Assessment of the Applicability and Steps of Implementing the Six Sigma Method in the Quality Management System of Additive Manufacturing

封面

如何引用文章

全文:

详细

Despite the widespread introduction of 3D printing in machine-building industries within the framework of Industry 4.0, the quality of manufactured products currently requires regulation and improvement. To reduce the volume of defects and increase the fault tolerance of the product, improve the condition of the workplace, work convenience, accounting for finished products and other important factors of the high-quality production cycle, there are a sufficient number of methods and practices used in many fields (automotive, mechanical engineering, energy, etc.). One of these methods is DMAIC, which involves the introduction of the 6 sigma method into the technological sphere of additive manufacturing product quality management in order to improve its quality at these enterprises. The “define-measure-analyze-improve-control” cycle is used by the author in the context of this study to analyze the possible optimization of production procedures at additive manufacturing enterprises by selective laser melting (SLM). The analysis of production practices and suggestions for improving the quality of manufactured products, based on the DMAIC, method, will improve the current additive manufacturing processes at large technological enterprises and will be able to positively affect the quality characteristics of products. With the help of a technological approach based on the DFSS cycle, through the application of each step sequentially, an effective change in the positive side of quality as the production process itself is possible: the manufacturing accuracy increases at each stage, the process is modernized with each new cycle, based on previous results; as well as finished products: the number of defects decreases, the mechanical characteristics of products improve.

作者简介

Ivan Kushnir

Moscow Polytechnic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: kushn1r_ivan@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-5032-468X

Master’s student of the Faculty of Mechanical Engineering

Moscow, Russia

Anna Adylina

Moscow Polytechnic University

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

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Standardization, Metrology and Certification of the Faculty of Mechanical Engineering

Moscow, Russia

Tatyana Levina

Moscow Polytechnic University

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

PhD in Economics, Head of the Department of Standardization, Metrology and Certification of the Faculty of Mechanical Engineering

Moscow, Russia

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».