生产现场质量问题分析与解决培训.ppt
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1,1,生产现场质量问题分析与解决培训,2,第一部分:
经营方针与质量理念第二部分:
质量管理基础第三部分:
问题概述第四部分:
QC质量管理七大工具第五部分:
质量问题的解决方法第六部分:
质量问题的预防,3,3,第一部分:
经营方针与质量理念,4,三星,松下,海尔,经营方针与质量理念,5,有一家中国企业为一家日本的企业生产零部件。
零部件生产出来后,需要通过海运发送到日本。
当时正值雨季,纷纷飘落的雨雾夹杂着海风吹来的潮气弥漫在空气中。
中方厂长善意地考虑,潮湿的环境有可能令零部件生锈,为了把事情做得更好,他决定额外花一笔钱,为零部件订购了许多封装的塑料袋。
满载集装箱的货船开走了,中方的厂长长出了一口气,并为自己周到细致的安排暗暗叫好。
因为质量就是符合要求,而不是好,不是“多”。
这种所谓的“好”、“超越客户的要求”,反而会因为变更了客户的要求从而产生“不符合要求的代价”,额外地损耗了公司的利润。
然而,一个星期之后,电话那端传来了日本人焦急而愤怒的责问:
“你们为什么不按我们的要求生产!
”由于零部件加装了这个塑料袋,导致生产线的工人在操作程序上额外多了一个打开塑料袋的程序,而工人沮丧地发现,操作台上没有剪刀。
习惯于严格按生产流程操作的工人一下变得无所适从。
生产线因为这个小小的塑料袋停止了运转。
无疑,结果对双方都是悲剧性的。
6,质量=不懈地努力来尽可能好地满足顾客的期望,不断改进观念(KVP),预防观念,标准化的观念,用户观念,零缺陷,顾客满意,这就是质量!
什么是“质量”?
7,生产过程中积累的经验,非经实践和理论的论证,与质量要求相违背。
投机取巧,缺陷源,质量,实践与理论论证,制作规范,掌握并普遍使用,¥,与质量不发生矛盾,财富,经验往往是缺陷源,也可能转化成财富,标准化观念,8,波卡约基方法(Poka-Yoke)戏称傻瓜不出错,本意为“根源检查”目的是:
防止人为差错,使用Poka-yoke方法,人为缺陷,整改措施:
如何让人们不需要担心会出差错呢?
1、增加自动检测装置2、增加各类传感器3、增加挡块4、,Poka-yoke方法,预防观念,9,质量基本管理规程,信任,10,质量保证(QA)J矩阵,11,质量保证体系现场操作,写,写,写,写,做,做,做,做,12,火炉原则,13,质量保证体系中的产品责任PL,14,14,第二部分:
质量管理基础,15,质量想法的变迁,质量检验阶段,16,品质是检验出来的,品质是制造出来的,品质是设计出来的,品质是共同努力经营出来的,品质观念的四个阶段,聆听客户的声音顾客是上帝VS下一道工位即客户,13,17,朱兰质量三步曲,18,ManagementCycle,19,起源于20世纪20年代,由著名统计学家休哈特提出“计划执行检查”(Plan-Do-See,PSD)的质量管理模型,PDS,PDCA,美国质量管理专家戴明将PDS发展成为“计划执行检查改善”(Plan-Do-Check-Action),故PDCA循环又称为“戴明环”,是一切管理活动有效进行的科学方法和基本程序,PDCA由来,应用,20,20,第三部分:
问题概述,21,什么是问题?
當現狀與有了差距時,即遇到了問題。
當現狀與有了差距時,即遇到了問題。
想一想什麼是目標和標準?
