智能仓储系统质量管理分析范文

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摘要:

以国网河北省电力公司计量中心仓储一级库为研究对象,从质量管理的角度分析该仓储系统运行中所遇到的问题,通过DMAIC活动,找出影响仓储系统效率的关键因素,并针对技术和管理手段提出相应的改进措施。结果表明这些措施可以有效地缩短该仓储系统的故障时间,提高故障处理效率,为智能仓储系统的科学管理提供了可靠依据。

关键词:

智能仓储,质量管理,DMAIC

智能仓储系统的可靠运作是降低企业运行成本的前提,科学、合理地管理仓储系统显的尤为重要。现代质量管理体系能够对生产和经营过程中的各个方面进行有序的管理,诸如质量、计划、劳动、人事、设备、财务和环境等,从而形成围绕产品质量的全过程管理。理解顾客当前和未来的需求,将生产活动和相关的资源作为过程进行管理,将相互关联的过程作为系统加以识别、理解和管理,建立以数据和信息分析为基础的决策方法,持续改进,从而挖掘智能仓储系统更大的生产力。

16Sigma与DMAIC介绍

6Sigma是统计学的用语,又叫“标准偏差”,是度量一组数据散布,度量一个工序波动程度的统计量。6Sigma作为一种对产品偏差的测量标准是由美国科学家WalterAndrewShewhart(1891-1976)于上世纪二十年代在贝尔电话实验室首先提出的,他指出在流程平均的正负三倍Sigma(标准偏差)以外的点必须引入改进措施加以纠正。但最终被应用于生产质量管理,提出“6Sigma”理念的是摩托罗拉的副总裁兼高级质量经理BillSmith。他认为传统的质量管理方法已经不具备足够的分辨问题的能力,便发展了这一新标准,并开创了6Sigma理论体系和与之相联系的文化。所谓6Sigma标准,指降低产品的质量波动,将合格产品分布在“平均值±6倍标准差”范围内,从而提高产品合格率,提高服务质量。6Sigma是一个抽象统计数值,却意味着顾客接受的产品和服务处于最高水准,这便对企业管理方法、思考方法、工作方法提出了很高要求。6Sigma企业的特征是拥有组织性的人力培养计划,建立顾客中心、流程中心,以数据为驱动,科学地解决问题,从而带来财务效果关联,即降低内耗。作为6Sigma的活动方式,DMAIC是一个逻辑严密的过程循环,他是在总结了全面质量管理几十年的发展及实践经验的基础上产生的,是由项目管理技术、统计分析技术、现代管理方法等综合而成的系统方法。DMAIC强调以顾客为关注焦点,并将持续改进与顾客满意以及企业经营目标紧密联系起来;它强调以数据的语言来描述产品或过程绩效,依据数据进行管理,并充分运用定量分析和统计思想;他追求的是打破旧有习惯、有真正变化的结果和带有创新的问题解决方案,以适应持续改进的需要,他强调面向过程,并通过减小过程的变异或缺陷实现降低风险、成本与缩短周期等目的。

2智能仓储系统数据处理及改进措施

2.1数据处理

2.1.1界定阶段以河北电力计量中心仓储一级库为对象,根据质量管理体系思路,对其设备故障进行统计,力图提高运维能力。该库房建于2012年,拥有8台堆垛机、16排货架、2台拆码垛机器人、3台自动拆箱机、4台三维坐标手以及5层辊轴传输线等,共有托盘储位1320个,周转箱储位16094个,存储各类电能表计113万余只,可以执行新到表计入库、检定出库、检定入库及表计配送等任务,日吞吐量达10万余只。该库房为华北地区容量最大、设备最多、任务最繁重的库房,通过近3年的运行、维护,检修班组积累下丰富经验。

