OneSteel 集團為建築、製造、住房、採礦和農業產業大約 30,000 家客戶，製造和分銷 40,000 多種產品。該公司在澳洲各地設施生產從粗樑到細鋼絲等各種產品。OneSteel 發現，其一設施所生產的鋼棒 (rods) 在「鏽 (scale)」量方面存在很大變異，它是當熱鋼表面在加工過程中與空氣中的氧反應時形成的氧化鐵。在後續加工之前必須除鏽，以防止昂貴設備磨損，並避免最終產品出現缺陷。一定數量的鏽是不可避免的，但過多會導致產量顯著損失。OneSteel 指派了一個團隊將鋼棒上的鏽減少至可接受水準。團隊成員信任 Minitab 統計軟體，用來分析他們的數據並展現其專案成功。

 

 

挑戰

 

OneSteel 的原料金屬從進行精煉到加工成最終產品，過程中從一個設施傳送到另一個設施。為了生產一根鋼絲股 (wire strand)，該公司的 Laverton Rod Mill 將熾熱的原鋼軋製成細棒，然後再進一步加工。在 Geelong Wire Mill，將這些棒材加熱到較低溫度，然後透過模具冷拉，形成具有特定直徑和機械性能的鋼絲股。

 

當 OneSteel 的 Laverton Rod Mill 鋼棒上的「鏽 (mill scale)」量開始影響該公司 Wire Mill 產量和獲利能力時，該公司利用六標準差和 Minitab 統計軟體的強大功能，尋找解決方案並展現其成功。

 

在 Laverton 為了製造鋼棒，鋼材被加熱到至少 1038°C 的溫度並進行軋製。然後鋼棒經過水箱，當鋼棒來至軋機時在水箱中進行表面用水冷卻。接下來，將鋼棒送至盤捲機 (laying head)，在那裡形成環形。這些環被放置在移動輸送帶上，在那裡進一步冷卻，然後堆積成線圈 (coils)。

 

Rod Mill 高溫加工會導致棒材表面上形成氧化鐵，其被稱為「鏽 (mill scale)」。鏽的水準變化取決於所用軋機種類、鋼材溫度以及持續加熱的時間。細垢粉塵顆粒的磨蝕特性會嚴重縮短了伸線模具 (drawing die) 使用壽命，並可能導致劣質產品。因此，要成功地從棒材上生產鋼絲，必須先除鏽。Geelong Wire Mill 採用稱為反向彎曲除鏽的機械製程，其中棒材會經過一系列滑輪。彎曲會導致脆性鏽鬆動並脫落，而不會損壞柔性鋼材，但 Laverton 棒上的鏽水準通常遠高於機械除鏽水準，導致產量下降。過量的鏽所產生的額外成本包括清理和處理費用、運作和維護除鏽系統相關成本，以及運作率下降、模具壽命縮短、潤滑劑使用量增加和產品品質下降的潛在成本。考量到 2008 年 Geelong Wire Mill 在日常維護、潤滑劑和模具上花費了 $815,000，減少進料棒材上的鏽量有可能為 OneSteel 節省大量成本。

 

  

Minitab 如何協助

 

六標準差黑帶 Brett Perrin 和製程負責人 Shanti Arangala 在其盟主 Brian O'Connell 支持下，於 2008 年 8 月開始了他們的專案。他們團隊由 Rod Mill 和 Wire Mill 成員組成，包括技術經理、製程工程師、品質專業人員，冶金學家和設備操作員。 使用 DMAIC (定義、測量、分析、改善和控制) 方法，專案團隊研究了整個線材製造流程，並且將除鏽率低於 95% 的棒材定義為一個不良品。然後他們繼續從 Laverton 進入 Geelong Wire Mill 的棒材中進行取樣。

 

 

當 OneSteel 的專案團隊測量 Laverton 棒材上的鏽量並在 Minitab 中分析數據時，他們發現測試樣品中有 62% 的鏽水準高得令人無法接受。

 

 

該團隊測量了鏽重佔總產品 (鋼線材盤元) 的比例，單位為公斤/噸。他們發現有 62% 的測試樣本，其每噸的鏽含量超過 7 公斤，而每噸的顯著變異高達 3 公斤。這會導致重大的產量損失，因為每噸僅 1 公斤的變化在產量上就價值 $75,000。在 Geelong 廠，每年因鏽量過多造成的損失估計約為 $220,000。 在整個專案中，團隊成員使用 Minitab 來分析他們的數據並傳達其發現的重要性。例如，他們使用 Minitab 的兩樣本 T 檢定 (2-sample t-test) 來證明不同等級鋼棒之間的鏽重量有差異，同時也使用盒形圖直覺地顯示資訊。

 

 

 

在控制和測試條件下收集的機械溫度資料的盒形圖，明顯呈現了測試條件的溫度較低。

 

