杨慧玲

(南车株洲电力机车有限公司,湖南 株洲 412001)

0 前 言

生产过程是产品质量形成的关键环节,在确保设计质量的前提下,产品质量很大程度上依赖于生产过程质量.对于同一批产品,即使所采用的原材料、制造工艺、操作方法、检测手段和生产环境均相同,但其中每个产品的质量也不可能完全一样.产品的质量特性值总是波动的,这种波动可分为偶然波动和异常波动.偶然波动由偶然因素造成,异常波动由异常因素造成.偶然波动不可避免,但对质量的影响一般不大.异常波动对质量影响大,且可以通过采取恰当的措施加以消除,所以在过程中应重点注意异常波动及造成异常波动的原因.异因的产生主要是原材料不均匀、工具磨损、工艺和操作以及加工和检测设备的不稳定等,即5M1E(人、机、料、法、环、测),可以通过改进而避免.运用SPC技术能发现偶因和异因引起的产品质量特性值波动,因此,可作为控制和改进产品质量的主要手段.

目前,公司机车上70%左右的产品由供应商提供,供应商产品质量的好坏直接影响机车产品的质量.因此,对供方质量的控制是急需解决的问题,但目前很难做到完全控制,特别是产品关键质量特性的控制.现在,对外购供应商产品质量的控制一般采取入厂检验的方式进行,检验内容包括审核技术质量证明文件和目测外观质量,根据订货技术条件(规范)运用检验器具检验，通过计量理化鉴定分析等.但限于检验手段和质量成本的考虑,对技术性能指标无法做到完全复检.针对以上情况,可运用SPC技术对供应商产品实施质量控制,以降低检验风险,有效控制供应商的产品质量.

1 SPC技术的基本原理

SPC技术是为贯彻预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改进和保证质量为目的的一种统计过程控制.控制图是SPC技术的主要工具,是对过程质量特性值进行测定、记录并运用其进行控制的一种运用统计方法设计的图.控制图将产品质量特性值作为一个服从正态分布规律的随机变量,正态分布概率密度函数为:

(1)

式中:μ为平均值;σ为标准偏差,反映数据的分散程度.

正态分布总体的样本落在(μ-kσ,μ+kσ)区间的概率为:

(2)

经过计算,当k=1时:

p(μ-kσ<μ+kσ)=68.27%;

当k=3时:

p(μ-kσ<μ+kσ)=99.73%;

当k=6时:

p(μ-kσ<μ+kσ)=99.999 999 8%.

从正态分布的结论中可以看出,在μ±3σ范围内包括了全部数据的99.73%.如果能将99.73%的质量数据控制住,过程就基本上实现了受控.将产品质量特性实际分布的μ±3σ范围内的正态分布曲线转换为控制图,μ、μ+3σ和μ-3σ分别标为CL、UCL和LCL,建立如图1所示的常规控制图.

图1 常规控制图

常用的判异准则分为有点出界和界内排列不随机两类,通常有八种情况:(1) 一点落在A区以外;(2) 连续9点落在中心线同一侧;(3) 连续6点递增或递减;(4) 连续14点相邻点上下交替;(5) 连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区之外;(6) 连续5点中4点落在中心线同一侧的C之外;(7) 连续15点在C区中心线上下;(8) 连续8点在中心线两侧,但无一在C区中.通过以上判异准则作出的控制图,可以把出现的此类现象作为异常现象处理,然后从数据源进行分析.

根据过程输出质量特性的数据性质,常规控制图可分为两大类:一类是计量控制图,包括均值-极差控制图、均值-标准差控制图、中位数-极差控制图和单值-移动极差控制图;另一类是计数控制图,包括不合格品率(数)控制图、单位不合格数控制图和不合格数控制图.应用最广泛的控制图是均值-极差控制图,适用于控制对象为长度、重量、强度等计量值数据.其作图步骤见表1.

2 过程能力分析

过程能力指数(CP)反映了过程加工质量满足产品规范要求的程度,计算公式为:

(3)

表1 均值-极差控制图作图步骤

其中TU、TL为上、下规范界限,σ为过程特性值分布的总体标准差.

当过程中心μ与规范中心M不重合(有偏移)时,需加以修正,其偏移度为:

(4)

则式(3)的过程能力指数可修正为:

(5)

根据产品质量特性分类,按表2可对其过程能力进行评价,其中Ⅲ为最适宜的过程能力,如低于Ⅲ级需提高过程能力.