2.1.2测量阶段此次故障分析选取2015年上半年运行日志作为基础资料,期间共处理各类设备故障617项,按照故障消缺类别归纳为29类。下面列举智能仓储系统频发故障及其影响度,其中影响度I的计算方法。在2015年1-6月,电动辊轴损坏故障17次,总处理时间1530min,影响度0.1378;出入库周转箱垛歪斜故障108次,总处理时间1080min,影响度0.0973;周转箱转辙顶升、辊筒线上歪斜故障102次,总处理时间1020min,影响度0.0919;出入库周转箱不在任务中故障50次,总处理时间1000min,影响度0.0901;堆垛机轮轴异响故障17次,总处理时间765min,影响度0.0689;堆垛机货叉取放货中止故障44次,总处理时间660min,影响度0.0595;工控机与数据库连接中断故障21次,总处理时间630min,影响度0.0568;箱表绑定不一致故障22次,总处理时间440min,影响度0.0396;周转箱(表计)无入库信息故障21次,总处理时间420min,影响度0.0378;拆叠箱机不作业故障26次,总处理时间390min,影响度0.0351;其他故障合计189次,总处理时间3165min,影响度0.2849。

2.2影响因素分析2015年上半年总故障时间11100min,运行率为95.72%,σ水平为1.72,远低于6σ的要求。根据表可以绘制智能仓储系统故障柏拉图,见图1。从柏拉图中可以看出,在29项故障中,前10项故障的累计影响度超过70%,因此,对这10项故障进行分析,即可显著提升仓储系统效率。从人员、机器、材料、方法、环境5个影响因素进行分析。辊筒线电动辊轴损坏故障发生的主要原因是输送线作业过程中辊筒频繁启停导致辊筒过热损坏、辊筒顶端卡具易发生断裂等。针对这种情况,运维人员调整周转箱出入库节奏保障辊筒作业均衡,增加巡检频率,每半月紧固一次辊筒卡具。出入库周转箱垛歪斜故障发生的主要原因是入库人员误操作将周转箱方向放反、检定线或人工入库处叠箱机组垛歪斜、不同批次周转箱定位卡槽位置存在误差等。针对这种情况,运维人员调整叠箱机导向杆以减少叠箱歪斜率,对卡槽不规范的周转箱进行替换维修,对人工入库人员进行集中培训并建立考核机制。周转箱转辙顶升处、辊筒线上歪斜故障发生的主要原因是转折顶升皮带磨损松弛内拉筋断裂、部分周转箱底面摩擦力小导致箱体两侧受力不均、巡检人员对皮带张紧度调整不及时、设备下方检修空间小导致操作困难等。针对这种情况,编制狭小区域作业指导书,督促运维人员加强设备巡检力度,对问题皮带立即开展调校或更换。

2.3改进措施通过对故障原因进行总结,库房故障鱼骨图如下图2所示。综上所述,通过加强入库人员培训、重点巡视、降低组垛歪斜概率、改进审核程序、提高周转箱合格率、增加滚筒、皮带等备件、编织操作规程、加强门禁管理等一系列措施,可以降低智能仓储系统故障率,加快故障处理速度,减少停产时间,进一步提升系统生产力。经上述分析,以关键因子为控制目标,立体库房制定了一系列措施:每日对钢平台辊轴固定螺丝及转辙机构进行巡视,及时紧固、上油;对监控软件、数据库程序进行清理、梳理,改进不合理之处,清理系统缓存;与其他生产部室建立联合处理小组,加快故障处理时间;制定立体库房运行规程,规范处理细节,规定合理的保养、维护周期,合理配置备品备件;对配送出口进行改造,加强人员管理与作业环境管理;组织班组成员学习,对操作人员进行培训。

2.4处理效果通过2个月的改善,9月总故障时间985min,月故障时间降低约50%,运行率为97.72%,σ水平为2.01,较改进前有所提高,达到2σ水平,基本完成预期目标。通过故障统计可以看出:软件故障基本消除,设备故障大幅降低,主要故障发生在生产运行中,影响此类故障的因素较多,需要进一步加强管理,与其他部门配合解决。

3结束语

以上从质量管理体系出发,以河北电力计量中心仓储一级库为研究对象,采用DMAIC活动对智能仓储系统的运行数据进行详实分析,从人员、机器、材料、方法和环境五个方面寻找可以提高系统可靠性的改进措施,并提出了一些可以编制为规程的故障处理方法、流程。通过此次分析过程及工作的落实,有效的降低了智能仓储系统的故障率,消除了大部分设备、软件故障,使智能仓储系统以更高的效率参与计量中心生产,更好的服务智能电表推广工作。同时,一些在生产中反复出现的问题尚未得到有效控制,要想真正达到6σ管理水平,还需要相关部门配合,通过其他手段来实现。

作者：杨鹏 翟志华 李梦宇 单位：国网河北省电力公司电力科学研究院