SPC在鐵路行業零配件入庫檢驗控制中的實施與應用

楊慧玲

(南車株洲電力機車有限公司,湖南 株洲 412001)

0 前 言

生產過程是產品質量形成的關鍵環節,在確保設計質量的前提下,產品質量很大程度上依賴于生產過程質量.對于同一批產品,即使所采用的原材料、制造工藝、操作方法、檢測手段和生產環境均相同,但其中每個產品的質量也不可能完全一樣.產品的質量特性值總是波動的,這種波動可分為偶然波動和異常波動.偶然波動由偶然因素造成,異常波動由異常因素造成.偶然波動不可避免,但對質量的影響一般不大.異常波動對質量影響大,且可以通過采取恰當的措施加以消除,所以在過程中應重點注意異常波動及造成異常波動的原因.異因的產生主要是原材料不均勻、工具磨損、工藝和操作以及加工和檢測設備的不穩定等,即5M1E(人、機、料、法、環、測),可以通過改進而避免.運用SPC技術能發現偶因和異因引起的產品質量特性值波動,因此,可作為控制和改進產品質量的主要手段.

目前,公司機車上70%左右的產品由供應商提供,供應商產品質量的好壞直接影響機車產品的質量.因此,對供方質量的控制是急需解決的問題,但目前很難做到完全控制,特別是產品關鍵質量特性的控制.現在,對外購供應商產品質量的控制一般采取入廠檢驗的方式進行,檢驗內容包括審核技術質量證明文件和目測外觀質量,根據訂貨技術條件(規范)運用檢驗器具檢驗，通過計量理化鑒定分析等.但限于檢驗手段和質量成本的考慮,對技術性能指標無法做到完全復檢.針對以上情況,可運用SPC技術對供應商產品實施質量控制,以降低檢驗風險,有效控制供應商的產品質量.

1 SPC技術的基本原理

SPC技術是為貫徹預防原則,應用統計技術對過程中的各個階段進行監控,從而達到改進和保證質量為目的的一種統計過程控制.控制圖是SPC技術的主要工具,是對過程質量特性值進行測定、記錄并運用其進行控制的一種運用統計方法設計的圖.控制圖將產品質量特性值作為一個服從正態分布規律的隨機變量,正態分布概率密度函數為:

(1)

式中:μ為平均值;σ為標準偏差,反映數據的分散程度.

正態分布總體的樣本落在(μ-kσ,μ+kσ)區間的概率為:

(2)

經過計算,當k=1時:

p(μ-kσ<μ+kσ)=68.27%;

當k=3時:

p(μ-kσ<μ+kσ)=99.73%;

當k=6時:

p(μ-kσ<μ+kσ)=99.999 999 8%.

從正態分布的結論中可以看出,在μ±3σ范圍內包括了全部數據的99.73%.如果能將99.73%的質量數據控制住,過程就基本上實現了受控.將產品質量特性實際分布的μ±3σ范圍內的正態分布曲線轉換為控制圖,μ、μ+3σ和μ-3σ分別標為CL、UCL和LCL,建立如圖1所示的常規控制圖.

圖1 常規控制圖

常用的判異準則分為有點出界和界內排列不隨機兩類,通常有八種情況:(1) 一點落在A區以外;(2) 連續9點落在中心線同一側;(3) 連續6點遞增或遞減;(4) 連續14點相鄰點上下交替;(5) 連續3點中有2點落在中心線同一側的B區之外;(6) 連續5點中4點落在中心線同一側的C之外;(7) 連續15點在C區中心線上下;(8) 連續8點在中心線兩側,但無一在C區中.通過以上判異準則作出的控制圖,可以把出現的此類現象作為異常現象處理,然后從數據源進行分析.

根據過程輸出質量特性的數據性質,常規控制圖可分為兩大類:一類是計量控制圖,包括均值-極差控制圖、均值-標準差控制圖、中位數-極差控制圖和單值-移動極差控制圖;另一類是計數控制圖,包括不合格品率(數)控制圖、單位不合格數控制圖和不合格數控制圖.應用最廣泛的控制圖是均值-極差控制圖,適用于控制對象為長度、重量、強度等計量值數據.其作圖步驟見表1.

2 過程能力分析

過程能力指數(CP)反映了過程加工質量滿足產品規范要求的程度,計算公式為:

(3)

表1 均值-極差控制圖作圖步驟

其中TU、TL為上、下規范界限,σ為過程特性值分布的總體標準差.

