六西格玛方法论在木材工业中的应用研究现状与建议

　　摘要 推动高质量发展是“十四五”时期我国经济社会发展的主题，建设质量强国是国家发展的重要目标。六西格玛属于全面质量管理的继承性发展，是实现产业全过程、全方位和全链条质量升级的科学方法论。本文围绕六西格玛方法论在木材工业中的应用研究现状展开分析与探讨，综述了六西格玛在生产工艺改进、生产效益提升、供应链优化以及产业可持续发展等方面为推动产业高质量发展做出的积极贡献。同时，针对六西格玛方法论在木材工业领域的推广应用、优化改进与数字化赋能等方面提出相关建议，指出应广泛开展木材工业六西格玛质量管理项目，提炼产业共性质量问题，完善质量提升解决方案，推动产品设计、研发、生产、使用全生命周期质量持续改进，并结合产业实际情况积极开发新型质量管理工具，推进产业质量管理数字化，开展以数据驱动的产业发展战略与技术体系研究，旨在为木材工业产品全生命周期质量升级策略的制定提供科学依据，在以质量效益导向型发展战略为主导的国家经济发展主旋律下，持续推进产业高质量发展。

　　关键词 六西格玛;木材工业;质量;过程控制

　　我国经济已由高速增长阶段迈向高质量发展阶段，从数量追赶到质量追赶的质量效益导向型发展战略已拉开序幕并逐步实施[1-2]。党的十九大明确指出，必须坚持质量第一、推动经济发展质量变革、增强我国经济质量优势、建设质量强国。2020 年，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》将推动高质量发展设定为“十四五”时期我国经济社会发展之主题，并强调以深化供给侧结构性改革为主线，改善供给质量，坚定不移建设质量强国。木材工业是以木材为原料，采用机械或化学方法进行加工制造各类木制产品的工艺过程，在国民经济中占有重要地位。据《中国林业和草原统计年鉴》统计，2019 年我国木材加工和竹木制品制造业产值约 2.8 万亿元，约占全国林业总产值的 34.5%[3]。

　　然而，我国木材工业质量竞争力较低，产品质量波动较大。依据国家市场监督管理总局发布的制造业质量竞争力指数统计数据，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业质量竞争力在制造业中处于中下水平。2012—2021 年国家监督抽查数据显示，我国人造板产品合格率为 76.9%～98.0%，木地板为 87.8%～100%，木制家具为 81.1%～90.9%，产品合格率波动较大。目前，我国木材工业质量监督机制聚焦于终端质量的检验与评价。此类监管机制虽必不可少也成效显著，但不能预防质量问题的发生，不利于根本问题的发现与解决[4]。

　　近年，我国相继出台《关于加强质量认证体系建设促进全面质量管理的意见》《关于大力开展质量基础设施“一站式”服务的意见》和《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》等重要政策文件，聚焦产业全面质量管理，优化质量政策体系建设与质量基础设施布局，大力推进产业全过程、全方位和全链条的质量升级。为紧跟国家质量提升步伐，木材工业亟需形成一套新的质量提升策略，聚焦产品全生命周期的控制及优化，从根本上提高产品质量，引领产业高质量发展[5-6]。

　　针对过程质量的管理制度与控制机制能够提供基于过程改进的质量提升解决方案，在源头上杜绝产品质量问题，同时促进创新意识的孵化，孕育新的发展动力[7-8]。六西格玛方法论属于全面质量管理的继承性发展，已经在全球范围内成功实施了超过30 年。它可以应用于从服务业到制造业，从工艺流程改进到供应链优化等任何形式的组织与过程，在准时性、成本、质量以及客户满意度等方面产生积极作用[9-10]。本文围绕六西格玛及其在木材工业中的应用研究现状展开分析探讨，并提出相关建议，旨在为形成木材工业产品全生命周期质量升级策略提供科学依据，持续推进产业高质量发展。

