质量控制技术(doc 17页)

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

质量控制技术(doc 17页)

第一节质量控制概述

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;(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

(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。

1.检验方法

接下来,要确定在每一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。2.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。

3.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

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

3.06

7.1===

k R h (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:05.1415.02.142

=-=-h

S 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

相关文档
最新文档