この紹介論文は、Proceeding 7th International Seminar on Industrial Engineering and Managementに掲載された論文「Implementation Six Sigma and Data Mining to Improve Die Casting Production Process at PT. AB」の研究内容です。
1. 概要:
- タイトル: PT. ABにおけるダイカスト製造プロセス改善のためのシックスシグマとデータマイニングの実装 (Implementation Six Sigma and Data Mining to Improve Die Casting Production Process at PT. AB)
- 著者: Rina Fltriana, Johnson Saragih, Sitta Sarasaty
- 出版年: 2013年
- 掲載ジャーナル/学会: Proceeding 7th International Seminar on Industrial Engineering and Management
- キーワード: シックスシグマ、FMEA、決定木
2. 概要
PT. ABは、品質測定が重要なオートバイ産業の製造業者です。この研究は、シックスシグマ（DMAIC）手法を使用して品質管理を改善し、ダイカスト製造プロセスにおける欠陥率を削減することを目的としています。定義段階では、KYZシリンダーコンポーネントの欠陥率が最も高い（5.06％対3.36％の制限）ことが確認されました。測定段階では、15,356のDPMO値と3.66のシグマレベルを計算しました。分析段階では、特性要因図、FMEA（故障モード影響解析）、およびデータマイニング（決定木）を使用して、主な問題をフローライン欠陥として特定しました。改善段階には、オペレーターのトレーニング、SOP（標準作業手順）の実装、およびデータマイニングを使用したQC PASSの標準化が含まれていました。制御段階では、実装後のDPMO（13,221）とシグマレベル（3.71）を計算し、シグマレベルが0.05増加したことを示しました。
3. 研究背景:
研究テーマの背景:
インドネシアのオートバイメーカーであるPT. ABは、ダイカスト製造プロセス、特にKYZシリンダーコンポーネントで高い欠陥率を示しています。
先行研究の状況:
シックスシグマは、プロセス改善と変動削減のための方法論です。(Pande,2002)。Jang (2009)は、シックスシグマ内でのデータマイニングの使用を提案しています。FMEAは、潜在的な故障を体系的に特定し、評価します。(Manggala, 2005)。データマイニングは、大規模データから有用な情報を自動的に発見することです。(Tan, 2006)。エントロピーとゲインの公式は、(Kusrini, 2009)によって導入されました。
研究の必要性:
KYZシリンダーコンポーネントの製造における高い欠陥率（実際には16.8％対標準3.36％）は、再作業の削減、製造コストの削減、および品質向上のために改善が必要です。
4. 研究目的と研究課題:
研究目的:
改善の実装前後の会社のシグマレベルを決定し、データマイニングを使用して改善策を提案すること。
主要な研究:
シックスシグマとデータマイニング技術を使用して、PT. ABのKYZシリンダーコンポーネントのダイカストプロセスの品質を改善し、欠陥を削減すること。
5. 研究方法論
この研究では、シックスシグマDMAIC方法論を使用しました。
研究デザイン: この研究は、DMAIC（定義、測定、分析、改善、制御）方法論の5つの段階に従いました。
データ収集:
- 過去の生産データ（2012年8月〜10月、2013年1月〜2月）。
- 会社の従業員へのインタビュー。
- 観察
サンプル: 2013年1月から2月初旬までのKYZシリンダーコンポーネント84,541ユニット。
分析方法:
- 定義: プロセス識別、顧客の声、プロジェクト憲章、SIPOC図（図4）、およびCTQ（重要品質特性）の識別。
- 測定: 管理図pとu、DPMO、およびシグマレベルの計算。
- 分析: 特性要因図（図5）、FMEA（表4）、およびデータマイニング（WEKAソフトウェアを使用した決定木、図6の提案）。
- 改善: 5W 1H法とデータマイニングにおける決定木を使用した提案
- 改善: オペレータートレーニング、SOP開発、データマイニングの結果に基づいたQC PASS標準化。
- 制御: 実装後の管理図pとu、DPMO、およびシグマレベルの再計算。
研究範囲: この研究は、PT. ABのKYZシリンダーコンポーネントのダイカスト製造プロセス、特に特定された鋳造プロセスに焦点を当てました。
6. 主要な研究結果:
主要な研究結果と提示されたデータ分析:
- KYZシリンダーコンポーネントの製造における最も高い欠陥率は、鋳造プロセスで発生しました（表1）。
- 初期のシグマレベルは3.66で、DPMOは15,356.7でした（表3）。
- 最も支配的な欠陥タイプは「フローライン」でした（図5）。
- FMEA分析により、フローライン欠陥内の主要な故障モードとその原因が特定されました（表4）。
- 決定木（図6）を使用したデータマイニングにより、QC PASS標準化のためのルールが提供されました。
- 実装後、DPMOは13,221に減少し、シグマレベルは3.71に増加しました。
図のリスト:
- 図3. プロジェクト憲章宣言製品シリンダーコンポーネントKYZ
- 図4. 図SIPOC（サプライヤー–入力–プロセス–出力–顧客）製品シリンダーコンポーネントKYZ
- 図5. 特性要因図フローライン欠陥
- 図6. WEKAソフトウェアでの提案決定木
7. 結論:
主要な調査結果の要約:
この研究は、シックスシグマとデータマイニングを適用して、ダイカストプロセスの欠陥の根本原因を特定し、対処することに成功しました。オペレータートレーニング、SOP、およびデータマイニングベースのQC PASS標準化を含む提案された改善の実装により、DPMOが減少し、シグマレベルが増加しました。
今後の研究の可能性のある分野:
本文書では、今後の研究については具体的に言及していません。
8. 参考文献:
- (a) Gaspersz, Vincent. 2002. Pedoman Implementasi Program Six Sigma. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
- (b) Manggala, D. 2005. Menerapkan Konsep Lean dan Six Sigma di Sektor Publik. IPOMS Newsletter, Vol 1/1/4-5 Agustus 2005.
- (c) Jang Gill-Sang, Jeon Jong-Hag. 2009. A Six Sigma Methodology Using Data Mining: A Case Study on Six Sigma Project for Heat Efficiency Improvement of Hot Stove System in Korean Steel Manufacturing Company. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
- (d) Pande, Peter S., dkk. 2002. The Six Sigma Way. Yogyakarta: Andi.
- (e) Kusrini, Emha TL. 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta:Andi.
- (f) Tan, Steinbach Kumar. 2006. Introduction to Data Mining. Pearson Education,Inc. Addison Wesley
9. 著作権:
- この資料は、「Rina Fitriana」による「Implementation Six Sigma and Data Mining to Improve Die Casting Production Process at PT. AB」の論文に基づいています。
- 論文の出典: ISSN: 1978-774X, Proceeding 7th International Seminar on Industrial Engineering and Management
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