第九章统计过程控制与诊断(SPC与SPD)+3054 表91-2过程控制标准表 控話点控割因素文件号 制订日期】 数据报告途径 控制图有无建立 控制图 「制定者 批准者 控制图 类型 制定日期 批者 审批日期 步骤5:对过程进行统计监控与诊断。主要应用控制图对过程进行监控与诊断 若在实践中发现问题则须将上述过程控制标准手册加以修订即反馈到步骤4 步骤6:对过程进行诊断并采取措施解决问题可以考虑以下几点: (1)可以运用传统的质量管理七个工具进行分析。 2)特别是需要注意应用统计诊断理论,如两种质量诊断理论、两种质量多元 诊断理论及其软件SPD200和DrQ200,进行现场电脑实时分析与诊断。 (3)在诊断后的纠正过程中有可能引出新的关键质量因素即反馈到步骤234 上述步骤是参考美国Lrv钢铁厂推行SPC的经验结合我国的SPD的发展情况 写出的。 推行SPC的效果是显著的。如美国Lv钢铁厂1985年实施了SPC后劳动生产 率提高了20%以上。 9.1.4本节参考文献 [9.1-1]张公绪主编、孙静副主编,《现代质量管理学》,中国财政经济出版社 1999年,定价25元/本。本书出版后,读者好评如潮,认为本书取材新 颖,内容精练,是一本不可多得的好书。读者如欲购买本书可与下列单 位联系:北京市100036海淀区阜成路甲28号新知大厦9层904房间中 国财政经济出版社伍景华女士联系,电话:010-88190904 [9.1-2]张公绪孙静:《现代质量控制与诊断工程》,经济科学出版社,199年 定价115元。读者如欲购买本书,请与下列单位联系:北京市10006 海淀区阜成路甲28号新知大厦12层经济科学出版社发行部杨秀华女 士,电话:010-8819155。 本节思考题 [9.1-1]什么是SPC与SPD工程? [9.1-2]为什么要学习SPC与SPD工程? [9.1-3]SPC与SPD工程有哪些特点?
t飞 +30+质量工程师手 思考题题解 「9.1-1]SPC与SD工程是建立在SPC与SP科学基础七的一门工程科学。SPC 与SPD工程强调SHCS原理在生产实践中的应用,强调经济与质量成 木,不能单纯只从数学出发,这点与休哈特本人的学术观点是一致的。 [9.1-2]学小SPC与SP)工租的必要性可从下列各点看出: (1)时代的要求:21世纪是质量的世纪,提出超严格质量要求。要想满 足超严格质量要求,制造出世界级产晶,就需要学习SP与SPDL程。 (2)科学的要求:先进的技不科学与先进的管理科学好比一辆摩托车 的两个轮子,二者缺-不订。推行质量科学就是贯彻先进的科学管理。 (3)推行六西格玛的要求:六西格玛是SPC与SPD工程的全面深化,故 推行SPC与SPD工程是推行六西格玛的基础。 (4)认证的要求:我国认证工作的重大缺点之…即未按照质量管理学科 的特点办事例如,对于质量体系的建立,很多企业末采取统计方法和其 他科学方法来保证其实现这里需要大力提侣采用S℃与SPD工程 工企 (5)外贸的要求:四方工业发达国家来华加工定货,一般都要求加工 业在生产线推行SPC,如末推行就认为该企业的产品质量没有保证,拒 绝定货。 (6)从1980年日美之间贸易逆转的经验教训可知,学习SP℃C与SPD是十 分重要的。 9.1-31sP与SPD程的特点是 (1)与TQM相同,强调全员参加; (2)强调应用统计方法来保证预防原则的实现 (3)SP与SPD工程不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题, SPC与SPD工程强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC与 SHD的重点就在于“P(Poes,过程或体系)”。 92控制图原理 9.2.1什么是控制图? 控制图( control chart)是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过 程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线(CL, Central Line)、上挖制限(LC., pper Control Limit)和下控制限(LCl, Lower Control Limit),,并 有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见图9.2-1。UCL、C与CL 统称为控制线( contml lines)。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL 与LCL之间的排列不随机则表明过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈特 (W.A. Shewhart)在1924年5月16日提出的不合格品率p控制图。 控制图有一个很大的优点,即通过将图中的点子与相应的控制界限相比较,可
