挖掘合格数据下的隐患
2021-07-08张红
上海质量 2021年5期
编者按
在使用计算机辅助检查产品质量时,往往用绿色标记位于公差范围内的数据,用红色标记超出公差范围的数据。但绿色的数据并不总代表着优质的产品。本文原载于2020年12月的《质量管理》杂志,介绍了如何分析绿色数据,发现质量缺陷。作者迈克尔•阿德科克(Michael Adcock)是一名计量解决方案工程师。
在计算机辅助检测行业,有一些存在已久的惯例。例如,用三坐标测量机(CMM)进行测量时,往往用绿色标记位于公差范围内的数据,用红色标记超出公差范围的值。红色数字出现在一份报告中会引发注意(也可能触发警报),而绿色的数字常常被掩盖或遗忘。正如有方法修改CMM的常规程序或评估、把红色报告变为绿色报告那样,也有方法把劣质产品隐藏在绿色数字之中。其实,绿色标记不能等同于良好。
为什么我们相信绿色是良好的
所有的公差最初都是由工程部门制定的,所以我们倾向于相信数字处理技术专业人员选择了正确的公差。即使他们没有选择正确的公差,制造和质量等下游部门通常也没有足够的信息来挑战这些公差。因此,我们一般都会接受工程师设定的公差,将其作为区分优质产品和劣质产品的分界线。
在进行特征检查时,程序已经撰写、编辑完成,并在至少一个样本零件上进行了运行。这个验证过程很可能会进行几轮,以生成客户可以接受的数据(客户可能来自内部或外部)。在这个过程中,程序员会发现:从某个地方而不是其他地方收集数据,更有可能获得最终的绿色(公差范围内)结果。……
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