质量管理-过程质量

了解产品质量波动的规律掌握统计受控与过程受控的特点掌握过程能力指数的概念和计算方法掌握各种情况下不合格品率的计算方法掌握控制图控制界限的确定及作图方法一、产品质量波动性规律任何一个过程所生产出来的产品，其质量特性值总是存在着一定差异，这种客观差异称为产品质量波动性（质量变异），产生这种客观差异的原因是生产过程中各要素（操作者、机器、原材料、工艺方法、检测方法和环境等，简称5M1E）存在着波动，过程质量控制就是要控制生产过程中各要素的波动（过程质量波动），使产品质量特性值保持在某一特定范围。工序质量即为产品质量特性+在质量控制中，产品实际达到的质量特性值与规定的质量特性值之间发生的偏离称为质量变异或质量波动。+质量波动主要来自以下方面：+1)人(Man)：操作者的质量意识、技术水平、熟练程度、正确作业和身体素质的差别等。+2)机器(Machine)：机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。+3)材料(Material)：材料的化学成分、物理性能及外观质量的差别等。+4)方法(Method)：生产工艺、操作规程以及工艺装备选择的差别等。+5)测量（Measure）：测量方法的差别。+6)环境(Environment)：工作地的温度、湿度、照明、噪声以及清洁条件的差别等。1产品质量波动性的分类正常波动：影响较小；难以避免•正常波动又称随机波动，是由生产过程中随机性因素或偶然因素引起的。•随机因素的特点：a随机因素数量很多，b来源和表现形式多种多样，c大小和方向随机变化，d作用时间无规律，对产品质量的影响均比较小。•统计受控状态：如果生产过程只存在随机因素影响的状态称为稳定状态或统计受控状态。普通因素波动（正常波动）的特点：1)过程内有许多波动源；2)每个波动源对输出质量特性的影响都很小，方向不定；3)质量特性呈正态分布；4)分布不随时间而变化，即X和σ不变，分布可以预测；普通因素波动不可避免。X6σ1产品质量波动性的分类异常波动：影响较大；可以控制•异常波动又称系统波动，它是由生产过程中的系统性因素引起的。•系统性因素的特点：数量不多，但对产品质量的影响却很大，但可以采取一定方法措施加以消除。a大小和方向不变；b大小和方向按一定规律变化c大小和方向不定。•非统计受控状态：生产过程中存在系统性因素影响的状态称为非稳定状态或非统计受控状态。特殊因素波动（异常波动）的特点：1)有一个或几个波动源对过程输出的质量特性影响很大，2)较强的波动源的出现改变了质量特性的分布状态位置、散布大小和形状；3)X和σ常随时间变化，分布不稳定4)特殊因素波动对产品质量的影响大，这类因素可以查明原因，可以避免。tt2产品质量波动的统计规律随机因素引起过程的正常波动，是不可避免的，对于一个稳定的过程，没有异常因素的影响，大批量生产下，其质量特性服从正态分布，且分布中心u和分散程度б都不变化。当既有随机因素又有系统因素时，这时质量特性的分布状态就不会稳定在一种固定的正态分布下，其分布中心u和分散程度б两者或其一会有变化。+质量管理中的数据可以分成两大类：计量值数据和记数值数据。+产品质量数据的变异一般表现为分散性和集中性两种基本特性。+质量数据有两类常用的统计特征：一类是表示数据集中性的特征数，如平均值、中位数、众数等；另一类是表示数据分散程度的特征数，如极差、标准差等。+分布中心u和分散程度б共同刻画了加工质量的高低，若偏移小，分散小，说明过程的加工精度高，产品质量好。二、过程控制与过程分类统计受控：过程在统计控制状态时仅存在普通因素波动，统计受控的结果可能满足规范（公差）要求，也可能不满足规范公差的要求。过程受控：指过程处于统计受控状态，且满足规范的要求。非统计受控：生产过程中存在系统性因素影响，过程失控。