法律規定ISO9001,ISO/TS16949,RoHS.等國際認證標準產品或製程規格客戶的要求或期望工作上使用的QI/SOP/WI,目標,標準,22,问题意识,“塞翁失马”,事前问题=“预防”,有问题不一定是坏事(闻过则喜)也许有人比你更了解这个问题(跨部门多技能)管理者应经常抽点时间去现场走走敢于质疑现状解决问题不是想当然的事情数据不仅“记住历史”,更是发现问题解决问题是一种技能,23,发现问题的方法,2。
图表法控制图、统计表、直方图、相关图等,1。
直觉法看听摸闻经验,3。
数据分析法,概率分析趋势分析比较分析流程分析,百思瑞,24,解决问题的素质要求,经验判断+专业知识+思维技能,24,装配工人不按作业单和指导书操作,线性思维解决方式,对装配工人进行处罚,25,系统思维模式案例分析,系统思维模式,文件是否为员工所理解的格式及文字,是否文件本身有许多问题导致实操性差,文件的放置位置员工无法获得,未进行培训,公司没有明确岗位培训的要求,上岗前有无进行此类要求的培训,有无明确新员工培训时间及内容,是新员工?
明知故范,检讨公司规章制度是否合理,增加员工激励,26,企业常见的的问题,27,常见问题的错误解决方式,增加作业人员,提升作业成本,要求检验人员加强检验,增加机器维修人员,要求管理人员加强责任意识,常见问题,开会宣传安全意识,开会讨论,成立临时工作小组,要求作业人员多加小心,要求控制不良及补料,责任部门填写改善报告,临危受命,提升成绩突出的,28,品质管理的思路QC,培养意识:
不接受,不制造,不流出零缺陷质量品质是制造出来的过程控制:
严格执行作业指导书及时反馈:
越早发现问题,质量成本越少。
团队协作:
让一线工人参与、掌握相关工具。
第一次把事情做对!
15,29,质量保证的思路QA,对质量问题进行分析,找到原因,然后对4M进行事后控制或改善的质量管理方法称为结果管理。
对影响产品质量的4M进行分析,明确4M和产品质量的关系,事先对4M进行控制和改善,从而防止质量问题产生的管理方法称为要因管理。
质量保证,结果管理,要因管理,产品,人员设备材料工艺,统计技术检查系统返修报废,技能培训标准操作设备保养,QC七大工具SPC技术PDCA8DFMEAPOKAYOKE,16,30,30,第四部分:
QC质量管理七大工具,31,QC七大工具简介,32,32,33,第一大工具:
特性要因图,特性要因图:
当一个问题的特性(结果)受到一些要因(原因)的影响时,将这些要因加以整理,成为有相互关系且有系统的图形。
简言之就是将造成某项结果(特性)的诸多原因(要因),以有系统的方式(图表)来表达结果与原因之间的关系。
特性要因图由石川馨发明故又称“石川图”,其目的是阐明因果关系,也称“因果图”,又因其形状与鱼骨相似,故又称“鱼骨图”。
石川馨(IshikawaKaoru)QCC之父、日本式质量管理的集大成者,出生于日本,毕业于东京大学工程系,主修应用化学。
34,定义:
一种能一目了然的表示结果(特性)与(影响特性的要因)原因之影响情形或两者间关系之图形.由于形狀就像魚的骨头,所以又叫做魚骨图.,特性要因图,35,因果图鱼骨图,特性要因图分类,原因追求型:
列出可能会影响过程(或流程)的相关因子,以便进一步由其中找出主要原因,并以此图形表示结果与原因之间的关系。
Why?
36,特性要因图分类,对策追求型:
将鱼骨图反转成鱼头向左的图形,目的在于追求问题点应该如何防止、目标结果应如何达成的对策。
How?
37,绘制特性要因图,确定特性:
如不合格率、停机率、客户抱怨、材料费等绘制骨架大略记载各类原因:
可由5M1E人、机、料、法、环测等六大类着手依据大要因,分出中要因更详细地列出小要因圈出最重要的原因,以作进一步讨论或采取对策记载所依据的相关内容:
如日期、目的、人员等,38,为什么过程不良多,机器,材料,方法,作业者,精度不够,润滑不足,不够熟练,尺寸超限,控制回路故障,硬度不符规定,振动不隐,遗漏作业,自行更改条件,作业顺序颠倒,公差错误,作业条件未注明,制作目的:
为什么过程不良多日期:
2012.9.10制作者:
A、B,环境,正确的绘制方式。
如图所示:
39,1897年,意大利经济学家V.pareto(18481923年)在分析社会经济结构时发现一个规律,这个规律就是80%的社会财富掌握在20%的人手中,后被称为“柏拉法则”。
有趣又有理的20/80法则!