　　1 六西格玛方法论基本概况

　　六西格玛最初的含义来自于统计学中最常见的正态分布。δ(即西格玛)在统计学中代表“标准差”，6δ 源于摩托罗拉公司一位工程师在研究制造缺陷和可靠度之间的关系时的一个惊人结论，即需在产品设计半个公差限范围内包含 6 倍标准差，才能从源头上杜绝产品缺陷的发生。在考虑了平均值可能含有的 1.5 个 δ 的偏移后，半个公差限内可以包含 6 个 δ，此时，每百万次机会中出现缺陷的个数只有 3.4(相当于正态分布超过 4.5 个 δ 外的单侧概率)。因此，六西格玛的统计学含义代表的是理想化的高质量水平[11-12]。广义上讲，六西格玛是一种以客户需求为导向，基于数据的质量改进决策方法。

　　具体来说，即依靠可信的数据收集方式，将已建立的统计管理工具整合到“界定(Define)-测量(Measure)-分析(Analyze)-改进(Improve)-控制(Control)”(DMAIC)的质量改进方法中，从而针对质量问题症结所在，采用统计方法进行决策，从根本上减少质量缺陷和波动。其中，“界定”是指识别存在的最重要的问题;“测量”是确定当前质量水平，即确定底线质量，在此阶段涉及数据收集计划、测量系统稳定性评价以及测量方法确定;“分析”是对收集到的信息及数据进行分析，找到主要原因;“改进”是针对主要原因提出最优解决方案;“控制”在于对改进成果进行保持[11,13]。六西格玛计划的成功在很大程度上取决于实施过程中工具和方法的正确选择，各阶段常用的工具和方法(按其在制造业的使用频率进行排序)。

　　如今，六西格玛已逐渐从一种过程改进的方法演变成为一种提升企业竞争力和实现组织变革的战略举措，从更广泛的意义上讲，六西格玛已成为一种文化和管理哲学[14]。此外，六西格玛方法论与先进数字技术的融合将为产品质量提升提供更广泛的思路，引领产业质量创新发展[15]。Gupta 等[16]对大数据分析技术在六西格玛精益管理中的应用进行了综述和展望，表明DMAIC 每一个实施流程均可与大数据分析工具紧密结合。Sordan 等[17]通过文献综述归纳了智能信息物理系统(如传感器、工业物联网、无线射频识别等)、模拟仿真技术和大数据分析技术与流程图、关键性能指标测量系统、质量功能展开、过程能力分析、统计过程控制等六西格玛管理工具的关联特性，提出了六西格玛与工业 4.0 技术交互用于过程质量控制的创新视角。

　　2 六西格玛方法论

　　在木材工业中的应用研究现状现有研究表明，六西格玛方法论能够有效促进木材工业生产工艺的改进和生产效益的提升，同时，在供应链优化、产业可持续发展等方面也发挥了重要作用。列出了现有研究中六西格玛应用类型、DMAIC 各实施阶段使用工具、所解决的问题和应用成效。

　　2.1 生产工艺改进

　　六西格玛方法论在木制品组装、家具板材生产、木器表面涂饰和木地板制造等生产工艺改进方面成效良好。Echempati 等[18]针对木箱顶盖与箱体之间铰链错位问题，通过量纲分析、直方图建立过程能力分析，评价了铰链预置过程的一致性和可靠性，得出铰链错位的主要原因在于压力计预压位置和磨砂量的偏离。Li 等[19]在“测量”阶段采用测量重复性和再现性评价发现木质部件钻孔测量系统偏差是导致钻孔工艺缺陷的主要原因;通过人员培训、测量仪器及方法优化进行“改进”，并在相同条件下再次进行测量重复性和再现性评价以确定“控制”效果。

