浅谈六西格玛方法在光学聚酯薄膜弊病源锁定的应用

剧君 胡甲元

摘要：聚酯薄膜产品在使用过程中重点关注表观、性能两部分指标。生产过程中会伴随一些弊病或性能不达标现象。本文重点讨论PET薄膜产生时，如何找出弊病源。

关键词：PET薄膜 弊病 分析方法 弊病源

1. 前言

聚酯（PET）薄膜是以聚对苯二甲酸乙二醇酯为原料，采用挤出法制成厚片，再经双向拉伸制成的高分子塑料薄膜。因其机械性能优良，刚性、硬度及韧性高，耐穿刺，耐摩擦，耐高温和低温，耐化学药品性、耐油性、气密性和保香性良好，可广泛应用于液晶显示背光模组中的扩散片、增亮片基膜，磁记录，感光材料，电子，工业用膜等领域，特别在疫情期间，生产防护面罩，亦为PET基材。市场需求极大。

厂商在生产PET薄膜时通常会伴随一些弊病，对于弊病源的寻找、验证其是否正确是解决弊病问题的关键所在。在实际操作中，因BOPET生产过程的连续性，加工方式的特殊性，在弊病源的锁定时，会存在经验主义、主观臆断的现象，不可否认，使用快赢的方式，可以快速解决一些常规问题。但是，主观判断不能解决所有问题，亦会为问题的解决带来障碍，造成成本增加，客户满意度下降。在全面质量管理时代，在BOPET行业，质量工具亦可深度应用，为企业在锁定弊病源、解决问题方面创造价值，节约成本。

2. 应用举例

拟在使用六西格玛方法论中分析阶段方法以及质量工具进行问题锁定。下面以薄膜厚度的过程能力改善中弊病源的锁定为例说明实战应用。

步骤一：数据收集，进行测量系统分析。

合格的测量系统是前提，安排相关检测人员对厚度按规定进行测量，数据进行MSA.

分析结果显示：%P/T=9.45%, %GR&R=4.73% ,均小于10% ，测量系统合格。

对于不合格的情况，需要分析原因，改进后，再进行测量。MSA为测量提供了科学的判断方法，只有建立在测量系统合格的基础上，后续的一切验证才有使用价值。

步骤二：查找因子。

一般使用详细流程图，对薄膜生产工序进行输入、输出式排查。排查中，采用头脑风暴法进行因子查找、使用亲和图进行因子归类。

对排查出的因子，进行FMEA分析，找出关键因子。

步骤三：关键因子的筛选

该步骤是锁定弊病源的关键。使用科学的方法，进行因子锁定。

方法一：等方差检验。

以横拉不同的拉伸倍率对比，一类以18表示，一类以15表示。

在两种状态下各进行15次试验，片膜经测量后得出厚度值，以比较拉伸倍率对厚度的影响。

首先对数据进行统计分析：

1.验证数据独立性：

由p值可知数据独立。

2.数据正态性检验：

p值可知数据符合正态分布。

3. 等方差检验

在前两个条件均满足的条件下，进行等方差检验。

由p值可知，两种拉伸倍率对片膜厚度的波动没有影响，可以直接去除该因子，不予考虑。

同理，若p＜0.05，那么即可将该因子列入关键影响因子。

法二：DOE实验法。

对于连续型生产线，不同工序的不同因子，可能存在一定的交互作用，此时，可以使用DOE实验法进行分析各主因子是否关键，且各因子之间是否存在一定的交互效应。

实验使用minitab统计工具，DOE实验进行实验安排，实验结果输入后，进行因子是否显著分析。以直观的Pareto图进行显示。

（注：因为部分因子实验，取值0.15）

从图可读出：左图为无显著因子。右图为D、B为显著因子。

被确定的显著因子，即可锁定弊病源。

法三：双样本t检验

以三种投料方式为例，验证投料方式这个因子对厚度是否有影响。

在高、低、中三种投料方式下各实验15组。

1.验证数据独立性

p值判断，数据独立。

2.验证数据正态性

p值判断，三组数据符合正态分布。

3.等方差检验

根据p值判断，不同的投料方式，对厚度的波动是有影响的，而且在高料位投料时，厚度的标准差最小，即波动最小。

即可将投料方式列为导致厚度波动的关键因子。

以上三种方法，均可通过实验操作对弊病源进行锁定。找出关键因子后，就找到了问题解决的突破口，后续部分进行问题解决以及因子优化。

3.结论

鉴于以上讨论，我们建议薄膜行业这种连续性，双向拉伸的工艺，完全可以引用六西格玛中分析阶段的方法对引起问题的不确定因子进行验证。科学排查引起问题的弊病源，为快速解决问题，提供科学支撑。

同时，建立系统的理论基础。使用统计学工具，有助于科学分析，更高效解决问题同时降低生产成本，让企业轻装上阵。

必须指出的是，在现有工艺中，有些数据是不符合正态分布的，甚至是不独立的，这对使用科学工具造成了一定的局限性，这就需要改变取样方式，注重数据积累，进行数据变换（倒数 平方 开放 次幂为主要变换方式），以便更好地进行分析，为问题解决探索方向。

参考文献：

[1] 冯树铭. PET薄膜的品质及其性能检测[J]. 聚酯工业，2009, 22(4) : 3-7

[2] 何桢.六西格玛管理. 2016.11