1907年,美国经济学家劳伦兹(Lorenz)使用累积分配曲线描绘了柏拉图法则,被称为“劳伦兹曲线”1930年后,品管泰斗,美国品管专家朱兰博士将劳伦兹曲线应用到品质管理上,创出了“VitalFew,TrivialMany”(重要的少数,琐细的多数)的名词,称为“柏拉图原理”。
二十世纪60世纪年代,日本品管大师石川馨在推行他自己发明的QCC品管圈时使用了柏拉图,从而成为品管七大手法之一。
第二大工具:
柏拉图,40,柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题,用从高到低的顺序排列成矩形,表示各原因出现频率高低的一种图表。
柏拉图的使用要以查检表、层别法为前提,将层别法已确定的项目从大到小进行排列,再加上累积值的图形。
柏拉图可以帮助我们找出关键的问题,抓住重要的少数及有用的多数,适用于计数值统计,也有人称其为ABC图,又因为柏拉图的排列是依大小顺序,故又称排列图。
柏拉图的定义,41,结构,两个纵坐标,一个横坐标,几根柱条,一条折线,42,柏拉图的制作,决定数据的分类项目;决定收集数据的期间;依分类项目别,做数据整理,并制成统计表;依数据大小排列画出柱状图(故又称排列图);绘累积曲线;绘累积比率;记入必要的事项:
标题、人员等。
43,柏拉图(ParetoDiagram),大多数质量问题都是由少数质量原因引起的“关键的少数,一般性的多数”。
用排列图法可以有效地展现出这些关键少数,从而找出影响质量问题的主要因素。
44,举例,例:
某卷烟车间2009年第四季度对成品抽样检验后得到外观质量不合格项目的统计资料,如表所示:
45,使用Minitab制作:
Pareto图,第一步:
将数据输入Minitab工作表,第二步:
选择“统计质量工具Pareto图”,分别输入两组特性数据,46,1、鼠标点在圈内,2、鼠标点在框内双击C2缺陷数,3、鼠标点在框内双击C1项目,4、鼠标点在圈内,5、鼠标点在框内双击C1项目,6、鼠标点在框内双击C2缺陷数,7、鼠标点确定,使用Minitab制作:
Pareto图,47,Pareto图,48,第三大工具:
直方图,现场工作人员经常要面对许多数据,如果我们应用统计绘图的方法,将这些数据加以整理,则生产过程中的质量散布的情形、问题点所在及过程、能力等,均可呈现在我们的眼前;我们即可利用这些信息来掌握问题点并采取对策。
直方图为生产现场最常用的图表之一。
直方图是将所收集的测定值、特性值或结果值分为几个相等的区间作为横轴,并将各区间内所测定的值依所出现的次数累积而成的面积,用柱子排起来的图形。
因此直方图也称柱状图。
49,频度,4,8,12,16,零件内径尺寸的直方图,33.5,39.5,27.5,内径尺寸(),将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频数),表示特性值(尺寸、重量、时间等计量值)频度分布的柱状图。
由此图可计算出该特性值分布的平均值、标准偏差、工序能力指数等参数。
(一)什么叫直方图,50,例:
某工厂生产的产品,重量值是其质量特性之一,标准要求为1000+0.50()。
用直方图分析产品的重量分布情况。
1、收集数据:
收集生产稳定状态下的产品100个,测定其重量得到100个数据(或收集已经测定过的数据100个),列入下表中。
作直方图的数据要大于50个,否则反映分布的误差太大。
也不能太大。
直方图的作法,51,数据表单位:
(),注:
表中数据是实测数据减去1000的简化值。
52,输入特性数据,第一步:
将数据输入Minitab工作表,第二步:
选择“图形直方图包含拟合确定”,使用Minitab制作:
直方图,53,1、鼠标点在此处,2、鼠标双击C1成品重量,3、鼠标点在此处,使用Minitab制作:
直方图,54,直方图的观察分析
(1),正常直方图,高低不一,有缺齿情形。
结论:
测量值有误,分组不当,测量方法或读数有问题,高处偏向一边,另一边低,拖长尾巴。
可分为右偏形和左偏形结论:
工具磨损或松动。
应检查在技术上能否接受。
中间高、两边低,有集中趋势。
结论:
左右对称分布,呈正态分布,显示过程正常。
