterprises are continuously trying management innovation activities for survival. Among representative management innovation activities in domestic manufacture enterprise, which are TPS, 6 sigma, Lean 6 sigma etc. Many enterprises through these reform activity have gotten good result. However, these techniques have merits and demerits according to circumstance of enterprise. Specially, there are a lot of difficulties in medium and small size enterprises. In this research, We introduce Lean-SMAIS Method for medium and small size enterprises that is consists of the merit of lean 6 sigma and software(which is called ProEye). We prove Lean-SMAIS method is useful by applying medium and small size enterprise A company.
This research discusses the characteristics and the implementation strategies for two types of quality metrics to analyze innovation effects in six sigma projects: fixed specification type and moving specification type. $Z_{st}$, $P_{pk}$ are quality metrics of fixed specification type that are influenced by predetermined specification. In contrast, the quality metrics of moving specification type such as Strictly Standardized Mean Difference(SSMD), Z-Score, F-Statistic and t-Statistic are independent from predetermined specification. $Z_{st}$ sigma level obtains defective rates of Parts Per Million(PPM) and Defects Per Million Opportunities(DPMO). However, the defective rates between different industrial sectors are incomparable due to their own technological inherence. In order to explore relative method to compare defective rates between different industrial sectors, the ratio of specification and natural tolerance called, $P_{pk}$, is used. The drawback of this $P_{pk}$ metric is that it is highly dependent on the specification. The metrics of F-Statistic and t-Statistic identify innovation effect by comparing before-and-after of accuracy and precision. These statistics are not affected by specification, but affected by type of statistical distribution models and sample size. Hence, statistical significance determined by above two statistics cannot give a same conclusion as practical significance. In conclusion, SSMD and Z-Score are the best quality metrics that are uninfluenced by fixed specification, theoretical distribution model and arbitrary sample size. Those metrics also identify the innovation effects for before-and-after of accuracy and precision. It is beneficial to use SSMD and Z-Score methods along with popular methods of $Z_{st}$ sigma level and $P_{pk}$ that are commonly employed in six sigma projects. The case studies from national six sigma contest from 2011 to 2012 are proposed and analyzed to provide the guidelines for the usage of quality metrics for quality practitioners.
Face the process yield rate improvements of motherboard, although general enterprises finish deployment goal of each functions by overall quality managements, through quality improvement methods, industry engineering methods, plan-do-check-act (PDCA) methods and other improvement solutions, but it is only can be improved partially and unable to enhance the yield rate of product to the target. It only can takes one step ahead to enhance the process yield rate of motherboard with six sigma ($6{\sigma}$) overall DMAIC process and tactics. This research aimed to use six sigma quality improvement tactics by DMAIC systematic procedure and tactics, and find the key factors that effect to the process yield rate of surface mount technology. It also identified the keys input and process and output index to satisfy customer requirements and internal process index. The results showed that the major effective factors by fishbone and process failure modes and effects analysis (PFMEA). If the index of input and output that can be quantified, the optimum parameter can be found through design of experiment to ensure that the process is stable. If the factor of input and output that cannot be quantified, we found out the effective countermeasure by Mind_Mapping, make sure whole processes can be controlled stably, to reach the high product quality and enhance the customer satisfaction.
The development process of Embedded Software (SW) is gathering interest due to the increased importance of SW in mobile products. According to tough competition and the growing size of the Embedded SW, there is a demand for a new effective way to improve the SW development process, based on customer and market quality aspects, rather than focusing on defect removals in individual SW modules. We review 103 SW improvement projects from the area of mobile phones in order to check the effectiveness of Six Sigma which is the standard for the process improvement statistical tools and methods.
Kim, Joo-Kwon;Kim, Jong-Sun;Lee, Jun-Han;Kwak, Jae-Seob
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.6
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pp.117-124
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2017
In this study, we investigated the optimization of process conditions by using the Six Sigma process, design of experiment (DOE) method and response surface method (RSM) to resolve dimensional deviation and appearance problems arising from the shortened process time of the mobile phone rear cover. The analysis of the trivial many was performed by 2-sample T-test and cooling time, and mold temperature and packing pressure were selected as the vital fews affecting the overall width of the product. The optimal conditions of the process were then studied using the DOE and the RSM. We analyzed the improvement effects by applying the selected optimal conditions to the production process and the results showed that the difference between the mean value and target value of the overall width stood at 0.01 mm, an improvement of 88.89% compared to current process that fell within the range of standard dimension. The short-term process capability stood at $4.77{\sigma}$, which implied an excellent technology level despite a decrease by $0.22{\sigma}$ compared to the current process. The difference in process capability decreased by $2.44{\sigma}$ to $0.41{\sigma}$, showing a significant improvement in management capability. Ultimately, the process time of the product was shortened from 18.3 seconds in the current process to 13.65 seconds, resulting in a 34.07% improvement in production yield.
Park, Sang-Min;Nam, Ho-Ki;Shin, Seung-Ho;Kim, Qui-Nam
Convergence Security Journal
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v.7
no.2
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pp.27-37
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2007
Companies have to take agility against change of environment and build up the capacity of new value creation in today's management environment. Until now, there are so many management method for efficiency of management, rationality of management and IT (information technology) supported this method by integration of enterprise task and process automation. but company's competitiveness through the efficiency of management realized the limitations recently. so companies needs the new management method to raise core value of enterprise. This study applies strategy intelligence which is some part of Business Intelligence. We can identify the core value driver by using this method. and the core value driver is connected the KPI (key performance indicator) of processes in BPM (Business Process Management). This help the management of process focused on value driver. and some part of activity driver that effect the process performance can be use the Six Sigma method to strategic business process. This study first introduces the concept of Business Intelligence, Business Process Management and Six Sigma. and then efficient connection plan for value based strategic business process is introduces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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