豐良鳳

摘要:在小批量生產(chǎn)過程中,由于樣品量少,無法采用常規(guī)的統(tǒng)計過程控制技術(shù)進(jìn)行控制。在分析統(tǒng)計過程控制技術(shù)在實際應(yīng)用過程中存在的缺陷上,介紹工序預(yù)控制圖在多產(chǎn)品小批量生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)該方法高效、簡便,既實現(xiàn)了小批量生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制,又降低了誤判的概率。

關(guān)鍵詞:小批量生產(chǎn) 工序預(yù)控制圖

隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展,顧客對產(chǎn)品的需求日益多樣化和個性化,致使越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向了多品種、小批量生產(chǎn)。由于樣品量少,得到廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計過程控制技術(shù)已經(jīng)無法再在小批量生產(chǎn)的工序質(zhì)量控制過程中發(fā)揮作用。本文將分析統(tǒng)計過程控制技術(shù)在實際應(yīng)用過程中存在的缺陷和重點介紹工序預(yù)控制圖在多產(chǎn)品小批量生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中的應(yīng)用。

一、統(tǒng)計制程控制(Statistical Process Control)應(yīng)用的實際問題

統(tǒng)計制程控制方法自20世紀(jì)20年代在貝爾實驗室發(fā)明以來。廣為各公司使用,已被證明是過程控制的強有力工具,但是在實際應(yīng)用過程中,也發(fā)現(xiàn)存在一些缺陷,主要表現(xiàn)在如下幾個方面:

1. 計算公式較為復(fù)雜

控制圖是基于統(tǒng)計分布理論發(fā)展出來的方法,每種控制圖都有對應(yīng)的計算公式,對這些計算公司的理解需要一定的統(tǒng)計基礎(chǔ),在實際中常發(fā)生用錯公式的現(xiàn)象。

2. 判定條件較為繁多

控制圖的判穩(wěn)準(zhǔn)則和判異準(zhǔn)則有一套復(fù)雜的判定程序,在實際使用中容易顧此失彼,或得出不符合過程實際狀況的結(jié)論。

3. 數(shù)據(jù)要求在20組以上,收據(jù)數(shù)據(jù)的時間長,工作量大,且不適合小批量生產(chǎn)

控制圖一般需要收集20組以上的數(shù)據(jù)才能夠作判斷,這可能需要較長的時間,如果在過程中普遍采用控制圖,將大大增加作業(yè)人員的工作量或需要另設(shè)專人進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分析和處理,同時,在小批量生產(chǎn)條件下,這一要求在短時間內(nèi)很難實現(xiàn)。有些產(chǎn)品在一個月甚至在一個季度內(nèi)生產(chǎn)的批量不足20批次,在這樣的生產(chǎn)模式下,很難達(dá)到20組數(shù)據(jù)的要求;有些產(chǎn)品零星生產(chǎn),即使經(jīng)過時間的累積達(dá)到了20組的要求,這樣的收集到的數(shù)據(jù)因為時間跨度大,得出的結(jié)論往往不符合過程實際狀況。

二、工序預(yù)控制圖的基本原理

過程的變異分為兩種,即特殊原因引起的變異和普通原因引起的變異,并對特殊原因引起的變異進(jìn)行控制,按照3σ原理,在過程控制參數(shù)服從正態(tài)分布的前提下,過程沒有發(fā)生特殊變異時,控制對象的測量結(jié)果的任一點落在Xbar+/-3σ區(qū)域內(nèi)的概率為99.73%。無論是統(tǒng)計制程控制還是工序預(yù)控制,均遵循3σ原理。因此,我們可以知道要工序預(yù)控制是基于統(tǒng)計原理的的過程控制方法,它的應(yīng)用應(yīng)滿足以下三個條件:

(1)工序質(zhì)量特性服從正態(tài)分布。因為正態(tài)分布是過程控制的基礎(chǔ),也是在質(zhì)量管理中最重要也最常使用的分布,它能夠描述很多工序質(zhì)量特性的統(tǒng)計規(guī)律性。只有工序質(zhì)量特性服從正態(tài)分布,才能夠用預(yù)控制的判定規(guī)則對工序的狀態(tài)作判定。絕大多數(shù)的工序質(zhì)量特性均服從正態(tài)分布,如經(jīng)過判斷,數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布,則說明可能在測量時出現(xiàn)偏差,應(yīng)重新確認(rèn)測量數(shù)據(jù)或重新進(jìn)行測量。實際使用時為了簡便,往往不進(jìn)行正態(tài)性檢驗。

(2)工序中心未偏移。工序中心未偏移是指工序質(zhì)量特性的分布中心與目標(biāo)重合,這的重合是一個相對的概率,根據(jù)六西格瑪理論,隨著實際的推移,任一工序的分布中心會在“目標(biāo)+/-1.5σ”范圍內(nèi)動態(tài)變化,在使用工序預(yù)控制方法時,工序中心是否偏移的判斷方法是,連續(xù)抽取5個樣品進(jìn)行測量,如果5個樣品的測量數(shù)據(jù)全部落在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),則說明過程中心偏移在+/-1.5σ的可接受范圍內(nèi),即認(rèn)為過程中心未發(fā)生偏移。否則不能判定過程均值未偏移,需要對過程進(jìn)行調(diào)整,直至連續(xù)抽取的5個樣品的測量數(shù)據(jù)全部落在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)。

