在制造过程中, 产品质量特性值总是波动的, 这种波动可以分为偶然波动与异常波动。偶然波动由偶然因素简称偶因造成, 异常波动由异常因素简称异因造成。前者对产品质量影响微小, 但在生产过程中始终存在, 是不可避免的后者对产品质量影响甚大, 但在生产过程中时有时无, 可以通过改进而避免。因此, 在生产过程中, 我们需要重点关注产品质量的异常波动, 并要尽快查明异因, 作出改善。经过逐个消除异因的影响, 最终达到稳定状态简称稳态。
统计过程控制, 即, 简称。利用统计方法对工序中的各个阶段进行控制, 从而达到改进与保证质量的目的。本文以上海某合资厂的摩托车点火线圈生产线质量控制为对象, 初步建立了一套系统, 并对适用于生产线过程的统计理论和方法进行了一些分析和探讨。对于生产线来说, 确定关键变量是最重要的。在该套spc软件中, 可以根据实际情况,选用了控制图、抽样检验、实验设计和回归分析等方法找出影响产品质量的关键变量。
在质量特性值中, 计量值的理论分布规律往往是正态分布。不可避免的偶因和可以避免的异因往往同时影响着产品质量。如果造成质量变异的原因完全是偶因, 那么在控制图上, 除了极少数质量特性值的无规律分布, 其余的应该是一个典型的正态分布反之,如果有相当一部分质量特性值偏离典型分布很远, 而又不属于个别情况, 就能判断出有可以避免的异因在起作用。这样, 就应该采取措施加以消除。这就是spc软件控制图的应用。spc软件的控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制状态的有效工具。其作用为处于统计控制状态的过程可以通过减少普通原因变差和改进过程的中心线目标来进一步改进。spc软件的控制图可以估计出在系统中建议改进的期望效果, 甚至较小变化的实际影响也可通过控制图的数据来识别。这种通过减少对目标值的变差来改进过程的方法可以减少成本并提高生产率。spc软件的控制图通过区分变差的特殊原因和普通原因,为人们应采取适当的局部改进措施还是管理措施提供依据。这样可以减少问题被混淆的机会。控制图贯穿于整个过程, 是实施的重点。
对控制图的选择是动态的, 而不是唯一的。在建立spc软件的初期, 应对变化比较大的及对最终质量特性有直接影响的工序变量和质量参数运用控制图进行监测在后期, 应根据数据分析增加或删除工序变量和质量参数, 改用更适合的控制图。一旦控制特性选定之后, 可以根据所选择的控制特性是计量值还是计数值,在计数值中是属于计件值还是计点值, 来确定用哪一种控制图以及该控制图的取样方法和测试条件〔控制图对数据同样有所选择, 合格的控制图数据应该表明一件件产品质量的测定数值和种种产品规格限度的比较种种工序生产条件的测定和种种艺规程限度的比较种种平均数和差距跟种种统计控制的限度之间的比较, 实际的缺陷百分比和那一水平的比较。在理想情况下, 使用尽可能多的控制图能更多地反映过程和产品的情况, 但在实际运用中, 只能根据生产过程和生产情况使用相应的控制图。
控制图的构造过程为：
①合理选取数据, 确定样本容量
②数据处理, 计算控制图变量
③计算控制图控制界限
④根据计算数据绘制控制图。
完成了控制图, 就可以对过程是否处于控制状态作判别。判别标准可归纳为：
①控制图上点不超过控制界限
②控制图上有规律偏离的点没有达到一定比例。
如控制图满足这两个条件, 我们就认为该过程处于控制状态之下, 反之, 则需要进行异因调查。根据过程分析的要求, 生产线上的控制图分为工序变量控制图和质量参数控制图, 其中工序变量的数据采集是按一定频率实时采集的, 故往往采用单值控制图, 其均值和上下控制限的确定方法是如生产条件与过去基本相同, 而生产过程又相当稳定, 可以遵照以往的经验数据定出均值拼, 然后加减, 作为上下控制限如无经验数据则进行一定数量的随机抽样, 并求得平均值和标准偏差, 作为控制图中的拜和。
控制图的调整功能应该反复使用, 直致异因被完全消除, 工序变得彻底稳定, 这就是所谓的“ 事先预防” , 应用理论的目的正在于此。是一种借助数理统计方法控制生产过程的高新技术, 这一技术包涵了许多新老学科的各种理论与方法, 其主要特点是充分体现了现代控制理论的过程预防原则。我们从数据的采集与处理人手, 应用理论选定了抽样方案和控制图并加以分析, 设计了实验方案, 建立了回归模型, 建立了一条适用于技术进行质量控制的点火线圈生产线。经过上述工作, 点火线圈经过点火测试、耐压测试等一系列专业测试后,产品质量明显提高。
本文由:spc软件|生产质量管理系统于(2014-01-18)发表了关于的文章 。如转载请注明出处：
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