當過程中心μ與規范中心M不重合(有偏移)時,需加以修正,其偏移度為:

(4)

則式(3)的過程能力指數可修正為:

(5)

根據產品質量特性分類,按表2可對其過程能力進行評價,其中Ⅲ為最適宜的過程能力,如低于Ⅲ級需提高過程能力.

表2 過程綜合能力等級評價

3 SPC實施步驟和方法

因供應商產品類別多,不論是采用GB 2828抽樣管理辦法,還是百分比抽樣,其檢驗樣本量都較大.而入庫檢查員人手有限,檢查員可能會人為降低樣本量,或匆忙檢查以完成檢驗(檢驗不完,要停工,要追究責任).長期以來,入庫檢驗不但壓力大,還帶來質量隱患,存在很大的風險.檢查員只按檢驗文件對供應商產品進行檢驗,對每批產品采集數據,合格與否按檢驗文件要求執行,但未對數據進行統計分析,這樣對供應商產品的過程能力無法判定.為降低庫存成本,減少庫存量,可采用SPC技術控制進貨檢驗過程,將統計過程控制SPC理論用于統計分析.

3.1 SPC實施步驟

SPC實施步驟:

(1) 根據技術規范要求確定每個配件的關鍵特性尺寸;

(2) 針對幾個關鍵特性,每批進貨隨機抽取幾個配件進行測量(連續批采樣),并記錄數據,共采集25組數據;

(3) 運用SPC知識制作分析用控制圖(上下限考慮到風險可適當加嚴);

(4) 判斷此配件的進貨過程(含包裝運輸)是否穩定;

(5) 穩定以后轉入控制用控制圖;

(6) 以后每批貨只需檢測幾個配件的關鍵特性尺寸,將平均值和極差打點于控制圖(一個關鍵特性尺寸一張控制圖)上,根據點是否出界就可判定本批是否合格.

3.2 SPC方案優點

SPC方案的優點:

(1) 可減少抽檢樣本量,大大縮短檢測時間,彌補了人員不足和檢測不完善造成的風險.同時提高了效率,減少了浪費;

(2) 可監控配件質量的發展趨勢,及早報警,給供方提供預警信息.等檢驗后發現不合格,不但影響生產,還會給供方帶來運輸、返工、返修等消耗費用;

(3) 將運輸中造成的缺陷(或變化)也納入了監控;

(4) 可和供應商生產過程控制的SPC做對比,根據控制圖的趨勢發現其它未料事宜;

(5) 必要時雙方做MSA測量系統分析,以避免供方檢測合格,而我方檢測不合格造成的誤判.也避免供方的不合格產品,被我方測量合格而誤用.

3.3 SPC方案缺點

SPC方案的缺點：

(1) 因為組間采樣不連續(隨機),可能引進了其他影響因素,導致變差增大.主要通過加嚴控制線來減小誤判的概率.

(2) 剛開始時較復雜,需要一段時間數據和經驗的積累.

4 運用SPC技術分析產品質量

現以入庫一批軸為例,連續對軸徑進行檢測,并通過SPC技術的控制圖對其質量狀況進行分析.

(1) 確定該軸外徑為控制對象;

(2) 取檢測值,分25個樣本(子組),每組樣本量為5個;

(3) 計算各樣本(子組)的均值和極差,計算結果見表3;

其中:x1、x2…為子組內的每個測量值,n為子組的樣本容量.R=xmax-xmin

其中K為子組的數量.

(5) 計算和R控制圖控制邊界及中心線;

查控制圖的常數和公式可得x和控制圖系數A2=0.58、D3=0、D4=2.11,R控制圖上下控制邊界及中心線:

控制圖上下控制邊界及中心線:

(7) 計算過程能力控制CP;

過程能力指數:

有偏移過程能力指數為:

CPK=(1-K)CP=(1-0.05)×0.87=0.83

根據表2可知,該零件供應商的制造過程能力屬A類的Ⅵ級,表明其過程能力明顯不足,過程質量控制能力已很差,應采取措施立即改進.

表計算結果

5 結束語

SPC控制理論應用于機車零配件入庫檢驗,可以對供應商產品質量的變異進行監控,對過程質量和過程發展趨勢進行科學定性的分析和把握,從而達到過程失控預警、過程不斷改進和過程能力不斷提高的目的,保證供應商產品質量的穩定和提高.降低產品入庫檢驗風險,對供應商進行有效控制,促進供應商對其制造過程業績監控.

參考文獻:

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