锯齿型,偏向型,55,直方图的观察分析
(2),双峰型平均值不同的两个分布混在一起结论:
有两种分布相混,如两台机器、两家供方。
应先分层。
孤岛型在右端或左端形成小岛。
结论:
测量有错误、不同原料、一定有异常原因存在。
平顶型形状似高原状。
结论:
多个总体混在一起。
生产过程中某种缓慢的倾向在起作用。
质量指标在某个区间内均匀分布。
56,把握分布形态判断工序状况直方图最基本的使用方法是把握分布的形态。
(规则形状为正态分布)调查分散和偏离的程度、原因通过用5M1E等方法分层的直方图,可以了解分散和偏离的原因。
通过与规格比较,可了解工序能力是否有问题。
记入规格值后,可了解相对于规格的分散程度、不良的发生状况。
当上规格下规格不小于时,可取消测试。
研究改善的效果比较改善前后的直方图,可了解平均值、分散、分布形状的变化。
直方图的用途,57,第四大工具:
查检表,有效解决问题依据事实收集资料查检表。
避免观察与分析同时进行的管理方式。
例:
瞎子摸象3.以记录代替记忆使观察深入。
4.收集数据时,避免渗入情绪文字等不具体因素。
查检表的定义:
查检表的用途:
查检表是使用简单易了解的标准化表格或图形,人员只需填入规定的检查表记号,再加以统计汇总,即可提供量化分析或比对检查,有时也称为点检表或查核表。
58,查检表,记录用(改善用)查检表:
查检用查检表:
把数据分类成数个项目,以符号、数字记录作为分析问题及改善的图或表。
把非做不可、非查检不可的工作或项目按点检顺序列出,逐一点检,记录的图或表。
按功能分类,记录用(改善用)查检表:
查检用查检表:
查检表的分类,59,查检表的制作,明确制作检查表的目的决定检查的项目决定检查的频率决定检查的人员及方法相关条件的记录方式,如作业场所、日期、工程等决定检查表格式(图形或表格)决定检查记录的符号,60,查检表制作要点,并非一开始就要求完美,可先参考他人的示例,使用时如不理想,再加以改善越简单越好,容易记录、看图,以最短的时间将现场的资料记录下来一目了然,检查的事项应清楚陈述,使记录者在记录问题的同时,即能明了所记录的内容以TeamWork的方式进行,大家集思广益,切记不可遗漏重要项目设计不会让使用者记录错误的检查表,以免影响日后统计分析的真实性,61,改善前数据收集:
日期:
5/25/13收集人:
黄沐祥单位:
包,检查表示例,62,第五大工具:
层别法,在实际工作中经常可发现产品质量因人、机、料、法、环、检测等不同时,会有差异存在。
当不合格品产生时,很可能是其中的一种因素有问题,如数据未能适当分层,往往在调查上浪费了大量的人力、物力、时间,有时甚至最终还是无法寻找到真正的原因。
同样在质量较优时,也可从分层的数据中寻找规律获得改善。
因各种不同的特点会对结果产生影响,在收集数据时以个别特性加以分类、统计,称为层别法(或分层法)。
63,依原料别、机器别、人员别、工作方法别、时间别等分别收集数据,并进一步加以整理,以找出其间差异的方法,称为层别法或分层法。
层别法的定义,64,层别法之对象及项目别,65,层别法之用途,收集后之数据记忆层别分类,经过整理与分析,以发现其间的差异,便于比较成效。
问题显在化比较层別,缩小问题范围比较层別,发现问题,明确问题,原因分析,提出对策与实施,效果确认,标准化与检讨,66,层别法的应用,
(1)在收集数据或使用查检表时,必须先作层别才有意义,才能做进一步的解析,才能取得更多的情报。
(2)层别法无固定之图形,必须与其他QC手法作应用,如特性要因图、柏拉图、直方图、散布图、管制图等,方能发挥效用。
67,现况分析:
(1)何谓伺服机构:
供应充填机冰水(冷却水)、双氧水、蒸馏水、液压油、润滑油、Air、包材之各部结构,统称为充填机伺服机构,
(2)生产线别伺服机构故障率统计分析,层别法示例,68,某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常发生漏油。
经调查50套产品后发现,一是由于三个操作者在涂粘结剂时,操作方法不同;二是所使用的气缸垫是由两个制造公司所提供的。
在用分层法分析漏油原因时采用:
(1)按操作者分层(表1),
(2)按气缸垫生产厂家分层(表2),?