C第九章统计过程控制与诊断(SPC与SD)+307 1Lv形出飞飞形 以具体看见产品或服务质量的变化。 样本统计量数值 =---------------= LCL 时间或样本号 图92-1控制图示例 9.2.2控制图的重要性 控制图的重要性体现在下列各点: 1.是贯彻预防原则的SPc与SPD的重要工具;控制图可用以直接控制与诊断 过程,故为质量管理七个工具的核心 2.1984年日本名古屋工业大学函调了200家日本各行各业的中小型工厂(但 应答的只有115家),结果发现平均每家工厂采用137张控制图。这个数字对于推 行SPC与SPD工程有一定的参考意义。 3.当然,有些大型企业应用控制图的张数是很多的例如,美国柯达彩色胶卷 公司( eastman Kodak)有5000职工,一共应用了35000张控制图,平均每个职工7 张,为什么要应用这么多张控制图呢?因为彩色胶卷的工艺很复杂在胶卷的片基 上需要分别涂上8层厚度为1-2m的药膜;此外,对于种类繁多的化工原料还要 应用SPC进行控制。 4.我们不追求控制图张数的多少,但可以说,工厂中使用控制图的张数在某 种意义上反映了管理现代化的程度。 923产品质量的统计观点 产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一。若推行这样的观点就 是现代的质量管理,否则即传统的质量管理 产品质量的统计观点包含下列内容: 产品的质量具有变异性 产品质量的统计观点 产品质量的变异具有统计规律性 1.产品的质量具有变异性( vanation) 这是众所周知的事实,但在工业革命后,人们一开始误认为现在由机器来进 行生产,生产的产品应该是一样的。经过一百多年的实践随着测量理论与测量工 具的进步,人类才终于认识到:尽管是机器生产,但产品质量特性值仍然具有变异 性,公差制度的建立就是承认这点的一个标志。 另外根据BO90大类质量因素:“人(Man)、机( Machine)料( Material)
+308质量工程师于册 法( Method)、测( Measurement,)、环( Enviroment),即MIE",还要补充下列三个字: 软(件)辅(助材料)、公(用设施水、电汽等)”。这反映了时代的进步。 2.产品质量的变异具有统计规律性 产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律 而是随机现象的统计规律。 对于随机现象通常应用分布( distribution)来描述,分布可以告诉我们:变异的 幅度有多大,出现这么大幅度的可能性(概率, probabilit)就有多大,这就是统计规 律。对于计量特性值如长度、重量、时间、强度纯度、成分、收率等连续性数据,最 常见的是正态分布( normal distribution),参见图92-2。对于计件特性值,如特性 测量的结果只有合格与不合格两种情形的离散性数据,最常见的是二项分布 ( binomial distribution),参见图92-3。对于计点特性值,如铸件的沙眼数、布匹上 的疵点数、电视机中的焊接不合格数等离散性数据,最常见的是泊松分布( Poisson distribution),参见图9.2-4。计件值与计点值又统称计数值,都是可以0个,1个,2 个,…,这样数下去的数据。掌握这些数据的统计规律可以保证和提高产品质量。 5(m:D 4681014161820m 图92-2正态分布密度图图9.2-3二项分布(图中p为不合格品率 P【K;k) λ=2.5 λ=10 68101214161820k 图92-4泊松分布(图中λ为单位缺陷数)
第九章统计过程控制与诊断(SPC与sPD)+309 9.2.4控制图原理的讨论 1.基础知识-直方图作法 示例:老工人用车床车制机螺丝,要求其直径为10毫米。为了了解老工人的 加工质量随机抽查他加工好的机螺丝100个,分别测得其直径数据100个如表 92-1所示。直观来看,看不出任何规律来,需要应用统计方法来加以处理,即分 组统计作直方图。具体步骤如下: 步骤1:找出最大值和最小值。从表92-1中可见最大值为10.60,最小值为 922。故 10.24 表92-1螺丝直径数据 49.9410109.999.859.9410.4210.3010.36109 10.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.55 10.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.12 10.59.1610.579.7610.151.1110.081o.1510.2110.06 9.739.8298210.0610.4210.2410.609.5810.09.98 10.1299710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.70 9,499910.189.999.989.839.559.8710. 10.39 10.2710.1810.019.m9.5810.3310.159.99.6710.10 10.09 10.3310.09.539.9510.3910.169.7310.159.7 97999410999996498810.09919 数据分散宽度=(最大值-最小值)=10.60-922=1.38 步骤2确定组数。设n为数据个数,组数k可按表92-2或按经验公式:ka √n进行估计,这些都是经验值不必死套公式。其实,从图92-5也可看出组数k =3,图形太粗糙组数k=12,分组过多直方图的直方之间出现缺口故图中组数h 在3~12之间(平均数为15)最合适。本例数据个数n=10,故试取组数k=7 表92-2数据组数的选取 数据个数n 组数k n<50 50≤n<100 6-10 100≤n<250 n≥250 10-20 图92-5同一组数据、不同分组情形下的直方图