1.定義階段
1.1產品和工藝方法介紹
高溫合金支架采用高溫合金GH1131材料，采用冷軋鋼板形式，厚度2mm，形狀對稱。整個支架呈彎曲角度為24°的彎曲梯狀，彎曲點有一個三角形缺口。焊接時，填料和槽口對接在一起，沿對接處焊接，如圖1所示。產品的焊縫質量要求為玉桿，要求目視檢查焊縫外觀質量和X射線檢查焊縫內部質量。
高溫合金支架的主要焊接工藝是手工氬弧焊。根據支架結構和焊接質量的要求，高溫合金支架的焊接工藝如圖2所示。首先對焊接部位進行清洗和定位，然后進行氬弧焊。焊接后進行外觀檢查和內部x光檢查，根據檢查情況采用補焊等方法消除缺陷，檢查無誤后最終交付使用。
1.2缺陷分析和目標定義
根據最近兩批生產的20件高溫合金支架和80條焊縫的統計，焊縫的不合格率分別為90%和40%。根據缺陷類型統計，發現高溫合金支架一次焊接后的焊接合格率僅為35%，主要缺陷類型為裂紋和未焊透，如表1所示。
根據本項目關鍵質量分析，外部客戶的VOC為:下游單位投訴產品質量穩定性差，產品加工周期過長；VOB內部業務需求是:焊接質量不合格導致產品報廢，浪費大量成本，質量穩定性差影響單位質量聲譽。最后得出結論，CTQ的關鍵質量點是:提高高溫合金支架的焊接合格率。因此，將焊接合格率定義為項目目標Y值:
對高溫合金支架的生產工藝進行SIPOC工藝分析，如圖3所示，確定X射線檢測為Y數據采集點，項目合格率線為90%合格率，目標線為95%合格率。
2.測量階段
測量階段是事實和數據驅動的六西格瑪方法的具體體現。在這一階段，將通過數據分析對測量系統進行評估，通過過程能力分析定義改進前的過程能力，并通過頭腦風暴、因果矩陣、缺陷模式和影響分析找出本項目中需要分析和改進的關鍵因素。
2.1測量系統分析
以批量生產的已知結果的10個高溫合金支架的40個焊縫為分析對象。對每條焊縫的x光片進行編號后，要求兩名檢查人員獨立區分每條焊縫的x光片，并無序重復兩次。如果焊縫沒有缺陷，則為合格。依次記錄檢查結果，合格標“√”，不合格標“×”。兩位檢驗人員的檢驗記錄見表2。
使用Minitab軟件分析表2中數據的一致性，結果如圖4所示。從分析結果可以看出，兩個檢驗人員自身的評價一致性以及兩個檢驗人員與真值的評價一致性都遠遠大于0.7，因此測量系統可以作為本項目的評價標準。
2.2目標過程能力分析
泊松分布用于分析高溫合金支架改進前焊接控制水平的過程能力，按焊接位置分組。數據如表3所示。分析結果顯示，每20條焊縫在95%置信區間內，平均缺陷為15.5，下限為11.88，上限為19.87，如圖5所示。
2.3找出關鍵因素
首先梳理焊接工藝流程，工藝變量如圖6所示，采用頭腦風暴法分析人、機、料、法、環境、測量等環節，確定影響焊接質量的14個因素[4-6]。
然后用因果矩陣對14個因素進行評分，用帕累托圖對累計影響占前者80%的9個因素進行排序，如圖7、圖8所示。
再次使用過程缺陷模式和影響分析進行評分，數據如圖9所示。利用帕累托圖排序(見圖10)，篩選出對焊縫質量影響最大的5個潛在關鍵因素，依次為:焊接冷卻時間、起弧位置、焊接坡口、焊接濕度和焊接溫度，下一階段將對其進行分析和改進。
3.分析階段
分析階段在整個項目中起著承上啟下的作用，也是最不可預測的階段。通過仔細研究問題和數據的特點，利用相應的假設檢驗方法，對測量階段識別出的潛在關鍵因素進行逐一驗證。對于明顯的問題和對目標值沒有重大影響的問題，可以根據數據趨勢采用快速簡單的方法進行改進，而對于復雜重大的因素，可以留待改進階段進行分析和改進。
3.1制定分析和檢查計劃
根據測量階段確定的五個潛在關鍵因素的數據類型，選擇相應的分析檢驗工具，分別通過40個焊縫的試驗數據進行分析。具體檢驗計劃見表4。
3.2各因素的具體分析
3.2.1焊接冷卻時間分析
通過雙比值試驗對焊接冷卻時間進行了對比分析。采用相同的焊接環境、起弧位置和焊接坡口，冷卻時間由是否使用石棉絕緣控制。測試結果如表5所示。
測試數據由Minitab軟件進行分析，結果如圖12所示。拒絕原假設的概率為P=0.001，因此起弧位置具有統計學意義，是關鍵因素，已知增加起弧板有利于提高焊縫質量。
3.2.3焊接坡口分析
通過雙比值試驗對焊接坡口進行了對比分析。在焊接環境、起弧位置、焊后冷卻時間相同的情況下，由于支架厚度為2mm，不易被GH1311材料穿透，因此在一組試驗中設置了1 mm的焊接坡口[7]。測試結果如表7所示。
測試數據由Minitab軟件進行分析，結果如圖13所示。拒絕原假設P=0的概率，焊接坡口有統計學意義，這是關鍵因素。眾所周知，設置焊接坡口有利于提高焊接質量。
3.2.3 焊接坡口分析
使用雙比率檢驗對焊接坡口進行對比分析,采用相同焊接環境、起弧位置和焊接后冷卻時間,由于支架厚度為2mm,對于GH1311材料而言偏厚不易焊透,因此在一組試驗中設置1 mm的焊接坡口[7].試驗結果表7所示.
