2019年《质量改进与质量管理》课件

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1、Page 1,第三章工序控制,一、工序能力和工序能力指数 二、工序能力评价 三、工序能力调查 四、控制图,免费下载！,Page 2,一、工序能力和工序能力指数,产品设计完毕后，其最终质量主要取决于生产过程。衡量生产过程能力的标志是工序质量。 工序质量在4M1E的综合影响下，生产过程的稳定性。 工序质量的定量指标是工序能力和工序能力指数。,Page 3,1、工序能力的概念,工序能力,是指工序处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力(用6表示)。稳定状态下的工序应该具备以下几方面的条件: 原材料或上道工序的半成品符合标准； 本工序按作业标准实施，无异常因素； 按既定标准检验成品。 总之，在生产的前

2、、中、后各个工序都要按标准进行,非稳定状态下测得的工序能力是没有意义的。,Page 4,工序满足产品质量要求的能力主要表现在两个方面：1是产品质量是否稳定；2是产品的质量指标是否达到要求。因此当确认工序能力可以满足质量要求的条件下，工序能力是以该工序产品质量特性值的波动来表示的，一般取3幅度来表述。 用表示数据的离散程度，用6来测度工序能力。当6大时，表示工序能力低；6小时，表示工序能力强。,Page 5,对工序能力测定、分析的意义,是保证产品质量的基础工作。只有掌握了工序能力才能控制制造过程中的符合性质量。 是提高生产能力的有效手段。通过对工序能力的测试与分析可以发现影响产品质量的主导因素，

3、进而有针对性地采取改进设备、改善环境、提高工艺水平、严肃操作规程等手段来提高生产能力。 为产品的质量改进找出方向。通过工序能力的测定与分析，为技术与管理人员提供关键的工序能力数据，可以为产品设计的改进、管理程序或规程的优化提供第一手资料。,Page 6,2、工序能力指数的计算,质量标准是指加工产品必须达到的要求，通常用公差（容差）或允许范围等来衡量，一般用符号T表示。为了说明工序能力满足技术要求的程度，我们定义工序能力指数。 CpT/B=T/6 其中:T公差，6工序能力。 Cp值越大，说明工序能力越能满足技术要求，甚至还有一定的能力储备。但是从经济的角度来说，并不是工序能力指数越大越好，它应该

4、与经济效益相匹配。,Page 7,（1）当质量特性为计量值时,分两种情况进行讨论： a、分布中心与公差中心重合 b、分布中心与公差中心不重合,Page 8,a、分布中心与公差中心重合,T公差范围 Tu公差上限 TL公差下限 标准差 PL,Pu不合格品率,Page 9,例：某零件的尺寸公差为 ，从该零件的加工过程中随机抽样，求得: =0.02问Cp=？并估计不合格品率。,Page 10,b、公差中心与分布中心不重合的情况,a）技术条件为单侧公差时 有些质量特性只有单侧公差，如强度、寿命等只设下限，而形位公差，杂质等只规定其上限，在单侧公差时，工序能力以3计算，下面分两种情况来说明。,Page 1

5、1,单侧公差（上）,Page 12,单侧公差（下）,Page 13,b）技术条件为双侧公差时,令:偏心距 =|M-| 相应地定义偏移系数 K K=/(T/2) =2/T =2|M-|/T,其中：M(TU+TL)/2,Page 14,公差中心与分布中心不重合时的工序能力指数,我们知道左/右侧工序能力补偿不了右/左测工序能力的损失，所以在公差中心与分布中心发生偏移时，要取T/2-与T/2+中的较小者来计算工序能力指数。这个工序能力指数被称为修正后的工序能力指数，记为Cpk。,Page 15,例：,已知一批零件的标准差为S=0.056，公差范围T=0.35毫米，从该批零件的直方图中得知尺寸的分布中心