 

他們使用 Minitab 強大的迴歸分析來揭示盤捲機溫度與鏽重量之間的關係，並使用該軟體的散佈圖直覺地呈現其關係。 該團隊還應用 Minitab 的機率密度函數 (Probability Density Function) 於實際抽樣資料，並將其與所需期望結果進行比較，確定因減少變異和減少鏽量而可能產生的潛在節省成本。

 

 

Minitab 強大的圖形功能可讓專案中每個人輕鬆查看測試 (紅色) 和控制 (黑色) 條件之間模具磨損的差異。

 

柏拉圖分析確認了哪些鋼棒等級導致伸線機的延遲。Perrin 指出「Minitab 不僅可透過有限資料的分析操作下快速完成此任務，並且還有非常清楚易懂的圖形，是介紹展現成果的有效溝通工具。」 改變 Laverton Rod Mill 生產鋼棒的進料特性是不可能的，因此團隊尋找其他方法來減少棒材鏽量百分比並提高 Wire Mill 的產量。他們進行了實驗來測試各種因素，包括 Rod Mill 使用的冷卻製程、Wire Mill 使用的除鏽和伸線方法，以及兩工場軋機的操作參數。 首先他們進行了測試，評估冷卻輸送帶參數對棒上鏽量的影響。他們也測量了 Rod Mill 的伸線機 (wire drawing block) 和盤捲機 (laying head) 的溫度。Minitab 分析顯示，當冷卻輸送帶上的重整溫度降低 30% 時，則鏽量有顯著差異。 接下來，他們測試了伸線方法對產量的影響。對於控制 (對照) 試驗和測試試驗，團隊都設置了生產線，配備了新模具、每個模具的新潤滑劑、除鏽裝置中的新刷子，並保持相同運作速度。使用他們的試驗參數所進行的試驗結果，產生了溫度更低、產品更清潔、模具磨損更少和不太明顯的鏽量。強度測試顯示，測試產品和對照產品的品質沒有統計上差異。 他們測量了伸線機上的模具磨損情況，發現新參數也大大影響了伸線模具的使用壽命。在一項測試中，開始運作時模具的線材直徑為 6.22 mm。使用控制條件的鋼棒運作 15 噸線材後，模具直徑達到近 6.32 mm。使用測試條件鋼棒的生產線，其模具磨損顯著減少 — 運作 15 噸後，線材直徑低於 6.24 mm。

 

對前後收集的數據分析揭示了改進 Laverton Rod Mill 盤捲機校準程序的影響。更準確的「真實」溫度估計有助於工場確保其棒材上鏽量水準在可接受範圍內。

 

在實施各種改善後，團隊使用 Minitab 分析了最近軋製的 7 mm 鋼線的鏽重和盤捲機溫度。Minitab 的分析證實，Rod Mill 能夠生產適合機械除鏽的棒材，且產量損失比過去低得多。 該團隊使用 Minitab 建立了管制圖，清楚地顯示了工廠進行的試驗效果。這是向製程負責人傳達試驗結果的有效方法。

 

結果

 

團隊的努力改善了 Laverton Rod Mill 的冷卻製程。操作員現在可以更好地控制盤捲機溫度，Minitab 分析已證實，改善後的冷卻製程顯著減少了棒材的鏽重量。 右側的 Minitab 直方圖顯示了改善 Rod Mill 的校準程序如何讓估計的「真實」溫度與盤捲機溫度更接近。與先前軋製相比，這導致實際盤捲機溫度降低，而這種較低溫度是減少客戶因鏽量而產量損失的主要動力。 來自 Laverton 的新棒材對 Geelong Wire Mill 來說是一種更清潔、明顯更優質的產品。由於鏽量減少且產量增加，OneSteel 預計每年可節省約 $235,000，另外還可節省 $40,000 的勞動力和消耗品。鏽量減少也額外帶來了下游加工優勢。 隨著改善得到確認，OneSteel 的專案團隊已進入 DMAIC 流程的管制 (Control) 階段。他們使用 Minitab 的管制圖來鎖定程序和維護行動所做的更改，進而輕鬆維持這種改善並確保在未來幾年持續節省成本。同時，OneSteel 的六標準差辦公室正在尋找新方法來應用品質改善和 Minitab 統計軟體的強大力量，提高其全球營運各角落的效率和或盈利能力。

 

 

 

 

 

 

概述

全球鋼鐵及鋼成品製造商和經銷商
總部位於澳洲
收益 74 億澳元
全球超過 11,500 名員工

 

挑戰

減少製造線材鋼棒上的「鏽 (mill scale)」

 

使用產品

Minitab®統計軟體

結果

每年節省超過 $275,000
減少機械磨損
產品明顯改進

 

返回能源與自然資源頁面