數據統計方法在產品質量分析和改進中的運用探析

謝紅箏（海軍裝備部,陜西　寶雞　721006）

數據統計方法在產品質量分析和改進中的運用探析

謝紅箏
（海軍裝備部,陜西寶雞721006）

摘要：在質量分析中合理運用數據統計方法，找出主要質量因素和關鍵環節，能為質量改進指明方向。本文通過具體事例分析，提出了質量分析改進的五個階段劃分和目標，探析了數據分析在各階段的運用方法。

關鍵詞：數據統計；質量分析；質量改進

產品的生產過程是其質量特性形成的主要階段，在生產階段開展產品質量分析和改進能有效的降低制造缺陷、提高產品質量。產品質量分析方法眾多，產品質量信息也有很多的類別，如何識別有效的質量數據？如何合理選用分析方法？如何運用分析結果提出改進措施？這些問題因產品類型不同，質量分析選用的具體方法也不盡相同，不能一概而論。數據統計是一種普遍使用的科學分析手段，數據統計運用于產品質量分析和改進，其方法存在著一定的普遍規律。首先，產品質量分析的目標需明確，應注重解決影響質量的主要矛盾；其次，數據統計方法應合理，需找出主要質量因素和關鍵環節；最后，改進措施需切實有效，應涵蓋質量關鍵環節。現以某型特種管材為例，舉例說明數據統計方法在質量分析和改進中的運用過程。

某型特種管材管徑小、壁厚薄，生產工藝復雜、加工難度大。主要質量特性為內部不允許存在裂紋、折疊等缺陷；外觀不允許存在劃傷、點坑和色差；內徑、外徑、壁厚、直線度等尺寸要符合圖紙要求；機械性能、化學成分、耐腐蝕性能要符合技術條件要求。該型管材主要生產工藝流程為：軋制、除油、退火、酸洗、拋光、超聲檢測、外觀檢測。在生產初期產品質量不穩定，批次綜合成品率平均值僅為27.3%。現場質量監督和驗收過程中發現并糾正了諸如人員培訓不到位、生產環境不整潔、設備鑒定不及時等問題，但這些措施在產品質量提升方面治膘不治本，與產品質量最密切相關的綜合成品率指標未能有效提升。為實現該產品“零缺陷”的質量目標，開展了專項質量分析和改進工作，在收集大量第一手質量信息的基礎上，參照GJB/ Z127A《裝備質量管理統計方法應用指南》選取了關聯圖、因果圖、故障樹分析等統計方法對該產品進行了質量分析，找出了質量關鍵環節，并實施了質量改進措施。改進后綜合成品率比改進前提高一倍以上，產品質量提升明顯，具體做法如下：

1　合理選擇質量數據，用樹圖列出與質量分析目標相關的所有要素

樹圖是把要實現的目的與需要采取的措施或手段系統的展開，并繪制成圖，明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的一種方法。通常用于表示某一主題與其組成要素之間的關系，進行策劃和解決問題。該型特種管材質量分析和改進的目標是減少缺陷、提高綜合成品率，分析選用的質量數據是生產過程中所有的不合格信息。通過繪制樹圖描述以不合格為主題的所有缺陷類型，為開展后續分析做好準備。該型管材的不合格用樹圖描述（見圖1）。

圖1

通過樹圖可知，該產品的不合格由四大類共十一種缺陷組成。

2　用餅分圖統計各種要素所占比例，找出需進一步分析的主要要素

餅分圖是在一個圓內，以圓心為中點按項目占整體的比例劃分成若干個扇形的一種圖示方法，通常用于表示項目占整體的比例。樹圖分析表明，該產品的不合格由十一種缺陷組成。該型管材從原料入廠、半成品生產直至成品檢驗全過程嚴格執行了不合格品審理制度，不合格審理單翔實記錄了上述十一種缺陷的數量。統計各種缺陷的數量，計算所占比重，繪制餅分圖，能發現影響產品質量的主要缺陷。該產品缺陷的餅分圖（見圖2）。