使用Minitab軟件分析試驗數據,結果如圖13所示.拒絕原假設概率P=0,焊接坡口具有統計顯著性,是關鍵因子,且得知設置焊接坡口有利于提高焊縫質量.
3.2.4焊接溫度分析
采用卡方檢驗對焊接溫度進行對比分析，在不同的焊接溫度下，采用相同的焊接濕度、起弧位置、焊接坡口狀態和焊后冷卻時間進行測試。測試結果如表8所示。
使用Minitab軟件分析實驗數據，結果如圖15所示。拒絕原假設的概率P=0.791，遠大于0.05，因此焊接濕度對目標值Y沒有顯著影響，焊接濕度不是關鍵因素。但從實驗數據來看，濕度越低，焊縫合格率越高，因此焊接環境濕度應嚴格控制不高于70%。
3.2.5 焊接濕度分析
使用卡方檢驗對比分析焊接濕度,采用相同焊接溫度、起弧位置、焊接坡口狀態和焊接后冷卻時間,在不同焊接濕度下進行試驗.試驗結果如表9所示.
使用Minitab軟件分析實驗數據,結果如圖15所示.拒絕原假設概率P=0.791,遠大于0.05,因此焊接濕度對目標值Y無顯著影響,焊接濕度不是關鍵因子.但是從試驗數據可知,濕度越小焊縫合格率越高,所以應嚴格控制施焊環境濕度不高于70%.
3.3分析和總結
通過以上分析，確定焊接冷卻時間、起弧位置、焊接坡口是關鍵因素，將進入改進階段進行改進。焊接溫度和濕度不是關鍵因素，所以進行速贏改進，明確焊接施工要嚴格控制在符合要求的環境中。具體分析見表10。
4.改進階段
通過前三個階段的分析研究，我們對高溫合金支架焊縫合格率低的根本原因有了較為準確的認識。改進階段的主要目標是通過試驗方法對各關鍵影響因素形成最優的工藝方案，從而達到提高焊縫合格率的目標值。
4.1測試設計
根據分析階段的分析結果，影響焊縫質量的關鍵因素是焊接冷卻時間、電弧起點與焊縫的距離以及坡口處的材料厚度。因此，每個因素采用2級加1個中心點的實驗設計方案，具體參數設置見表11。
4.2 試驗結果及分析
基于隨機、重復、區組化的原則,使用Minitab軟件對試驗設置及運行順序進行排列,每種參數設置16條焊縫進行試驗,結果如表12所示.
根據DOE因子設計及結果生成不合格數殘差圖,如圖16、圖17所示.結果顯示各因子及其交互作用的P值均小于0.05,因此具有統計顯著性.但是設計結果彎曲P值為0,說明有嚴重的彎曲存在,需對不合格參數進行響應曲面試驗設計.
對項目做響應面設計，參數設置及測試結果見表13，并畫出殘差圖。如圖18所示，分析數據顯示P值均小于0.05，具有統計學意義，回歸模型誤差占總誤差的93.85%，說明檢驗擬合度較好，影響因素顯著。
最后利用響應優化器進行優化分析，如圖19所示，得到最優解:根據實際情況和成本考慮，將電弧起點到焊縫的距離設置為32 mm，冷卻時間為40 min，坡口厚度為0.9 mm使用最優參數進行焊接，16個焊縫不合格品的擬合數為0.523，95%置信區間為(0.040，1.006)。
5.控制階段
控制階段是保持項目改進成果的重要階段，也是持續改進理念和追求零缺陷在六西格瑪方法中的體現。基于以上四個階段的改進結果，后續三批次焊接的40個焊縫缺陷分別為2個、2個和1個，焊縫合格率為95.8%，達到了95%的目標值。
項目在將改進參數標準化、固化到工藝文件和生產中的同時，還制定了控制計劃，對每批次三個關鍵因素進行100%檢查，并通過控制圖進行分析和控制，持續改進。據統計，隨著焊縫合格率的提高，僅用一個人年時間，減少返修和報廢所節約的成本就達到62.7萬元，經濟效益和社會效益明顯。
理論
通過六西格瑪項目，研究了某高溫合金支架焊接合格率低的問題。通過工藝梳理、實驗研究、數據分析等方法，確定焊接冷卻時間、起弧位置和焊接坡口尺寸是影響高溫合金支架焊接質量的關鍵因素。通過設計和試驗工藝優化，獲得了最佳焊接工藝參數，有效提高了高溫合金支架的焊接合格率，為生產過程帶來了顯著的經濟效益。
同時，這一研究方法也體現了六西格瑪方法在質量改進領域的科學性和嚴謹性，證明了六西格瑪方法在焊接領域應用的可行性，為同類產品的生產和改進提供了新思路。
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