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1、细心整理质量限制技术解析第一节 质量限制概述一 质量限制的根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，把正常波动限制在最低限度，消退系统性缘由造成的异样波动。把实际测得的质量特性与相关标准进展比拟，并对出现的差异或异样现象接受相应措施进展订正，从而使工序处于限制状态，这一过程就叫做质量限制。质量限制大致可以分为7个步骤：1 选择限制对象；2 选择须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 选定能精确测量该特性值得监测仪表，或自制测试手段；5 进展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缘由；7 接受相应的订正措施。当接受相应的订正措
2、施后，照旧要对过程进展监测，将过程保持在新的限制水准上。一旦出现新的影响因子，还须要测量数据分析缘由进展订正，因此这7个步骤形成了一个封闭式流程，称为“反响环”。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 质量限制系统的设计； 2 质量限制技术的选用。二 质量限制系统设计在进展质量限制时，须要对须要限制的过程、质量检测点、检测人员、测量类型和数量等几个方面进展决策，这些决策完成后就构成了一个完整的质量限制系统。1 过程分析一切质量管理工作都必需从过程本身起先。在进展质量限制前，必需分析生产某种产品或效劳的相关过程。一个大的过程可能包括许多小的过程，通
3、过接受流程图分析方法对这些过程进展描述和分解，以确定影响产品或效劳质量的关键环节。2 质量检测点确定在确定须要限制的每一个过程后，就要找到每一个过程中须要测量或测试的关键点。一个过程的检测点可能许多，但每一项检测都会增加产品或效劳的本钱，所以要在最简洁出现质量问题的地方进展检验。典型的检测点包括：1生产前的外购原材料或效劳检验。为了保证生产过程的顺当进展，首先要通过检验保证原材料或效劳的质量。当然，假如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，不提倡对外购件进展检验，认为这个过程不增加价值，是“奢侈”。2生产过程中产品检验：典型的生产中检验是在不行逆的操作过程之前或高
4、附加值操作之前。因为这些操作一旦进展，将紧要影响质量并造成较大的损失。例如在陶瓷烧结前，须要检验。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须要检验，以幸免缺陷被掩盖。这些操作的检验可由操作者本人对产品进展检验。生产中的检验还能判定过程是否处于受控状态，假设检验结果说明质量波动较大，就须要刚好接受措施订正。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，须要在产品入库或发送前进展检验。3 检验方法接下来，要确定在每一个质量限制点应接受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展检验；计量检验是对长度、高度
5、、重量、强度等连续变量的计量。在生产过程中的质量限制还要考虑运用何种类型限制图问题：离散变量用计数限制图，连续变量接受计量限制图。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那么是比拟不合格频造成的损失和检验本钱相比拟。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修理费、赔偿费等本钱为100元，那么假如不对这批产品进展检验的话，总损失为100*10=1000元。假设这批产品的检验费低于1000元，可应当对其进展全检。当然，除了本钱因素，还要考虑其他因素。如涉及人身平安的产品，就须要进展100%检验。而对破坏性检验那么接受抽样检验。5 检验人
6、员检验人员的确定可接受操作工人和专职检验人员相结合的原那么。在6Sigma管理中，通常由操作工人完成大局部检验任务。三 质量限制技术质量限制技术包括两大类：抽样检验和过程质量限制。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，依据随机样本的质量检验结果确定是否承受该批原材料或产品。过程质量限制是指对生产过程中的产品随机样本进展检验，以判定该过程是否在预定标准内生产。抽样检验用于选购或验收，而过程质量限制应用于各种形式的生产过程。其次节 过程质量限制技术自1924年，休哈特提出限制图以来，经过近80世纪的开展，过程质量限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
7、新的方法。如直方图、相关图、排列图、限制图和因果图等“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常常变更的生产过程中，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展整理、加工和分析，进而画出各种图表，找出质量变更的规律，实现对质量的限制。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还是近年来特殊风行的6Sigma质量管理理论都特殊强调这些基于统计学的质量限制技术的应用。因此，要真正提高产品质量，企业上至领导下至员工都必需驾驭质量限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
8、分布用竖条在图表上标出，以帮助人们依据显示出的图样变更，在缩小的范围内找寻出现问题的区域，从中得知数据平均水平偏差并判定总体质量分布状况。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15.01.0mm，试用直方图对生产过程进展统计分析。1收集数据在5M1E人、机、法、测量和生产环境充分固定并加以标准化的状况下，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JI12345678910LiSi115.015.815.215.115.914
9、.714.815.515.615.315.914.7215.115.315.015.615.714.814.514.214.914.915.714.2315.215.015.315.615.114.914.214.615.815.215.814.2415.915.215.014.914.814.515.115.515.515.515.914.5515.115.015.314.714.515.515.014.714.614.215.514.22找出数据中最大值L、最小值S和极差RL=MaxLi=15.9，S=MinSi=14.2，R=S-L=1.75.1区间S，L称为数据的散布范围。3确定数据的
10、大致分组数k分组数可以遵照经验公式k=1+3.322lgn确定。本例取k=6。4确定分组组距h图5-8二次抽样方案拒收交验批d1+d2Ae2d1+d2Ac2检验其次批样本，不合格数d2抽取大小为n2=n1的其次批样本d1Ae1Ac1d1A不合格，拒受交验批检验样本，记录不合格数d合格，承受交验批抽取一个大小为n的样本交验批措施目标故障起始R图图CL=0.080UCL=0.1692LCL=49.4606CL=49.5068UCL=49.5530图5-3限制图质量特性样本序号1 5UCLLCLCL图5-1频数频率直方图 5.25计算各组上下限首先确定第一组下限值，应留意使最小值S包含在第一组中，且
11、使数据观测值不落在上、下限上。故第一组下限值取为：然后依次参与组距h，便可得各组上下限值。第一组的上限值为其次组的下限值，其次组的下限值加上h为其次组的上限值，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pi114.0514.3514.230.06214.3514.6514.550.10314.6514.9514.8100.20414.9515.2515.1150.32515.2514.5515.490.16615.5515.8515.760.12715.8516.1516.020.04合计50100%6计算各组中心值bi、频数fi和频率pibi=第i
12、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。三直方图的视察与分析从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判定过程是否出于限制状态，以确定是否接受相应对策措施。直方图从分布类型上来说，可以分为正常型和异样型。正常型是指整体形态左右对称的图形，此时过程处于稳定统计限制状态。如图5-2a。假如是异样型，就要分析缘由，加以处理。常见的异样型主要有六
13、种：1双峰型图5-2b：直方图出现两个峰。主要缘由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精确等造成的。此时应重新收集和整理数据。3陡壁型图5-2d：直方图像峭壁一样向一边倾斜。主要缘由是进展全数检查，运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简洁造成偏左；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。主要缘由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、操作者乏累等。6孤岛型图5-2g：在直方图旁边有一个独立的“小岛”出现。主要缘由是生产过程中出现异样状况，如原材料发生变更或突然变换不娴熟的工人。d正常型b双峰型a正常型g孤岛型e偏态型f平台型c锯齿型图5-2 直方图形态二 过程实力指数过程实力指数Process Capability Ind
