Оценка применимости и шаги внедрения метода «Шесть сигм» в систему менеджмента качества аддитивного производства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Несмотря на повсеместное внедрение 3D-печати на машиностроительных производствах в рамках Индустрии 4.0, качество изготовленной продукции на данный момент требует регламентации и усовершенствования. Для уменьшения объемов брака и повышения отказоустойчивости продукта, улучшения состояния рабочего места, удобства труда, учета готовых изделий и других немаловажных факторов качественного производственного цикла существует достаточное число методов и практик, применяемых во многих сферах (автомобильная, машиностроение, энергетика и т.д.). Один из этих методов - DMAIC (ОИАСК), предполагающий внедрение в технологическую сферу управления качеством продукции аддитивного производства метода 6 сигм с целью повышения ее качества на данных предприятиях. Цикл «определить - измерить - анализировать - улучшить - контроль» используется автором в контексте данного исследования для проведения анализа возможной оптимизации производственных процедур на предприятиях аддитивного производства методом селективного лазерного плавления (SLM). Анализ производственных практик и предложения по улучшению качества изготовленной продукции, основанные на методе ОИАСК, позволяют усовершенствовать нынешние процессы аддитивного производства на крупных технологических предприятиях и смогут положительно повлиять на качественные характеристики изделий. С помощью технологического подхода на основании цикла DFSS, благодаря применению последовательно каждого из шагов, возможно эффективное изменение в положительную сторону качества как самого процесса производства: вырастает точность изготовления на каждом этапе, процесс модернизируется с каждым новым циклом на основе предыдущих результатов, так и готовой продукции: уменьшается количество брака, улучшаются механические характеристики изделий.

Об авторах

Иван Сергеевич Кушнир

Московский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kushn1r_ivan@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-5032-468X

магистрант факультета машиностроения

Москва, Россия

Анна Петровна Адылина

Московский политехнический университет

Email: annaadylina@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-6763-9278
SPIN-код: 4076-9283

кандидат технических наук, доцент кафедры стандартизации, метрологии и сертификации факультета машиностроения

Москва, Россия

Татьяна Анатольевна Левина

Московский политехнический университет

Email: t.a.levina@mos.polytech
ORCID iD: 0000-0001-5471-5632
SPIN-код: 6554-6019

кандидат экономических наук, заведующая кафедрой стандартизации, метрологии и сертификации, факультет машиностроения

Москва, Россия

Список литературы

  1. Gerger A, Firuzan AR. Taguchi based Case study in the automotive industry: nonconformity decreasing with use of Six Sigma methodology. Journal of Applied Statistics. 2021;48(13-15):1837086. http://doi.org/10.1080/02664763.2020.1837086
  2. Condé GCP, Oprime PC, Pimenta ML, Sordan JE, Bueno CR. Defect reduction using DMAIC and Lean Six Sigma: a case study in a manufacturing car parts supplier. International Journal of Quality & Reliability Management. 2023;40(9):2184-2204. https://doi.org/10.1108/IJQRM-052022-0157
  3. Delgadillo RR, Medini K, Wuest T. A DMAIC Framework to Improve Quality and Sustainability in Additive Manufacturing - A Case Study. Sustainability. 2022;14(1):581. https://doi.org/10.3390/su14010581
  4. Levina TA, Safonov EV, To MH. Analysis of methods and means for assessing the quality of the surface layer of products obtained by the ODS method from heatresistant alloys. PROM-ENGINEERING proceedings of the VII All-Russian Scientific and Technical conference. Chelyabinsk; 2021. p. 90-96. (In Russ.) EDN: ZSDJQV
  5. Bauereiss A, Scharowsky T, Körner C. Defect generation and propagation mechanism during additive manufacturing by selective beam melting. Journal of Materials Processing Technology. 2014;214(11):2522-2528. http://doi.org/10.1016/J.JMATPROTEC.2014.05.002
  6. Box GEP, Woodall WH. Innovation, quality engineering, and statistics. Quality Engineering. 2012;24(1): 20-29. http://doi.org/10.1080/08982112.2012.627003
  7. Brandl E, Leyens C, Palm F. Mechanical properties of an additive made from Ti-6Al-4V using wire and powder-based processes. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. Sheffield, UK, 2011;26(1):012004. http://doi.org/10.1088/1757-899X/26/1/012004
  8. Dasgupta T. Using the six-sigma metric to measure and improve the performance of a supply chain. Total Quality Management & Business Excellence. 2003;14(3): 355-366. http://doi.org/10.1080/1478336032000046652
  9. Qian L, Mei J, Liang J, Wu X. Influence of position and laser power on thermal history and microstructure of direct laser fabricated Ti-6Al-4V samples. Materials Science and Technology. 2005;21(5):597-605. http://doi.org/10.1179/174328405X21003
  10. Savio E, De Chiffre L, Schmitt R. Metrology of freeform shaped parts. CIRP Annals. 2007;56(2):810-835. http://doi.org/10.1016/j.cirp.2007.10.008
  11. Shi J, Zhou S. Quality control and improvement for multistage systems: A survey. IIE Transactions. 2009; 41(9):744. http://doi.org/10.1080/07408170902966344
  12. Tofail S, Koumoulos EP, Bandyopadhyay A, Bose S, O’Donoghue L, Charitidis C. Additive manufacturing: Scientific and technological challenges, market uptake and opportunities. Materials Today. 2018;21(1): 23-38. http://doi.org/10.1016/j.mattod.2017.07.001
  13. Ranade PB, Reddy G. Implementation of DMAIC methodology in green sand-casting process. Materialstoday: Proceedings. 2021;42(2):500-507. https://doi.org/ 10.1016/j.matpr.2020.10.475
  14. Alhuraish I, Robledo C, Kobi A. A comparative exploration of lean manufacturing and six sigma in terms of their critical success factors. Journal of Cleaner Production. 2017;164(15):325-337. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.06.146
  15. Dora M, Kumar M. Operational performance and critical success factors of lean manufacturing in European food processing SMEs. Trends in Food Science & Technology. 2013;31(2):156-164. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2013.03.002
  16. Chakravorty SS. Six sigma programs: an implementation model. International Journal of Production Economics. 2009;119(1):1-16 https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.01.003
  17. Kumar M, Khurshid KK, Manoj KD, Timas W, Anton J. Lean/six sigma implementation in SMEs: key findings from international research. 4th Joint World Conference on Production & Operations Management/ 19th International Annual European OMA Conference. Amsterdam; 2012. p. 1-5.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».