6、与公差中心的偏移为0.022毫米，求Cpk值。,Page 16,当质量特性为计数值时,a、计件质量指标 b、计点质量指标,Page 17,a、计件质量指标,在生产实践中，往往不是仅以产品的某一质量特性值来衡量产品的质量，而是同时考虑几个质量特性，因此，产品的最终质量标志就是“合格”或“不合格”。一批产品的不合格品率p或不合格品数d，被用来说明该批产品的质量水平。这时工序能力指数Cp的计算不同于以前，它所考虑的技术条件相应地改为批允许不合格品率上限pu或批允许不合格品数上限du，类似单侧公差的情况。,Page 18,（a）以批不合格品率为质量指标,当以不合格品率P作为检验产品质量的指标、并以Pu

7、作为标准要求时，CP值的计算如下: 取k组样本,每组样本的容量分别为：n1，n2,nk，第 i 组的不合格品数为ri，定义样本容量的平均值 与不合格品率的平均值分别为：,Page 19,当,时CP=0,其中： pu产品的允许不合格品率上限,过程平均不合格品率,则：,Page 20,（b） 以批不合格品数为质量指标,以不合格品数为检验产品的质量指标时，设du为最大允许不合格品数，取k组样本，每组样本的容量为ni，其中不合格品数分别为：r1，r2，rk，则样本容量平均值与样本平均不合格品率的值分别为：,Page 21,则工序能力指数为：,时，Cp=0,其中：du允许不合格品数上限,样本平均不合格品

8、数,样本不合格品数的标准差,注：每组的样本容量n必须相等。,Page 22,例,抽取容量为100的20个样本，其中不合格品数分别为：1、3、5、2、4、0、3、8、5、4、6、4、5、4、3、4、5、7、0、5，当允许不合格品数du为10时，求工序能力指数。解：,Page 23,样本平均不合格品数为:,所以：,Page 24,b、计点质量指标,有些产品如布、电镀件表面等的质量是以疵点数多少来评价其质量好坏的，一般说来,这些疵点数服从泊松分布 ：,其中C为单位面积内所含的疵点数，若C5时,可用下式来计算工序能力,如C5时，可适当增加单位面积的量值使C5。,Page 25,记点值情况下Cp值的计算

9、,当以缺陷数C检验产品质量指标，并设最大缺陷数为Cu时,Cp值的计算如下: 取k个样本，每个样本的容量为n，其中的缺陷数分别为Ci，记样本平均缺陷数为,由于缺陷数服从泊松分布，所以其方差与期望相等，它们的无偏估计都是样本平均缺陷数,Page 26,则可得工序能力指数Cp计算式为：,其中：Cu允许单位面积缺陷数上限,样本缺陷数的标准差,Page 27,二、 工序能力评价,考察工序能力是否能满足设计质量的要求，主要是用该工序的工序能力指数Cp值来判断。Cp值多大才算比较恰当呢？一般是根据产品的加工要求来确定的。,Page 28,1、Cp1.67特级加工 适用于加工要求特别高的产品，对于一般产品，可

10、认为工序能力储备过大，例如设备加工精度过高，这样势必影响生产效率，缩短设备寿命，提高生产成本，此时可采取下列措施： （1）改用精度较低的设备或采用较为简单的工艺或更换较为廉价的原材料。 （2）更改设计，提高产品质量水平。,Page 29,2 、Cp=1.331.67一级加工 工序能力充裕，可以作为精密加工。 3 、Cp=1.001.33二级加工 适用于精度较高的加工，如内燃机配件的加工水平一般不得低于二级。 4 、Cp=0.671.00三级加工 这时工序能力已略显不足，必须分析情况，采取措施，提高工序能力，同时，当被加工产品要求较高时，应对产品实行全检。,Page 30,5 、Cp0.67四级

11、加工 工序能力严重不足，应立即停产检查原因，同时对产品实行全数检查。,Page 31,工序能力CP值的评价,Page 32,三、 工序能力调查,工序能力调查是进行工序控制的准备工作。在进行工序控制时，要求生产过程相对地稳定，亦即工序能力要足够大，这就需要对生产过程的工序能力做详细的调查,同时对原来的工艺规范、技术标准等等进行验证,确定比较合理的工艺、技术标准。工序能力调查的方法常用的有：,1、直方图法 2、工序能力图法,Page 33,1、直方图法,（1）收集数据 a 数据要足够多，一般要求：n50。 b数据要按加工条件等进行分层，这样便于发现问题。 （2）用这些数据画直方图,计算 ,S,与C

