质量检验员培训资料

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1、质量检验员培训资料质量检验员培训资料 一 质量控制的基本原理 质量管理的一项主要工作是通过收集数据、整理数据，找出波动的规律，把正常波动控制在最低限度，消 除系统性原因造成的异常波动。把实际测得的质量特性与相关标准进行比较，并对出现的差异或异常现象 采取相应措施进行纠正，从而使工序处于控制状态，这一过程就叫做质量控制。质量控制大致可以分为 7 个步骤： （1） 选择控制对象； （2） 选择需要监测的质量特性值； （3） 确定规格标准，详细说明质量特性； （4） 选定能准确测量该特性值得监测仪表，或自制测试手段； （5） 进行实际测试并做好数据记录； （6） 分析实际与规格之间存在差异的原因；

2、（7） 采取相应的纠正措施。 当采取相应的纠正措施后，仍然要对过程进行监测，将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因 子，还需要测量数据分析原因进行纠正，因此这 7 个步骤形成了一个封闭式流程，称为“反馈环”。这点和 6SIGMA 质量突破模式的 MAIC 有共通之处。 在上述 7 个步骤中，最关键有两点： （1） 质量控制系统的设计； （2） 质量控制技术的选用。 二 质量控制系统设计 在进行质量控制时，需要对需要控制的过程、质量检测点、检测人员、测量类型和数量等几个方面进行决 策，这些决策完成后就构成了一个完整的质量控制系统。 1 过程分析 一切质量管理工作都必须从过程本身开始。 在

3、进行质量控制前， 必须分析生产某种产品或服务的相关过程。 一个大的过程可能包括许多小的过程，通过采用流程图分析方法对这些过程进行描述和分解，以确定影响 产品或服务质量的关键环节。 2 质量检测点确定 在确定需要控制的每一个过程后，就要找到每一个过程中需要测量或测试的关键点。一个过程的检测点可 能很多，但每一项检测都会增加产品或服务的成本，所以要在最容易出现质量问题的地方进行检验。典型 的检测点包括： （1）生产前的外购原材料或服务检验。为了保证生产过程的顺利进行，首先要通过检验保证原材料或服 务的质量。当然，如果供应商具有质量认证证书，此检验可以免除。另外，在 JIT（准时化生产）中，不 提倡

4、对外购件进行检验，认为这个过程不增加价值，是“浪费”。 （2）生产过程中产品检验：典型的生产中检验是在不可逆的操作过程之前或高附加值操作之前。因为这 些操作一旦进行，将严重影响质量并造成较大的损失。例如在陶瓷烧结前，需要检验。因为一旦被烧结， 不合格品只能废弃或作为残次品处理。再如产品在电镀或油漆前也需要检验，以避免缺陷被掩盖。这些操 作的检验可由操作者本人对产品进行检验。生产中的检验还能判断过程是否处于受控状态，若检验结果表 明质量波动较大，就需要及时采取措施纠正。 （3）生产后的产成品检验。为了在交付顾客前修正产品的缺陷，需要在产品入库或发送前进行检验。 3 检验方法 接下来，要确定在每一

5、个质量控制点应采用什么类型的检验方法。检验方法分为：计数检验和计量检验。 计数检验是对缺陷数、不合格率等离散变量进行检验；计量检验是对长度、高度、重量、强度等连续变量 的计量。在生产过程中的质量控制还要考虑使用何种类型控制图问题：离散变量用计数控制图，连续变量 采用计量控制图。 4 检验样本大小 确定检验数量有两种方式：全检和抽样检验。确定检验数量的指导原则是比较不合格频造成的损失和检验 成本相比较。假设有一批 500 个单位产品，产品不合格率为 2%，每个不合格品造成的维修费、赔偿费等 成本为 100 元，则如果不对这批产品进行检验的话，总损失为 100*10=1000 元。若这批产品的检验

6、费低 于 1000 元，可应该对其进行全检。当然，除了成本因素，还要考虑其他因素。如涉及人身安全的产品， 就需要进行 100%检验。而对破坏性检验则采用抽样检验。 5 检验人员 检验人员的确定可采用操作工人和专职检验人员相结合的原则。在 6SIGMA 管理中，通常由操作工人完成 大部分检验任务。 三 质量控制技术 质量控制技术包括两大类：抽样检验和过程质量控制。 抽样检验通常发生在生产前对原材料的检验或生产后对成品的检验，根据随机样本的质量检验结果决定是 否接受该批原材料或产品。过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验，以判断该过程是否 在预定标准内生产。抽样检验用于采购或验收，而过

7、程质量控制应用于各种形式的生产过程。 第二节 过程质量控制技术 自 1924 年，休哈特提出控制图以来，经过近 80 世纪的发展，过程质量控制技术已经广泛地应用到质量管 理中，在实践中也不断地产生了许多种新的方法。如直方图、相关图、排列图、控制图和因果图等“QC 七 种工具”以及关联图、系统图等“新 QC 七种工具”。应用这些方法可以从经常变化的生产过程中，系统地收 集与产品有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理、加工和分析，进而画出各种图表，找出质量变 化的规律，实现对质量的控制。石川謦曾经说过，企业内 95%的质量问题可通过企业全体人员应用这些工 具得到解决。无论是 ISO9000 还