(3)CP>=1.即短期過程能力,其計算公式為CP=(規(guī)格上限-規(guī)格下限)/6σ。它反映的是工序中心未偏移時的過程能力,對于工序預(yù)控制方法而言,CP>=1即規(guī)格上限-規(guī)格下限>=6σ,這樣,即意味著當(dāng)工序沒有特殊原因引起變異時,任一樣品的測量值落在規(guī)格界限的概率大于或等于99.73%。

工序預(yù)控制是用工序預(yù)控制圖來實施控制的,工序預(yù)控制圖如下圖所示,從圖上可以看出,工序預(yù)控制圖的控制線為控制對象的規(guī)格界限,與控制線即為規(guī)格界限與目標(biāo)間隔的一半?？刂茀^(qū)域被分為三個(1)目標(biāo)區(qū):如綠色所示,即為兩條預(yù)控制線之間的區(qū)域。綠色代表安全、暢通,在工序預(yù)控制圖中,用綠色表示目標(biāo)區(qū),如果測量值落在這個區(qū)域,表示工序受控。(2)警戒區(qū):如黃色所示,即為預(yù)控制線與規(guī)格界限之間的區(qū)域。綠色代表警示,在工序預(yù)控制圖中,用綠色表示警戒區(qū),如果測量值落在這個區(qū)域,表示工序有異常趨勢,需要對制程進(jìn)行判定和調(diào)整。(3)不良區(qū):如紅色所示,即為規(guī)格界限之外的區(qū)域。紅色代表危險,在工序預(yù)控制圖中,用紅色表示不良區(qū),如果測量值落在這個區(qū)域,表示工序有嚴(yán)重異常趨勢,需要馬上停止生產(chǎn),進(jìn)行分析和改善。

三、工序預(yù)控制圖的應(yīng)用

工序預(yù)控制圖具有簡單實用的優(yōu)點,被廣泛的應(yīng)用在多產(chǎn)品小批量生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中,下面我們介紹工序預(yù)控制圖的應(yīng)用步驟和各區(qū)域的概率:

1. 確定控制對象和確定預(yù)控制執(zhí)行的人員,并對相關(guān)人員進(jìn)行培訓(xùn);

2. 判斷該工序滿足工序預(yù)控制的三個條件;

3. 按照規(guī)定的抽樣頻率抽取一個樣品進(jìn)行測量,對比工序預(yù)控制圖按照流程圖對測量結(jié)果進(jìn)行判斷。

(1)如果該樣品數(shù)據(jù)落在目標(biāo)區(qū)(綠色區(qū)域),則說明過程正常,無須采取任何行動。

(2)如果該樣品數(shù)據(jù)落在警戒區(qū)(黃色區(qū)域),則須再抽一個樣品進(jìn)行判斷。

(a)如果抽取的第二個樣品落在綠色區(qū)域,則說明過程正常,無須采取任何行動。

(b)如果抽取的第二個樣品落在與第一個樣品同一側(cè)的黃色區(qū)域,則說明過程中心偏移,須進(jìn)行過程調(diào)整以降低過程偏移。

(c)如果抽取的第二個樣品落在與第一個樣品相對一側(cè)的黃色區(qū)域,則說明過程分布變寬,須進(jìn)行過程調(diào)整以降低過程波動。

(3)如果該樣品數(shù)據(jù)落在不良區(qū)(紅色區(qū)域),則說明過程異常,則需要停止生產(chǎn),進(jìn)行分析和改善,改善后的過程應(yīng)重新進(jìn)行判斷其是否滿足工序預(yù)控制的應(yīng)用條件,重新開始預(yù)控制。

按照工序預(yù)控制圖的假設(shè)條件可知,工序受控的時候,即CP>=1時,抽取一個樣品落在目標(biāo)區(qū)的概率大于或等于86.64%,落在每個警戒區(qū)的概率大于或等于6.54%,整個警戒區(qū)的概率大于或等于13.08%,落在每個不良區(qū)的概率大于或等于0.135%,整個不良區(qū)的概率大于或等于0.27%。

按照工序預(yù)控制的抽樣方法,樣品數(shù)據(jù)所在區(qū)域所有可能的組合、聯(lián)合概率、過程判斷和對過程處置如下圖所示

四、工序預(yù)控制圖的特點

綜上所述,我們可以講工序預(yù)控制圖的優(yōu)點歸納如下:

1. 控制規(guī)格與規(guī)格公差相同,容易理解和應(yīng)用,控制方法簡單,采用運用色彩管理方法,用紅、黃、綠代表表示工序所處的不同的三種不同狀態(tài),簡單明了,易學(xué)易用,預(yù)控制執(zhí)行的人員可直接由檢驗員負(fù)責(zé);

2. 所需數(shù)據(jù)量比控制圖少,減少了檢驗人員的工作量;可以廣泛應(yīng)用于各類制造過程,尤其適用于小批量生產(chǎn),可以及時的發(fā)現(xiàn)不良趨勢,起到預(yù)防作用;

3. 可用于對計量值和記數(shù)值的控制,比應(yīng)用統(tǒng)計制程控制更為簡單。

在實際使用中,因為工序預(yù)控制圖上的點只需要判斷每個樣品量測值所落在的區(qū)域,樣品量測值在工序預(yù)控制圖上的位置并不十分重要,因此,每個企業(yè)可以根據(jù)實際情況制作通用工序預(yù)控制圖用于所有產(chǎn)品的控制。

參考文獻(xiàn):

[1]張馳,六西格瑪控制階段[M].廣州:廣東經(jīng)濟出版社,2003.4.