12、p。 如果Cp值足够大，表明工序能力是充分的。 如果Cp比较小，则表明工序能力不足，就应用因果分析图等统计方法，找出存在问题，提高工序能力，在实践中，提高工序能力往往不是一次能达到目的，而是要经过几次调整。,Page 34,2、工序能力图,所谓工序能力图即为:按加工时间顺序抽出部分产品，画出其质量特性的散布图，并与技术条件进行比较。画工序能力图的目的是通过了解质量特性值随时间变化的情况，对生产过程有比较深入的了解，从而设法使生产保持稳定。 下面介绍几种比较典型的工序能力图。,Page 35,a、,点子都在上、下限之内波动，说明生产过程稳定，能满足要求。,Page 36,b、,生产过程比较稳定，

13、但波动偏大，可能是由于加工设备的精度不够或测量仪器的精度逐渐下降等原因。,Page 37,c、,生产过程稳定，但平均值偏高，可能存在某种系统原因，如加工设备调整不当、操作人员人为地将数据偏向某一方等。,Page 38,d、,生产过程不稳定，呈周期性变化，可能是环境因素（如振动等）周期性变化引起的。,Page 39,e、,生产过程不稳定，点子有逐渐上升的趋势，生产过程中存在某种系统原因,如刀具的磨损等。,Page 40,四、控制图,控制图概述 （一）质量波动的两种原因 （二）控制图原理,Page 41,控制图概述,控制图是对生产过程中产品质量状况进行适时控制的统计工具,是质量控制中最重要的方法之

14、一。人们对控制图的评价是:“质量控制始于控制图,亦终于控制图”。 早在1924年,休哈特博士就开始把数理统计应用于工业生产中,制作了世界上第一张工序质量控制图，自控制图问世以来，由于把产品质量控制从事后检验改变为事前预防，对于保证产品质量,降低生产成本,提高生产率开辟了广阔的前景,因此它在世界各国得到了广泛的应用。,Page 42,控制图的主要用途： 分析判断生产过程的稳定性，从而使生产过程处于统计控制状态。 及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，及时预防不合格品的发生。 查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。 为评定产品质量提供依据。,Page 43,（一）质量波动的两

15、种原因,由于受4M1E的影响，即使是同一个人，同一种材料或同一设备生产出来的同一种产品，其质量水平也是不尽相同的。在工序处于控制状态时，这些质量特性应服从于某种分布规律，而当工序失去控制时，质量特性必然会发生突变。依照对质量特性影响的大小，因素可分为随机原因与系统原因二大类：,Page 44,1、随机原因（正常原因）,如原材料性能、成分的微小差别，刀具的正常磨损，操作者生理与心理的正常变化等等，其特点是没有规律性，也没有可预见性，这些变化是不可避免的，它们只有统计意义，在一定的科技与生产力水平下没有办法规避和消除。,Page 45,2、系统原因（异常原因）,如工人不按操作要求、材料规格不对、工

16、夹具严重松动等等，它们常常引起质量的显著改变，这类因素一般较少出现，即使出现，也容易找到。 我们把随机原因引起的产品质量特性的波动称为正常波动,把由系统原因引起的产品质量的波动称为异常波动,并称前者为工序处于控制状态,后者为工序处于失控状态。,Page 46,（二） 控制图的原理,控制图的原理 控制图的两类错误 控制图的作用,Page 47,1、控制图的原理,控制图的设计原理可以用四句话来表述,即: 正态性假定；3准则； 小概率原理；反证法思维。 1）正态性假定 任何生产过程生产出来的生产出来的产品,其质量特性值总会存在一定程度的波动,当过程稳定或受控时这些波动主要来自于4M1E的微小变化造成的随机误差。此时,绝大多数质量特性值均服从或（可创造条件使之）近似服从正态分布。该假定称为正态性假定。,Page 48,2）3准则,若质量特性数据服从正态分布，我们知道距分布中心各为3(即3)的范围内所含面积为99.73%，如果生产过程只受随机原因的影响，该过程的产品的质量特性数据应有99.73%的概率落入该范围内，而如果某一数据落到这范围之外，则我们有很大的把握认为该点不属于原先的