8、是近年来非常风行的 6SIGMA 质量管理理论都非常强调这些基于统计学 的质量控制技术的应用。因此，要真正提高产品质量，企业上至领导下至员工都必须掌握质量控制技术并 在实践中加以应用。 一 直方图 （一）直方图用途 直方图法是把数据的离散状态分布用竖条在图表上标出，以帮助人们根据显示出的图样变化，在缩小的范 围内寻找出现问题的区域，从中得知数据平均水平偏差并判断总体质量分布情况。 （二）直方图画法 下面通过例子介绍直方图如何绘制。 例 5-1 生产某种滚珠，要求直径 x 为 15.0 1.0mm，试用直方图对生产过程进行统计分析。 1收集数据 在 5M1E（人、机、法、测量和生产环境）充分固定

9、并加以标准化的情况下，从该生产过程收集 n 个数据。 N 应不小于 50，最好在 100 以上。本例测得 50 个滚珠的直径如下表。其中 Li 为第 i 行数据最大值，Si 为第 i 行数据最小值。 表 5-1 50 个滚珠样本直径 JI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Li Si 1 15.0 15.8 15.2 15.1 15.9 14.7 14.8 15.5 15.6 15.3 15.9 14.7 2 15.1 15.3 15.0 15.6 15.7 14.8 14.5 14.2 14.9 14.9 15.7 14.2 3 15.2 15.0 15.3 15.6 15.1 14

10、.9 14.2 14.6 15.8 15.2 15.8 14.2 4 15.9 15.2 15.0 14.9 14.8 14.5 15.1 15.5 15.5 15.5 15.9 14.5 5 15.1 15.0 15.3 14.7 14.5 15.5 15.0 14.7 14.6 14.2 15.5 14.2 2找出数据中最大值 L、最小值 S 和极差 R L=MaxLi=15.9，S=MinSi=14.2，R=S-L=1.7 （5.1） 区间S，L称为数据的散布范围。 3确定数据的大致分组数 k 分组数可以按照经验公式 k=1+3.322lgn 确定。本例取 k=6。 4确定分组组距 h

11、（5.2） 5计算各组上下限 首先确定第一组下限值，应注意使最小值 S 包含在第一组中，且使数据观测值不落在上、下限上。故第一 组下限值取为： 然后依次加入组距 h，便可得各组上下限值。第一组的上限值为第二组的下限值，第二组的下限值加上 h 为第二组的上限值，其余类推。各组上下限值见表 5-2。 表 5-2 频数分布表 组序 组界值 组中值 bi 频数 fi 频率 pi 1 14.0514.35 14.2 3 0.06 2 14.3514.65 14.5 5 0.10 3 14.6514.95 14.8 10 0.20 4 14.9515.25 15.1 15 0.32 5 15.2514.5

12、5 15.4 9 0.16 6 15.5515.85 15.7 6 0.12 7 15.8516.15 16.0 2 0.04 合计 50 100% 6计算各组中心值 bi、频数 fi 和频率 pi bi=（第 i 组下限值+第 i 组上限值）/2，频数 fi 就是 n 个数据落入第 i 组的数据个数，而频数 pi=fi/n（见 表 14-3） 。 7绘制直方图 以频数（或频率）为纵坐标，数据观测值为横坐标，以组距为底边，数据观测值落入各组的频数 fi（或 频率 pi）为高，画出一系列矩形，这样就得到图形为频数（或频率）直方图，简称为直方图，见图 5-1。 （三）直方图的观察与分析 从直方图可

13、以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断过程是否出于控制状态，以决定是否采 取相应对策措施。直方图从分布类型上来说，可以分为正常型和异常型。正常型是指整体形状左右对称的 图形，此时过程处于稳定（统计控制状态） 。如图 5-2a。如果是异常型，就要分析原因，加以处理。常见 的异常型主要有六种： 1双峰型（图 5-2b） ：直方图出现两个峰。主要原因是观测值来自两个总体，两个分布的数据混合在一起 造成的，此时数据应加以分层。 2锯齿型（图 5-2c） ：直方图呈现凹凸不平现象。这是由于作直方图时数据分组太多，测量仪器误差过大 或观测数据不准确等造成的。此时应重新收集和整理数据。 3陡壁型（图

14、5-2d） ：直方图像峭壁一样向一边倾斜。主要原因是进行全数检查，使用了剔除了不合格品 的产品数据作直方图。 4偏态型： （图 5-2e） ：直方图的顶峰偏向左侧或右侧。当公差下限受到限制（如单侧形位公差）或某种 加工习惯（如孔加工往往偏小）容易造成偏左；当公差上限受到限制或轴外圆加工时，直方图呈现偏右形 态。 5平台型（图 5-2f） ：直方图顶峰不明显，呈平顶型。主要原因是多个总体和分布混合在一起，或者生产 过程中某种缓慢的倾向在起作用（如工具磨损、操作者疲劳等） 。 6孤岛型（图 5-2g） ：在直方图旁边有一个独立的“小岛”出现。主要原因是生产过程中出现异常情况，如 原材料发生变化或突然变换不熟练的工人。 二 过程能力指数 过程能力指数（Process Capability Index）用于反