　　Simanová 等[20]指出六西格玛对于不同管理程度的家具生产过程均能够产生良好的改进效果，并针对家具板材压贴[20-22]、抛光[20]、封边[23]等工序进行了一系列六西格玛研究，通过实施施胶工艺 DMAIC 改进方案，有效地降低了产品缺陷率及制造成本。娄巧莲等[24]针对板式家具封边工序的修边质量问题，基于统计过程控制，采集板材修边厚度偏差数据进行均值-极差控制图分析，识别出了影响修边质量的关键点参数，并通过分析修边设备工作原理及机械构造，对关键点参数实施调控措施以提升工序能力。经改进后，修边工序的过程能力指数从 0.74 提高至 1.00，产品的修边质量得到有效提升。周琼辉[25]在“定义”“测量”阶段确定了影响水性木器涂料光泽度合格率的关键质量特性在于水性乳液粘度、分散时间和分散温度，并对以上三大特性以及光泽度的测量系统有效性进行了评估;在“分析”阶段，采用运行图和控制图作生产过程稳定性分析，结合过程能力分析、光泽度质量与关键变量相关性分析确定了关键因素在于分散时间和分散温度。

　　针对以上分析结果提出改进计划，采用运行图和控制图验证了改进效果，最后，通过作业标准化和人员培训进行“控制”。Uddin[26]针对木地板边角缺损、色差和分选不当等问题进行了六西格玛改进。采用鱼骨图从人员、机器、材料和工艺等方面分析得出边角缺损主要原因在于开榫槽时铣削刀头变钝和人员操作不一致，提出了及时更换刀头和作业标准化等改进措施;采用“5Why”方法分析得出染色人员在色彩辨认上的人为误差是引起产品色差的主要原因，进而提出使用电子分光光度计替代人工的改进措施，并通过作业指导书和控制图将使用方法标准化;采用核查表得出分选人员对裂缝、孔洞和波纹等三类缺陷的忽略以及对缺陷界定的不一致是导致木地板分选不当的主要原因，并通过制定相应培训计划保证分选操作的一致性。苏展[27]介绍了 Pareto 图、头脑风暴、鱼骨图和统计过程控制图在木材制品加工业中的应用实例，并通过对进料间隔、进料速度和地板规格的优化提升了木地板榫槽和表面涂饰加工工段的生产能力。

　　2.2 生产效益提升

　　在六西格玛 DMAIC 实施框架中融入精益管理方法能够有效减少浪费，提高生产效益。Guerrero等[28]基于价值流图收集了一家小型家具公司餐椅制造过程的增值及非增值时间、生产效率等精益指标数据，结合 Pareto 图、DPMO 数据得出因产品缺陷产生的返修是造成生产浪费和成本损失的主要来源。经“分析”阶段确定木材原料质量和生产操作方法是影响产品缺陷的主要因素，通过试验设计和方差分析阐明了木材种类、木材切割方向、木材含水率和人员素质等因素对产品缺陷率、木材利用率和利润的影响规律，指出保证木材原料质量是改进的关键要点，并确定了最优生产条件。

　　该公司有望在实施改进措施后降低缺陷率 25%，减少浪费 13%。Ishak 等[29]针对木质托盘裂缝和松钉等主要缺陷进行精益六西格玛改进，分析得出主要问题在于生产过程管控不到位。经采取工作场所管理、5S 改进和工序标准化等改进及控制措施，工序数量和非增值时间减少，交付周期缩短，生产效率得到显著提升。Roth 等[30]对延误用时、信息流程图、物料流程图、工序用时和员工生产活动用时进行数据收集与分析，优化了人机图、标准化工作计划和生产布局，通过减少非增值生产活动和机器闲置提高板材印刷生产线生产效率，从而增强企业市场竞争力。Hardy 等[31]针对层积板材精加工工序中手工修剪环节的低效问题，提出了改善生产布局、配置自动化计数装置、实施“单分钟换模”、引入“制造板”和“Andon 法”等五项改进策略，通过提升人员与物料流动通畅性、减少人工误差及延时、缩短环节转换时间、提高沟通效率促进生产效率及设备综合使用率的提升，节约了成本投入。

