質量控制技術解析(編輯修改稿)
2025-08-27 02:03 本頁面
【文章內容簡介】 續(xù)25點沒有一點在控制界限外2連續(xù)35點中最多只有一點在控制界限外3連續(xù)100點中最多只有兩點在控制界限外規(guī)則2：數據點排列無右邊的1~8種異?，F象1 連續(xù)7點或更多點在中心線同一側2 連續(xù)7點或更多點單調上升或下降3 連續(xù)11點中至少有10點在中心線同一側4連續(xù)14點中至少有12點在中心線同一側5連續(xù)17點中至少有14點在中心線同一側6 連續(xù)20點中至少有16點在中心線同一側7連續(xù)3點中至少有2點落在2σ與3σ界限之間8連續(xù)7點中至少有3點落在2σ與3σ界限之間2． 控制用控制圖控制用控制中的數據點同時滿足下面規(guī)則，則認為生產過程處于統計控制狀態(tài)：規(guī)則1：每一個數據點均落在控制界限內；規(guī)則2：控制界限內數據點排列無異常情況（參見分析用控制圖規(guī)則2）。（四）控制圖的制作與判別下面以均值——極差控制圖為例說明控制圖的制作與分析方法。其余種類控制圖的做法和應用可參見文獻8。均值——極差控制圖是圖（均值控制圖）和R圖（極差控制圖）聯合使用的一種控制圖，前者用于判斷生產過程是否處于或保持在所要求的受控狀態(tài)，后者用于判斷生產過程的標準差是否處于或保持在所要求的受控狀態(tài)。例53 某廠生產一種零件，177。（mm），生產過程質量要求為過程能力指數不小于1，為對該過程實施連續(xù)控制，試設計均值——極差控制圖。1．收集數據并加以分組本例每隔2小時，從生產過程中抽取5個零件，測量長度值，形成一組大小為5的樣本，一共收集25組樣本。2．計算每組的樣本均值和極差， （）計算結果如表54所示。表54 某零件長度各組均值和極差組號12345678910111213均值極差組號141516171819202122232425均值極差3．計算總均值和極差平均=，= （）4．計算控制界限圖的控制界限計算=+== （）==R圖的控制界限計算=== （）0以上兩式中，ADD3均可從相關控制圖系數表中查出：當n=5，A2=，D30，D4=。1． 制作控制圖根據各樣本的均值和極差在控制圖上描點。如圖54所示2． 分析生產過程是否處于控制狀態(tài)利用表54的規(guī)則進行判斷，可知生產過程處于統計控制狀態(tài)。3． 計算過程能力指數在本例中，零件長度規(guī)格限為雙側且樣本總均值不等于規(guī)格中心值，應該根據有偏情形計算過程能力指數。σ根據極差法估計得出：，式中d2(n)根據相關控制圖系數表查出，n=5時d2(n)=。則：修正系數=根據題意，由于過程質量要求為過程能力不小于1，顯然該過程不能滿足要求。因此不能將分析用控制圖轉化為控制用控制圖，應采取措施，提高加工精度。UCL=CL=LCL=UCL=CL=圖R圖圖54 零件長度的均值——極差控制圖4． 計算過程平均不合格品率p根據式（），過程不合格品率為： =%。 （五）控制圖幾種常見的圖形及原因分析 在使用控制圖時，除了根據表53的判斷規(guī)則對生產過程進行正確判斷以外，下面所列出的幾種觀察和分析方法也是十分重要的：（1）數據點出現上、下循環(huán)移動的情形對于圖，其原因可能是季節(jié)性的環(huán)境影響或操作人員的輪換；對于R圖，其原因可能是維修計劃安排上的問題或操作人員的疲勞。（2）數據點出現朝單一方向變化的趨勢對于圖，其原因可能是工具磨損，設備未按期進行檢驗；對于R圖，原材料的均勻性（變好或變壞）；（3）連續(xù)若干點集中出現在某些不同的數值上對于圖，其原因可能是工具磨損，設備未按期進行檢驗；對于R圖，原因同上。（4）太多的數據點接近中心線若連續(xù)13點以上落在中心線177。σ的帶型區(qū)域內，此為小概率事件，該情況也應判為異常。出現的原因是：控制圖使用太久沒有加以修改而失去了控制作用，或者數據不真實。 四 “QC七種工具”中的其他工具（一） 排列圖意大利經濟學家Vilfredo Pareto1897年提出：80%的財富集中在20%的人手中（80/20法則）。排列圖（又稱柏拉圖、Pareto圖）是基于帕累托原理，其主要功能是幫助人們確定那些相對少數但重要的問題，以使人們把精力集中于這些問題的改進上。在任何過程中大部分缺陷也通常是由相對少數的問題引起的。對于過程質量控制，排列圖常用于不合格品數或缺陷數的分類分析。在6Sigma中，也用于對項目的主要問題如顧客抱怨等進行分類。[例54] 對曲軸加工進行抽樣檢驗，得出不合格品共160個，造成不合格的因素中，蓄油孔扣環(huán)占50%；動平衡超差占29%；開檔大占10%；法蘭銷孔大占6%；小頭直徑大占5%。畫出排列圖（圖55），柱圖為不合格數分類統計量，折線圖為累積比例。可以看出前兩種因素占79%，應作為關鍵急需解決因素。圖55 曲軸不合格品排列圖（二） 因果圖因果圖由日本質量學家石川馨發(fā)明，是用于尋找造成質量問題的原因、表達質量問題因果關系的一種圖形分析工具。一個質量問題的產生，往往不是一個因素，而是多種復雜因素綜合作用的結果。通常，可以從質量問題出發(fā)，首先分析那些影響產品質量最大的原因，進而從大原因出發(fā)尋找中原因、小原因和更小的原因，并檢查和確定主要因素。這些原因可歸納成原因類別與子原因，形成類似魚刺的樣子，因此因果圖也稱為魚刺圖。圖56是在制造中出現次品后，尋找其原因形成的因果圖。圖中可以看出，原因被歸為工人、機械、測試方法等6類，每一類下面又有不同的子原因。圖56 制造中次品出現原因的因果分析圖（三） 分層法分層法又名層別法，是將不同類型的數據按照同一性質或同一條件進行分類，從而找出其內在的統計規(guī)律的統計方法。常用分類方式：按操作人員分、按使用設備分、按工作時間分、按使用原材料分、按工藝方法分、按工作環(huán)境分等。（四） 散布圖散布圖又稱散點圖、相關圖，是表示兩個變量之間相互關系的圖表法。橫坐標通常表示原因特性值，縱坐標表示結果特性值，交叉點表示它們的相互關系。相關關系可以分為：正相關、負相關、不相關。圖57表示了某化工廠產品收率和反應溫度之間的相關關系，可以出，這是正相關。圖56 反應溫度和產品收率之間相關圖（五） 檢查表檢查表又名核查表、調查表、統計分析表，是利用統計表對數據進行整體和初步原因分析的一種表格型工具，常用于其它工具的前期統計工作。圖55為不合格品分項檢查表。表55 不合格項檢查表不合格項目檢查記錄小計表面缺陷正正正正20砂眼正5形狀不良一1裂紋正正正一16其他正正10五 QC新七種工具質量控制新七種工具是日本質量管理專家于70年代末提出的，用于全面質量管理PDCA的計劃階段。它們與上述主要運用于生產過程質量控制和預防的QC七種工具相互補充，共同致力于質量提高。表56 QC新七種工具名稱與描述圖示名稱與描述圖示關聯圖用于將關系紛繁復雜的因
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