奔驰GLK车型内饰装配线生产效率提升研究.pdf

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1、摘要摘要在2010年以后，汽车行业竞争日趋激烈，为了应对这种激烈的竞争环境，北京奔驰也开始自己的提产增效之路。本文主要研究基于精益六西格玛的北京奔驰GLK汽车内饰装配线生产线效率提升问题，通过精益六西格玛理论中提高生产效率、减少浪费、平衡生产线等相关方法，将生产节拍从8JPH（每小时单个工位通过率为8辆整车）提高到11JPH（每小时单个工位通过率为11辆整车），完成公司的生产目标。通过介绍精益生产理论，以及基于精益生产理论的精益六西格玛理论的发展历史、相关理论和方法，结合北京奔驰一工厂总装车间内饰装配线提高生产率的实际需求，对于整个装配流水线进行分析研究，

2、以提高装配线平衡率和生产节拍为目的，从而达到提高产能目标。在对生产现场的研究过程中，首先用六西格玛理论中的EHPV/TE等方法找出生产现场的主要问题，然后通过精益思想消除生产现场的浪费，再与目标产能比对，找到重点瓶颈工位，然后从生产线布局、物料管理、加工人工序分析，找出制约生产率的相关因素。针对找出的相关问题，综合运用精益六西格玛的方法，解决最终问题点，完成公司交付的最终生产任务。解决生产现场问题的整个过程，实际上是对生产现场消除浪费、优化资源、平衡生产线、提高产能的过程。我国汽车行业整体浪费大、生产效率低，为了降低汽车生产成本，提高生产效率，提高中国汽车

3、的全球竞争力，在所有整车生产厂和零部件生产厂推广精益生产和六西格玛理论是至关重要的。本文通过对生产现场的研究和操作，为北京奔驰提供了一套降低消耗、平衡生产线、提高生产效率的整体解决方案，为今后北京奔驰持续的提高产品质量和性能的稳定性以及生产线的持续改进做出了贡献。关键词：精益生产；六西格玛；精益六西格玛；内饰装配线I北京工业大学工程硕士专业学位论文ABSTRACTThepaperfocusesonimprovingtheproductionefficiencyofBBAC’sGLKtrimline.Andbyimprovingproductioneffic

4、iencywhilebalancingthelaboroftheproductionline,theproductivityisincreasedfrom8JPH(8carsperworkingstationperhour)to11JPH(11carsperstationperhour).ThispaperintroducestheLeanProductiontheory,andthedevelopmenthistoryofLeanSixSigmabasedonleanproductionaswellastherelatedtheoriesandtools

5、，toimprovetheproductionlineimbalanceandproductioncircletime,aswellastheproductionpurpose.ThepaperalsocombinestrimlineinassemblyworkshopofBeijingBenzAutoCorporation’spracticalefficiencyimprovementrequirements,andanalysesthewholeproductionlinebasedonthetheoryofLeanSixSigma,especisll

6、ytheEHPV/TEofwhichtodiscoverthekeypointofimprovingtheproductivitywithassociatedworksectionsandstations.Andthencomparingwith11JPHwetrytofindoutthekeyfactorsthatrestrictstheproductivityfromaoverallconsiderationofproductionlineorganization,materialsmanagementandproceduredesigns.Andfi

7、nally,theLeanSixSigmatoolsareusedtoimprovethosekeyfactors,solvetherestrictionsandimprovetheproductionefficiency,alsoconfirmtheapplicationoftheLeanSixSigmainautoassemblyline.ConsideringthefactthatChina’sautoindustryhasgeneralissuesofmasswasteandlowefficiency,itissignificanttopopula

8、rizestheLeanProductrionandSixSigm