表2 过程综合能力等级评价

3 SPC实施步骤和方法

因供应商产品类别多,不论是采用GB 2828抽样管理办法,还是百分比抽样,其检验样本量都较大.而入库检查员人手有限,检查员可能会人为降低样本量,或匆忙检查以完成检验(检验不完,要停工,要追究责任).长期以来,入库检验不但压力大,还带来质量隐患,存在很大的风险.检查员只按检验文件对供应商产品进行检验,对每批产品采集数据,合格与否按检验文件要求执行,但未对数据进行统计分析,这样对供应商产品的过程能力无法判定.为降低库存成本,减少库存量,可采用SPC技术控制进货检验过程,将统计过程控制SPC理论用于统计分析.

3.1 SPC实施步骤

SPC实施步骤:

(1) 根据技术规范要求确定每个配件的关键特性尺寸;

(2) 针对几个关键特性,每批进货随机抽取几个配件进行测量(连续批采样),并记录数据,共采集25组数据;

(3) 运用SPC知识制作分析用控制图(上下限考虑到风险可适当加严);

(4) 判断此配件的进货过程(含包装运输)是否稳定;

(5) 稳定以后转入控制用控制图;

(6) 以后每批货只需检测几个配件的关键特性尺寸,将平均值和极差打点于控制图(一个关键特性尺寸一张控制图)上,根据点是否出界就可判定本批是否合格.

3.2 SPC方案优点

SPC方案的优点:

(1) 可减少抽检样本量,大大缩短检测时间,弥补了人员不足和检测不完善造成的风险.同时提高了效率,减少了浪费;

(2) 可监控配件质量的发展趋势,及早报警,给供方提供预警信息.等检验后发现不合格,不但影响生产,还会给供方带来运输、返工、返修等消耗费用;

(3) 将运输中造成的缺陷(或变化)也纳入了监控;

(4) 可和供应商生产过程控制的SPC做对比,根据控制图的趋势发现其它未料事宜;

(5) 必要时双方做MSA测量系统分析,以避免供方检测合格,而我方检测不合格造成的误判.也避免供方的不合格产品,被我方测量合格而误用.

3.3 SPC方案缺点

SPC方案的缺点：

(1) 因为组间采样不连续(随机),可能引进了其他影响因素,导致变差增大.主要通过加严控制线来减小误判的概率.

(2) 刚开始时较复杂,需要一段时间数据和经验的积累.

4 运用SPC技术分析产品质量

现以入库一批轴为例,连续对轴径进行检测,并通过SPC技术的控制图对其质量状况进行分析.

(1) 确定该轴外径为控制对象;

(2) 取检测值,分25个样本(子组),每组样本量为5个;

(3) 计算各样本(子组)的均值和极差,计算结果见表3;

其中:x1、x2…为子组内的每个测量值,n为子组的样本容量.R=xmax-xmin

其中K为子组的数量.

(5) 计算和R控制图控制边界及中心线;

查控制图的常数和公式可得x和控制图系数A2=0.58、D3=0、D4=2.11,R控制图上下控制边界及中心线:

控制图上下控制边界及中心线:

(7) 计算过程能力控制CP;

过程能力指数:

有偏移过程能力指数为:

CPK=(1-K)CP=(1-0.05)×0.87=0.83

根据表2可知,该零件供应商的制造过程能力属A类的Ⅵ级,表明其过程能力明显不足,过程质量控制能力已很差,应采取措施立即改进.

表计算结果

5 结束语

SPC控制理论应用于机车零配件入库检验,可以对供应商产品质量的变异进行监控,对过程质量和过程发展趋势进行科学定性的分析和把握,从而达到过程失控预警、过程不断改进和过程能力不断提高的目的,保证供应商产品质量的稳定和提高.降低产品入库检验风险,对供应商进行有效控制,促进供应商对其制造过程业绩监控.

参考文献:

[1] 张根保.现代质量工程[M].北京:机械工业出版社,2009.

[2] 张根保,刘英.质量管理与可靠性[M].北京:中国科学技术出版社,2005.

[3] 肖诗唐.质量检验试验与统计技术[M].北京:中国计量出版社,2002.