二、过程控制与过程分类统计受控非统计受控可接受1类3类不可接受2类4类1类：受控且在规范内；（理想状态）2类：受控但不在规范内；（减小普通波动可提高产品质量）3类：不受控但在规范内；（将出现废品）4类：不受控也不在规范内；（必须减小特殊因素和减小普通因素的影响）第一节过程质量控制原理过程控制不受控受控时间存在特殊因素消除了特殊因素受控且有能力符合规范普通因素造成的波动太大规范上限规范下限普通因素造成的波动减小受控但没有能力满足规范只有过程受控，即分布中心和分散程度（u不变，σ不变）不变，且落在公差带范围内是最理想的状态一、过程能力和过程能力指数二、过程能力评价和分析一、过程能力和过程能力指数1、过程能力定义：过程在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。量化：可用过程质量特性值的波动范围来衡量，通常用标准偏差σ表示过程能力的大小。当取μ±3σ时，产品99.73%落在这个范围内。用B=6σ表示过程能力处于一个经济的幅度当取μ±6σ时，产品99.9999998%落在这个范围内。用B=12σ表示过程能力是近年来高水平管理的追求过程能力B=6σ。由于P（x∈μ±3σ）=99.73%,故6σ近似于过程质量特性值的全部波动范围。显然，B越小，过程能力就越强。B=6σ过程能力B=6σ6σ数值越小，过程能力越强；6σ数值越大，过程能力越弱。T一、过程能力和过程能力指数过程能力指数定义：表示过程能力B满足过程质量标准T要求程度的量值。过程质量要求的范围（公差）和过程能力的比值。反映实际生产合格品能能力。公式：无偏时双向公差过程能力指数和不合格品率计算过程有偏时双向公差过程能力指数和不合格品率计算单项公差过程能力指数和不合格品率计算6BTTCp（1）分布中心与公差中心重合的情况s6ˆ66LULUpTTTTTCT6TuTlPuPl过程能力指数Cp计算T——标准范围；σ——总体标准偏差；S——样本标准偏差；Tu——质量标准的上限值；Tl——质量标准的下限值。Pu：质量特性值超出公差上限的不合格品率，则+Pu=P(xTu)=P()+同理：Pl：质量特性值低于公差下限的不合格品率Pl=P(xTl)+P=Pu+Pl=2（）}3{)2(CptPTtP)3(1CpTu)3(1Cp)3(1Cp不合格品率P计算)3(2Cp2.分布中心与公差中心不重合的情况过程有偏时双向公差过程能力指数.+T6TlTuM2TTu-0ε—绝对偏移量ε=∣M-μ∣；M—标准中心，M=（TU+TL）/2;μ—实际分布中心；k—相对偏移量，k=ε/（T/2）sTTCkCppk6262)2/T1(6T)1(+当分布中心恰好在公差中心M时+K=0+当分布中心恰好位于公差上下限时，+K=1+当恰好位于公差限之外时，+K1加工过程中的不合格频率超过50%，过程能力严重不足，立即采取纠正措施。0uMppkCC2TuM0pkC2TuM0pkC+当分布中心向公差上限偏移时。用Pu表示质量特性值超出公差上限而造成的不合格品率，则Pu=P(xTu)=P(）所以：P=Pl+Pu=2-φ[3Cp(1-k)]-φ[3Cp(1+k)])}1(3{}3{)22(KCtPCtPTtPppkTu))1(3(1KCp+分布中心与标准中心不重合的情况1）分布中心向标准上限偏移时，总不合格品率为：P=PU+PL=2-φ[3Cp(1-k)]-φ[3Cp(1+k)]2）分布中心向标准下限偏移时，总不合格品率为：P=PU+PL=2-φ[3Cp(1+k)]-φ[3Cp(1-k)]+3、单项公差过程能力指数+当只要求公差上限时，则若只要求公差下限，则ˆ33XTTCUUpUˆ33LLpLTXTC3TTu3TTl)3(1}3{)CpuCtPTupuPu=P(xTu)=P()3(1}3{)CplCtPTlplPl=P(xTl)=P(加工某零件其尺寸公差为，从一批已加工的零件中随机抽取200件，进行测量得到，样本均值=30.014，S=0.002。