圖2

通過餅分圖分析可知：縱傷、橫傷、表面劃痕點坑和直線度超差四種缺陷所占不合格的比例達到97%，是造成不合格的主要缺陷。

圖3

3　用關聯圖分析主要要素相關的質量因素，確定主要質量特性

關聯圖是把幾個質量特性與影響質量特性的因素之間的因果關系用箭頭連接起來的一種圖示方法，通常用于分析關聯因素的因果關系，尋求質量改進的機會，主要用于多目標的因果分析。餅分圖分析表明，縱傷、橫傷、表面劃痕點坑和直線度超差是該型管材的主要缺陷。通過產品生產工藝分析可知，上述四類缺陷的形成與軋制、酸洗、拋光、流轉四個主要工序相關。選用關聯圖，分析四種主要缺陷與四個主要工序間的因果關系（見圖3）。

通過關聯圖分析可知：軋制工序與四種主要缺陷均相關，酸冼和拋光工序的作用是改善軋制缺陷，產品的流轉環節有可能造成表面缺陷和直線度超差缺陷。由此可見，影響產品質量的主要質量特性是軋制工序過程質量。

4　用因果圖分析主要質量特性，確定末端因素

因果圖是用于表述和分析質量特性與影響質量特性的因素之間關系的一種方法。通常用于分析質量因素與質量特性的因果關系，通過識別癥狀、分析原因、制定措施，尋求質量改進的機會。該型管材軋制工序因果圖分析時，將軋制產品質量設為質量特性，按照其質量特性形成的因果關系逐層展開，具體（見圖4）。

圖4

因果圖分析可知，影響產品質量的末端因素為：模具孔型曲線、模具芯頭曲線、模具裝配質量、軋機調試質量和原料質量。

5　在末端因素中尋求改進的機會，實施質量改進措施

運用樹圖、餅分圖、關聯圖、因果圖，對該型管材質量進行了分析，分別列舉 了缺陷、統計了比重、分析了主要因素、確定了末端因素，找出了影響該型管 材質量的主要環節是軋制工序的模具孔型曲線、模具芯頭曲線、模具裝配質量 、軋機調試質量和原料質量。在該產品質量改進過程中，重點針對上述五個環 節制定了改進措施：（1）增設專用設備對模具孔型、芯頭曲線進行測量，保證 軋制模具的質量；（2）成立專業的模具裝配和軋機調試小組，保證模具的裝配 質量和設備的運行質量；（3）加嚴原材料驗收標準，保證原料質量。針對質量 分析中發現的酸洗、拋光、流轉環節存在的不足也實施了相應的改進措施，如 ：加強產品防護、嚴格控制酸洗去除量、增設拋光后半成品檢驗等。

該型管材的質量分析合理運用了數據統計和分析技術，抓住了產品質量的主要矛盾，就主要因素和關鍵環節采取了改進措施。該產品質量改進后綜合成品率大幅上升，達到連續穩定的狀態，表明質量分析方法合理、分析到位、改進措施有效。改進前后綜合成品率（見圖5）。

圖5

通過上述事例可見，數據統計方法在產品質量分析和改進中的運用通常可分為五個步驟：（1）明確質量分析和改進的目標，列舉與目標相關的所有要素；（2）對各種要素進行統計分析，確定與目標相關的主要要素；（3）分析主要要素相關的質量因素，確定主要質量特性；（4）分析主要質量特性的因果關系，確定末端因素；（5）在末端因素中尋求改進的機會，實施質量改進措施。GJB/Z127A《裝備質量管理統計方法應用指南》中列舉了21種數據統計方法，在具體產品的質量分析和改進中應針對不同的特點選用適合的方法。

產品質量分析和改進猶如抽絲剝繭，需要細致認真、逐層深入。數據統計方法為質量分析和改進提供了科學的手段，在實施中應注重目標明確、數據有效、方法得當、內容完整。

參考文獻：

[1]GJB/Z 127A-2006,裝備質量管理統計方法應用指南[S].

作者簡介：謝紅箏（1970-）,男，浙江杭州人，海軍代表，高級工程師。