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基于6sigma的自动插针制程分析与工艺改进

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 课题的意义及国内外研究现状第10-11页
        1.1.1 课题的来源及研究意义第10页
        1.1.2 国内外研究现状综述第10-11页
    1.2 6Sigma 的起源第11-13页
    1.3 6Sigma 的管理方法和程序第13-16页
        1.3.1 6sigma设计(DMADV)第13-14页
        1.3.2 6sigma改进(DMAIC)第14-15页
        1.3.3 DMADV 与 DMAIC 差异第15-16页
    1.4 6sigma 管理的常用工具第16-20页
    1.5 6Sigma 管理的特点第20-21页
    1.6 主要内容第21-22页
第二章 自动插针的制程分解及不良模式定义第22-33页
    2.1 自动插针制程分解第22-25页
        2.1.1 动作原理介绍第22页
        2.1.2 结构介绍第22-23页
        2.1.3 机台各工站介绍第23-25页
    2.2 产品应用介绍及结构分解第25-26页
    2.3 不良模式定义和确定第26-33页
        2.3.1 主要不良项目筛选---柏拉图法第26-27页
        2.3.2 鱼骨图---寻找要因第27-28页
        2.3.3 5why 分析法---寻找真因第28-29页
        2.3.4 回归分析第29页
        2.3.5 影响不良模式的 KPIV第29-33页
            2.3.5.1 SIPOC 定义第30-31页
            2.3.5.2 原因和效应矩阵定义第31-33页
第三章 对不良模式 KPIVs 的研究第33-44页
    3.1 尺寸公差分析第33-42页
        3.1.1 尺寸链第33-34页
        3.1.2 最差情况法(Worst Case Method) /(极值法)第34-35页
        3.1.3 统计公差分析法(Statistical Method)第35-40页
            3.1.3.1 正态分布第36-37页
            3.1.3.2 统计公差分析第37-40页
        3.1.4 零件尺寸公差分析第40-41页
        3.1.5 装配结构改善及公差分析第41-42页
    3.2 端子折 carry(料带)和端子整形分析第42-43页
        3.2.1 预插过程分析第42页
        3.2.2 整形过程分析第42-43页
    3.3 AOI(自动检测)异常分析第43页
        3.3.1 AOI 工作原理第43页
        3.3.2 AOI 取像异常第43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 实验设计在插针工艺优化中应用第44-64页
    4.1 实验设计(DOE)方法详述第44-48页
    4.2 实验设计适用软件环境第48-50页
        4.2.1 响应曲面实验简要步骤第49-50页
        4.2.2 实验设计过程中的问题第50页
    4.3 实验设备及材料选择第50页
    4.4 工艺优化现状及关键因子选择第50-51页
    4.5 确定工艺优化目标第51-52页
    4.6 制定详细实验计划第52-61页
    4.7 模型建立及参数优化第61-63页
    4.8 本章小结第63-64页
第五章 KPIVs 管制及改进效果确认第64-68页
    5.1 KPIVs 管制第64页
        5.1.1 管制计划第64页
        5.1.2 管制实施第64页
    5.2 改进效果分析第64-66页
    5.3 制造过程能力分析第66页
    5.4 经济效益统计第66-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 结论与展望第68-70页
    6.1 结论第68-69页
    6.2 本文的不足及展望第69-70页
参考文献第70-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73页

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