　　2.3 供应链优化

　　六西格玛方法论不仅有益于木材工业的生产过程控制，还能够用于指导原料优选、提升供应商能力和促进产品消费，从而优化木材工业供应链。Tinarwo 等[32]基于 9 种桉树基因型不同制浆阶段的木质素、黏度和 α-纤维素的测定数据，采用广义加性模型和分数多项式模型分析了桉树基因型对制浆工艺化学性质的影响。王睿坤[33]以提高设备利用率、优化生产布局、减少内部运输、提高空间利用率、优化自动化生产线、减少在制品存量、减少废品率和返工率，以及降低成本为“界定”目标，从木质相框采购商角度发起针对供应商的精益六西格玛改进，改进后供应商产品缺陷率降低，生产效率显著提升，采购价格降低 4%～6%。Sadraoui 等[34]采用六西格玛方法论研究了一家家具部件制造企业的产品消费情况，对不合格产品及其引起的经济损失、客户投诉进行故障模态及其效果和临界性分析，针对不合格项目、客户投诉、事故或偶然事件提出相应的预防与纠正措施，改进后达到了零投诉水平。

　　2.4 产业可持续发展

　　Tasdemir 等[35]将可持续发展理论、精益管理和生命周期评价方法融入六西格玛 DMAIC 实施框架之中，建立了一套指导木材工业可持续发展的创新理论，并基于生产实践提出了相应的可持续性评价方法及实施方案。该研究对木材加工产业实现经济、社会和生态效益三方面共赢具有重要的指导意义，目前已被列入高校研修课程，获得了国内外学者们的广泛关注与认可[36]。

　　3 总结与建议

　　3.1 加强六西格玛方法论

　　在木材工业领域的推广与应用六西格玛方法论是一种基于数据的科学的决策方法，它以客户需求为导向，聚焦于过程控制，追求过程质量稳定性与产品零缺陷率，能够实现产品全生命周期的控制及优化，从根本上提升木材工业质量水平。然而，目前六西格玛在全球木材加工行业的实施尚处于初级阶段，在国内的实施更是甚少。因此，应全面推进六西格玛思想与理论基础学习，加强六西格玛在木材工业领域的推广与应用，广泛开展木材工业六西格玛质量策划、质量控制、质量保证和质量改进项目，并从中提炼产业共性质量问题，逐步完善质量提升解决方案，推动产品设计、研发、生产、使用全生命周期质量持续改进。

　　3.2 结合产业实际情况，优化质量管理体系，开发新型质量管理工具

　　在实践过程中，应结合我国木材工业产业特点、发展方向等实际情况，对六西格玛及其 DMAIC各实施阶段质量管理方法与技术进行进一步优化，积极开发新型质量管理工具。例如，在国家大力倡导的“双碳”背景之下，应积极探索六西格玛与可持续发展理论、三重底线理论、精益管理、生命周期评价等国际先进管理方法相互融合的机制与路径，形成促进生态、经济和社会三大效益协同共赢的产业质量提升创新方法与管控体系，以质量为抓手带动产业可持续绿色发展。

　　3.3 推进产业质量

　　管理数字化，开展以数据驱动的木材工业高质量发展战略与技术体系研究以六西格玛方法论为理论基础，融合大数据分析、数字化智能化设备装置与系统平台开发等先进数字技术与条件，充分挖掘木材工业产品全生命周期、重点业务环节、全产业链与价值链质量数据，建立健全产业数据资源体系，系统推进产业质量管理数字化能力提升。开展以数据驱动的木材工业高质量发展战略研究，推动数据采集、管理、处理、分析和应用技术体系的研发与应用，以数字化赋能产业全过程全方位质量提升。

　　参考文献：

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　　[5] 王颖.提升产品质量管理的思考[J].科技情报开发与经济，2011，21(12)：209-211.

　　[6] Favi C,Marconi M,Mandolini M,et al. Sustainable life cycle and energy management of discrete manufacturing plants in the industry 4.0framework[J]. Applied Energy,2022, 312:118671.

　　[7] 刘书庆，熊琪凯.产业高质量发展对产品实现质量影响实证研究[J].工业工程与管理，2021，26(5)：74-81.

　　作者：金 枝,吕 斌,曾 珍,李阜东,付跃进