试求过程能力指数并计算过程不合格品率。如过程能力有问题请提出改进方案X0.020010.030T3σ水平:1666TCp4σ水平:33.1686TCp5σ水平:67.16106TCp6σ水平:26126TCpT二、过程能力评价和分析（一般质量特性）+2.332能力及过剩。更换设备，降低对设备精度的要求。+2=1.67能力过剩可放宽管理，降低设备精度，降低成本+1.33理想状态。能力充足允许小的干扰，不重要的工序可放款检查，工序控制抽样间隔可放宽些。+1.00低风险。能力尚可（一般）工序需严格控制，否则容易出现不合格品，检查不能放宽+0.67中风险。能力不足已出现一些不合格品，必须提高工序能力，需要加强检查，必要时全检+工序能力严重不足已出现较多的不合格品，立即追查原因，采取措施，提高工序能力。pCpC67.1pC33.1pC00.1pC67.0pC+过程能力处置当过程能力过大时：a降低过程能力b提高质量标准当过程能力过小时：a调整过程加工的分布中心，减小偏移量b提高过程能力，减小分散程度c在质量保证的要求下，放宽给定的规格要求。过程控制的目的保证过程处于受控状态，使过程输出的质量特性满足规定的要求，预防不合格品的出现。过程控制的工具控制图是统计过程控制的工具，用于对统计过程进行监测和控制。控制图一般用于大批量生产的情况。一、控制图基本原理1、概念控制图法是用来分析和判断过程是否处于稳定状态并带有控制界限的图形，由美国贝尔电话实验室的休哈特于1924年提出。可用3σ原则确定控制图的控制线（ControlLines）CL=μUCL=μ+3σLCL=μ-3σ质量具有波动性5M1E（工序质量因素）人（Man）、机器（Machine）、方法（Method）、材料（Material）、测量（Measure）、环境（Environment）随机误差系统误差正常波动异常波动若过程正常，即分布不变，则点子超界的概率为：超上界的概率0.135%；超下界的概率为0.135%，可以认为不会发生。若过程异常，如刀具剧烈磨损，加工轴的尺寸变大。U逐渐增大，分布曲线上移，点子超过上界的概率增大，概率远大于0.135%。小概率事件认为不会发生，如果发生则认为过程出现异常。当过程只有偶然波动时，分布范围较小，当过程有偶然波动又有异常波动时，分布范围就可能变大，因此根据最小波动确定了控制图的界限后，如果有点子出界就有可能是异常波动。+注意：控制图本身并不能控制不合格品的产生，而是判断异常波动的存在，提出警告，要预防不合格品的产生，就要按“查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”这20字方针去处理。3.作用a.分析判断生产过程是否稳定；b.及时发现生产过程中的失控现象，控制生产过程的质量状态，预防不合格品发生；c.为质量评定提供依据；b.控制图部分，是指根椐概率统计的原理，在普通坐标纸上作出两条控制界限和一条中心线，然后把按时间顺序抽样所得的质量特性值以点子的形式依次描在图上，从点子的动态分布情况来探讨工序质量及其趋势的图形。4.控制图的界限确定控制图的格式a.标题部分CLLCLUCL样本组号质量特性值123456UCL,LCL的确定工序处于稳定状态时，产品的质量特性值X~N(u,σ2)P{u–3σXu+3σ}=0.9973a.确定依据：正态分布的“3σ规则”(即：服从正态分布的变量X落在区间[u–3,u+3]内几乎是肯定的事)b.一般的，我们取LCL=u–3σUCL=u+3σCL=u(如果处于生产稳定状态下的X，则一定落在u+3σ范围内，否则，若落在之u+3σ外，则认为生产处于非控制状态。)+统计推断存在两种错误+α:第一类错误:虚发警报.把正常判为异常。+ß:第二类错误:漏发警报.把异常判为正常。UCLL