?
层别法示例1,69,由上两表容易得出:
为降低漏油率,应采用袁绍的操作方法和选用易伟公司的气缸垫。
然而事实并非此,当采用此方法后,漏油率并未达到预期的指标(表3)。
即漏油率为3/7=43%。
因此,这样的简单分层是有问题的。
正确的方法应该是:
(1)当采用宏达公司生产的气缸垫时,应推广采用袁绍的操作方法;,
(2)当采用易伟公司的气缸垫时,应推广采用吕布的操作方法。
OK,OK,层别法示例1,70,图1的总体直方图呈双峰型且出现不良品,经分层直方图知道问题出在设备B上,应着眼于对设备B进行改善活动.制作分层直方图要注意组距相同,否则不便于比较.,图3设备B的直方图,标准,图2设备A的直方图,标准,分层直方图:
?
层别法示例2,71,也称相关图、分布图、散点图。
散布图能表明两个变量之间的关系以及相关程度。
特性要因图可以了解工程上哪些原因会影响产品的质量特性,散布图也是以这种因果关系的方式来表示其关连性。
第六大工具:
散布图,72,散布图的用途,1.判断两组因素是否相关;2.确认数据中是否有异常数值制作散布图时,如果数值中存在异常值,往往很容易发现,在描出的点中,比较离群的点往往被判定为异常值。
3、因素和特性值关联性高的话,那么可以通过散布图预测由因素的变化引起的特性值变化。
4、在要因分析中,进行真因判定在因果图的判定真因步骤时,有一项“影响程度”,那么通过制作散布图来判断原因对结果的影响程度。
73,1.强正相关:
X增大,Y也随之增大,称为强正相关.,2.弱正相关:
X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著.,散布图的判读:
74,3.强负相关:
X增大时,Y反而减小,称为强负相关.,4.弱负相关:
X增大时,Y反而减小,但幅度並不显著.,散布图的判读:
75,5.曲线相关:
X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后,当X增大时,Y却减小.,6.无相关:
X与Y之间毫无任何关系.,散布图的判读:
76,散布图示例,实例:
硬度是某厂钢产品的质量特性之一,产品加工过程的淬火温度与硬度存在着非确定的关系,现利用散布图分析硬度与淬火温度之间的关系,以确定质量改进点。
77,1)、收集成对的数据收集生产相对稳定状态下的淬火温度值30个,并收集与淬火温度相对应的产品硬度30个。
n30少:
太少图形的相关性不明显,判断不准确太多,增加计算的工作量制成下表。
1)、收集成对的数据,78,2)、整理成数据表,79,第二步:
选择“图形散点图包含回归确定”,分别输入两组特性数据,第一步:
将数据输入Minitab工作表,3)使用Minitab制作散点图,80,1、鼠标点在Y1处,2、双击C2硬度Y,5、鼠标点确定,第三步:
3、鼠标点在X1处,4、双击C1淬火温度X,81,散点图,鼠标放在蓝色线上,82,SPC英文全稱是StatisticalProcessControl;(统计过程控制).SPC是1924年由美国贝尔电话实验室的休哈特(W.A.Shewhart)首创的,SPC的重要手段是控制图(SPC控制图)。
若过程正常,即分布不变,大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内.数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%.若过程异常,譬如异常原因为车刀磨损,即随着车刀的磨损,加工的螺丝将逐渐变粗,逐渐增大,于是分布曲线上移,点子超过UCL的概率将大为增加,可能为0.135%的几十、几百倍。
第七大工具:
控制图,83,控制图应用于各行各业,现有控制作为质量控制的有力武器已广泛应用于各行各业,美国某电气公司,美国柯达彩卷,我国航空飞机制造厂,3000人制定5000张,5000人制定35000张,一些工序应用控制图,84,LCL,UCL,SpecificationLimits(USL,LSL)由顾客或管理层确定,表述过程的理想状态,已经产生不良品,变异是质量的敌人,这里才是最安全的,ControlLimits(UCL,LCL)由抽样数据计算确定,表述过程的实际状态,85,UCL=u+3,LCL=u-3,质量特性值,控制图的结构,控制图的结构:
1.DataPoints3.UpperControlLimit2.CenterLine4.LowerControlLimit,USL,LSL,86,控制图的种类很多,一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
控制图的分类,87,计量值控制图防患未燃愈多愈好计数值控制图亡羊补牢愈少愈好,计量控制图和计数控制图(优缺点),88,某公司新安装一台装填机。
该机器每次可将5000g的产品装入固定容器。
规范要求为5000(g)。
0,50,使用控制图的步骤如下:
将多装量(g)看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量特征。
由于要控制的多装量使计量特性值,因此选用xR控制图。
以5个连续装填的容器为一个样本(n5),每隔1h抽取一个样本。
收集25个样本数据(k5),并按观测顺序将其记录与表中(见多装量(g)和样本统计量)。
计算每个样本的统计量x(5个观测值的平均值)和R(5个观测值的极差)(见多装量(g)和样本统计量)。
控制图实例
(1),89,多装量(g)和样本统计量,90,多装量(g)和样本统计量,91,计量值控制图计算公式中的系数值表,92,计算各样本平均值(x)和各样本极差的平均值(R)。
x,k,R,R,k,计算统计量的中心值和控制界限。
中心值CL29.86(g),UCLA2R45.27(g),图:
LCLA2R14.46(g)注:
A2为随着样本容量n而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。
计算各统计量的控制界限(UCL、LCL)。
93,图:
LCLD3=0注:
D3为随着样本容量n而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。
中心值CL26.7(g),UCLD456.47(g)注:
D4为随着样本容量n而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。
94,7.画控制图,一般放在上方,R图放在下方;横轴表示样本号,纵轴表示质量特性值和极差。
样本号,5,10,15,20,25,0,20,40,60,20,30,40,50,20,极差R,UCL45.69,CL29.86,LCL14.03,UCL58.04,CL27.44,n5,95,控制图没有出现越出控制线的点子,也未出现点子排列有缺陷(即非随机的迹象或异常原因),可以认为该过程是按预计的要求进行,即处于统计控制状态(受控状态)。
在不对该过程做任何调整的同时,继续用同样的方法对多装量抽样、观察和打点。
如果在继续观察时,控制图显示出存在异常原因,则应进一步分析具体原因,并采取措施对过程进行调整。
96,分别输入五组特性数据,第一步:
将数据输入Minitab工作表,第二步:
选择“统计控制图子组的变量控制图Xbar-R”,97,1、点下拉菜单选择,2、点方框内,3、双击X1X5,4、点Xbar-R选项,5、检验菜单,6、点确定,98,1、点下拉菜单选择,2、左边全部打勾,3、点确定,4、点确定,99,100,控制图的实施循环,抽取样本,检验,绘制管制图,制程是否异常,制程正常,制程异常,原因分析,对策措施,Yes,No,101,點子呈現往上或往下趨勢現象。
控制圖的區域檢定-趨勢性變化,可能由於零件或工具逐漸老化而導致,亦可能因作業員疲勞。
102,數據點子呈現平移的現象。
控制圖的區域檢定-平均值平移,可能肇因於新的作業者、新方法、物料、機器、檢驗方法改變所造成。
103,數據點子呈現循環變化現象。
控制圖的區域檢定-循環型變化,可能因為系統環境有週期性的變化所造成,如.環境溫/濕度、輪班制作業、作業者疲勞所造成。
104,數據點子呈規律上下跳動現象。
控制圖的區域檢定-系統性變化,可能肇因於不合理之抽樣,如.中心線上方為機器A,下方為機器B。
105,數據點子大部分落於接近上、下管制界線附近,中心線附近只有少數點子。
控制圖的區域檢定-混合型變化,主因可能為來自兩個或多
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