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图4-8 不良帕拉图
如图4-8所示，有杂质、印刷不良时印刷时产生的主要问题，必须集中力量进行改进，而印刷不全、油灰等问题占了不足16%属于一般的问题，现阶段可以不予考虑。只要解决了主要缺陷，就可以大大降低印刷不良的问题。
用帕拉图找出印刷不良的主要问题之后，可以用因果图进一步的挖掘更深层次的原因，以便为质量管理决策提供依据。因果图又叫鱼刺图或特性要因图，是用来表示质量特性波动与其潜在 (隐含)原因的关系，即分析表达因果关系的一种图表。适用对多种复杂原因影响的质量结果，又无法用准确的数据来进行定量分析的情况。因果图是根据已经生产的或预计产生的结果(或质量问题)进行讨论，把造成这一结果的原因则要更详细地的一一分析，顺藤摸瓜，直到找出具体的原因并能采取纠正措施为止。
根据柏拉图找出的主要原因进行鱼骨图分析,如图4-9所示：
操作方法检验方法不对思想不集中不能及时发现操作者培训不到位没有培训制度技术不过关有杂质、重影机器有灰尘、颗粒材料死杂质材料活杂质原料筐没盖、半成品筐不干净空气颗粒、灰尘材料环境空气中灰尘没有经常清理机器机器图4-9 不良鱼刺图分析
经过分析我们可以确认，操作方法、操作者、机器、材料都对印刷不良有着非常重要的
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影响，而空气中的灰尘对印刷不良有多大的影响，而不太确定，为了确认空气中的灰尘对印刷不良(由杂质、重影)是否有着很大的影响，我们做一个相关分析来证明。
相关分析是一种常用的揭示变量之间相互关系的分析方法，我们知道产品、过程、服务等质量存在波动性和规律性，质量管理就是要揭示质量随过程变量变化的规律，发现最关键的少数变量并加以控制和改善。使过程保持在相对稳定的高水平上。六西格玛管理法正是一种基于数据，以客户需求为驱动的质量管理系统，所以利用相关、回归等分析方法寻找影响质量的关键因素是六西格玛突破策略中分析阶段的主要任务。
为了研究空气中的灰尘微粒数和印刷不良(由杂质、重影)之间的关系，我们在一天里收集了20组数据，如表4-19所示：
表4-19 空气中灰尘颗粒与印刷杂质相关表
次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 空气灰尘微 3粒数量/M 248.3 250.5 252.4 285.4 326.6 334.6 348.8 356.8 362.2 384.6 杂质/10 7863 8456 8965 10321 10854 11213 11765 12036 12256 12623 -6次数 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 空气灰尘微 3粒数量/M 415.3 423.2 434.9 510.6 562.4 642.5 713.4 795.6 873.7 918.6 杂质/10 12965 13011 13126 13465 13698 13967 14203 14465 14734 14968 -6空气中灰尘微粒/M3 表示每立方米的空间里空气中的灰尘微粒，有杂质/10-6 表示杂质这种类型印刷不良占总体的比例。
散布图是将一对变量用图示表示出来，两个变量分别对应于图上的X和Y轴，这样每对对应的X、Y数据均可在散布图上以一个点来表示。观察散布图可以直观的了解变量X与Y的关系。空气灰尘微粒数与有杂质关系的散点图如图4-8所示：
图4-10 空气中灰尘微粒数量与印刷杂质散点图
用MINITAB进行相关和回归分析，其分析结果输出如下：
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空气中灰尘微粒数量 和 有杂质 的 Pearson 相关系数 = 0.849 ，P 值 = 0.000。
表4-20回归分析
回归方程：有杂质=8280+8.41*异物数量 自变量 常量 空气微粒数量 系数 系数标准误 T 8279.7 633.4 13.07 8.407 1.231 6.83 S=1128.3 R-Sq=72.2% R-Sq(调整）=70.6% P 0.000 0.000 表4-21方差分析 来源 回归 残差误差 合计 自由度 1 18 19 SS 59349662 22904028 82253690 MS 59349662 1272446 F 46.64 P 0.000 从相关分析可以看出异物数量和有杂质的Pearson相关系数 = 0.849,并且P值<0.05，说明异物数量与有杂质相关性非常显著。
从回归分析可以得到回归方程为：有杂质=8280 + 8.41*物数量，常数项和系数P值都小于0.05证明回归方程是显著的。而R-Sq = 72.2%表示回归方程可解释的变差占总变差的72.2%。回归方程的方差分析P值小于0.05，因此以95%的置信度认为回归方程拟合良好。结论：异物数量和有杂质存在非常强的正相关关系，异物数量越多，有杂质的印刷不良越多。
4.4 改进(Improve)
4.4.1 FEMA分析
在分析阶段我们分析了导致有杂质、重影印刷不良的更层次的原因，原因丛多，在这些原因里面，重要性和出现的可能性都不一样，为了选定改进的对象，我们进行了FEMA分析，如表4-22所示：
表4-22 FEMA分析表
过程 功能 1 2 3 4 5 6 7 潜在失 效模式 空气中有异物 培训不到位 检验方法不对 原料筐没盖 思想不集中 材料自有杂质 机器有灰尘、颗粒 潜在失 效后果 1.报废注射器外套 2.印刷不良流出 1.影响生产效率 2.产生大量浪费 产生批量不良 把灰尘颗粒带入空气中 1.不良流出 2.影响效率 产生报废 1.导致印刷停机 2.导致印刷不良 严重程度 系数 7 6 7 4 6 3 3 潜在的失效 原因/机理 清洁不够/ 人员频繁走动 培训措施不够好 员工积极性差 未遵循规章制度 员工纪律差 注塑导致 没有及时清理 频度数 不易探测度数 4 4 3 2 3 4 3 风险顺序 数RPN 196 120 126 40 72 48 45 7 5 6 5 4 4 5 23
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根据风险顺序数RPN选定改进的对象，如表4-23所示：
表4-23 选定改进对象
序号 1 2 3 4 5 6 7 不良原因 空气中有异物 培训不到位 检验方法不对 原料筐没盖 思想不集中 材料自有杂质 机器有灰尘、颗粒 风险顺序 数RPN 196 120 126 40 72 48 45 是否考虑 是 是 是 否 否 否 否 如上表所示，我们从重要性和出现的可能性两个方面选定三个改进对象。 4.4.2 制定改善措施
1.为了清除空气中的灰尘微粒，威高集团目前采取的措施是，每天用85%的医用酒精擦拭地面和机器设备2次，每隔5天换一次过滤系统过滤网。为了验证酒精浓度、擦拭次数、过滤网更换周期这三个参数如何组合和搭配能更好的清除空气中的异物，决定进行DOE实验，期望得的结果以空气中灰尘微粒去除率来衡量。
DOE实验因素水平表如表4-24所示
表4-24 DOE实验因素水平表
水平 因素 酒精浓度(A) 擦拭次数(B) 过滤网更换周(C) 水平1 75% 1 5 水平2 85% 2 3 水平3 95% 3 - 运用MINITAB软件来进行实验设计，共有十八个实验组合，我们每次实验选定不同地方的空间进行测量。
去除率(%)=(清除前空气灰尘微粒数-起初后空气灰尘微粒)/ 清除前空气灰尘微粒数*100
把相关实验数据输入到MINITAB中，输入表如表4-25所示：
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