王丽芬
龙泵公司 山东 龙口 265701
摘要：以提高某公司输油泵供油压力为日标导向，通过开展6 SIGMA活动，按照DMAIC原理，进行立项、测量、改进、分析，应用试验设计方法，借助MINITAB软件，找到影响供油压力的关键设计参数，使得质量问题在设计阶段得以解决。
关键词：6 SIGMA方法 MINITAB软件 试验设计
引言
随着汽车尾气排气法规日益严苛，高压共轨喷油系统作为柴油机满足排放法规采用的最有效的手段倍受关注。输油泵作为该系统重要部件之一，起到稳定代线系统所需的低压用（1）。转子输油泵以1对具有特殊的共轭曲线齿形且宽度相等的内啮合转子为工作无件，内外转子偏心啮合、同向旋转。油泵工作时，内转子为主动轮，外转子为从动轮。图1为摆线转子输油泵内外转子示意图（1）。某公司生产高压共轨输油泵希望从设计之初能得到理想的其供油压力，因此通过开展6SIGMA活动，进行立项策划和测量、改进、分析、控制，及应用多种统计工具和试验设计等方法，找到影响供油压力的关键因素，并在生产中得到有效控制。
下面将按照DMAIC流程，从界定、测量、分析、改进、控制各阶段进行分析说明。
图1 转子输油泵总成图
1 界定阶段
转子输油泵性能参数中，供油压力是一个关键指标，产品设计开发者对设计参数提出一个改进方案，以优化其设计参数来改善转子输油泵性能压力。
2 测量阶段
解决这一问题有多种方法可以采用。
一个新设计几种输油泵，测量它们的供油压力，在假定这批输油泵的压力是一个随机样本的条件下，对平均压力做出区间估计。但是不能确定这批样品能成为将来生产的产品的代表。
二是各种条件下对现有设计的压力进行对比试验，看新设计是否有明显改进。
权衡利弊，决定采用第二种思路。
3 分析阶段
由于设计的间隙及形位公差都可能影响对比试验，为了得到更多的信息，采用部分因子设计是完成可行的。下面便对这一问题的设计与数据分析。
4 改进阶段
4.1 确定试验的因子及水平
召集相关人员一起讨论，采用头脑分暴法来确定试验中所要考察的因子及水平。确定在试验中考察如下五个二水平因子（表1）：
表1 因子水平表
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4.2 试验设计
采用二水平正交表L16（215），表头设计如下（表2）
在这一设计中可以考察所有因子 的主效应以及任意两个因子之间的交互效应。
表2 设计表头
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4.3 进行试验，记录试验结果
在给定的试验条件下，对试验次数进行随机化，将试验结果——供油压力列表在表3中。
表3 数据表
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4.4 数据分析
正交设计是多因素实验设计，需要通过离差平方和分解，构造F统计量，生成方差分析表，对因素效应和交互效应的显著性作检验［1］。
4.4.1 计算效应
计算每列水不一与水平二数据的平均值（y1与y2）,,并计算该列效应d=y2-y1。它们列在表4中。
表4 计算表
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4.4.2 找出异常点
由于正交表的15列无空白列，因此无法立即进行方差分析，为此利用MINITAB制作正态概率图，发现其中14个点基本在一条直线附近，但是B的效应远离该直线，说明这个效应是显著的（图2）。 将效应d取绝对值，用排列图来判断，因子B与C仍然是显著的（图3）。
图2 效应的正态概
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率图
图3 效应排列图
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4.4.3 方差分析，初步得到最优方案
从效应排列图上看出交互作用不显著，所以只考虑主效应，对数据进行方差分析。方差分析表如表5。从输出的方差表中得知，因素B的P值=0.018<0.05，其它因素P值均大于0.05，进一步证实B因素是影响试验结果的重要因素。
表5 方差分析表
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此外从表5中可见因子B是显著的。显著因子的主效应如图4，可见B1C2条件可以使响应压力达到最佳。
图4 因子的主效应图
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为进一点验证B与C因素的显著性，将两个显著因子水平的四种组合对应的试验结果进行进一步分析（表6）显示：在新设计下供油压力上限4.538bar。
表6 试验结果分析表
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4.4.4 回归分析，找到变量间关系
回归分的是重点考察一个特定的变量，而把其他变量看作影响这一变量的因素，并通过适当的数学模型将变量的关系表达出来［2］。为进一点研究B与C因素的影响，用回归分析研究响应与各因子的关系。回归分析之前需将水平值代码化处理。所谓的代码化，就是将该因子所取的低水平设定代码值为-1，高水平设定代码值为1，中心水平定为0。经过理论上的分析后发现，将自变量代码化后有很从好处，所以我们应该对代码化的数据进行回归分析［3］。因此将水平一用“-1”表示，水平二用“1”表示，
回归分析结果如下：
a)y关于5个变量的线性加归方程：
y=4.842+0.015A-0.7025B-0.25C+0.153D+0.053E
对方程作显著性检验的方差分析（表7），显示P值=0.018＜0.05，说明回归方程是显著的。
表7 方差分析表
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b)Y关于B与C线性回归方程
由于上述主方程中仅有因子B与C是显著的，又是正交场合，因此可以将不显著的项一起删去，建立响应关于B与C的回归方程：
y=4.842-0.7025B-0.25C
对方程作显著性检验的方差分析（表8），显示P值=0.034＜0.05，说明回归方程是显著的。
表8 方差分析表
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5 控制阶段
在批量生产的环境中，要跟踪记录输油泵的供油压力，通过应用控制图得到验证和控制。
6 结语
本文通过一个具体案例，粗略的介绍了在机械设计阶段，可以运用6 SIGMA方法，通过定义、测量、发析、改进及控制手段，利用DOE试验设计，借助MINITAB软件，分析出主要因子，得到最优的方案，有效的避免设计质量问题问题在日后的生产中重复出现。正交试验法是数理统计分析方法的一个分支，可帮助我们提高工作效率，是多、快、好、省的科学实验方法，值得推广［4］。
1、刘文卿.实验设计.北京：清华大学出版社，2005,p70
2、贾俊平.统计学.北京：中国人民大学出版社，2017.p241
3、何桢.六西格玛管理.北京.中国人民大学出版社，2014.p385
4、郑健斌.正交试验法在发泡、喷涂工艺控制中的应用[DB]，《科技与创新》，2017年 第12期 p150
作者简介：王丽芬，女，1982， 本科，工程师，主要从事柴油机高压共轨喷油泵开发及项目管理