《质量工程师手册》PDF电子书（第9-20章）

3004质量工程师于册 第九章统计过程控制与诊断(SPC与SPD) 91SPC与SPD工程概论 9.1.1什么是SPC与SPD工程? 1.要搞好质量管理首先应该明确下列两点 (1)贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 (2)质量管理学科有一个十分重要的特点即对于质量管理所提出的原则、方 针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。这体现了质量管理学科 的科学性 上述第(1)点在O90中已有充分的反映。但上述第(2)点鲜为人知,这是 目前质量管理中形式主义泛滥的思想根源之一。 2.为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国休哈特(WA. Shewhart)首 创过程控制( process control)理论以及监控过程的工具一—控制图( control chart),现 今统称之为sP( Statistical Process Control,统计过程控制)。SP℃就是为了贯彻预防 原则,利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目 的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,又以控制图理论为主 3.5PC可以判断过程的异常,及时告警,贡献良多。但SPC也有其历史局限 性,它不能告知此异常是什么因素引起的,发生于何处即不能进行诊断。而现场 则迫切需要解决诊断问题,否则即使要想纠正异常也无从下手。1980年张公绪教 授提出选控控制图系列( Cause- Selecting Control Charts Series}),选控图是统计诊断 理论的重要工具,奠定了统计诊断理论的基础。1982年张公绪教授又提出两种质 量诊断理论( Diagnostic Theory with Two Kinds of Quality.),不但具有SPC及时告警的 控制功能,而且具有SPC所没有的诊断功能,突破了休哈特的SPC理论从此SPC 上升为sPD( Statistital Process Diagmosis,统计过程诊断)。 4.SPD就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断,从而达到缩 短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施减少损失降低成本保证产品质量的 目的。SPD是SPC的进一步发展。 5.SPC与SPD是质量科学的重要内容。尤其是在我国加入WTO后,国际市 场的竞争将愈益激烈。推行工业发达国家普遍采用的SP℃与SPD势在必行。根 据21世纪的超严格质量要求,对于产品质量提出愈益精确的要求,因此,从20世 纪90年代起,SP与sP0也向多元化的方向发展,出现了 MsPC( Multivariate Statistical Process Control,多元统计过程控制)与MsPD( Multivaniate Statistical Process Diagnosis,多元统计过程诊断)。 6.质量科学的发展。SC发展为SD,PD又进一步发展为SPA( Statistical Process

1151411194453911199113494119311114941 第九章统计过程控制与诊断(SPC与SPD)+301+ Adjustment,统计过程调整)。这是质量科学发展的三个阶段参见图91-1。以医生给 病人看病作为譬喻医生给病人看病时要告诉病人,到底是有病还是无病若有病,SPC 并不能告诉病人是什么病。SPD不但能够告诉病人到底有病还是无病还能诊断出是 什么病。SPA则是给病人看病,不但能够告诉病人有病还是无病是什么病,而且还能 针对病情加以治疗在工业上即称之为调整( Adjustment)。故由SC发展到SPD再由SPD 发展到SPA,就形成了一个闭环。周而复始循环不已,不断质量改进。这是科学发展的 必然。SP自190年开始现在已经普及工业发达国家无一不推行SC。SPD从1980 年开始首先在中国大陆开始普及,SPA从190年开始目前尚无实用性成果正在发展 之中 > SPC SPD SPA 图9.1-1sPC、SPD、SPA三者间的关系 7.SP℃与SPD工程是建立在SPC与SPD科学基础上的门工程科学。SPC与 SPD工程强调SPC与SPD原理在生产实践中的应用强调经济与质量成本,不能单纯只 从数学出发。这一点是与休哈特本人的学术观点一致的。参见孙静张公绪《常规 控制图及其应用》第八章休哈特控制图的国际标准中国标准出版社2000年 8.SPC与SPD工程的特点是: (1)与TM相同,强调全员参加; (2)强调应用统计方法来保证预防原则的实现 (3)SPC与SPD工程不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,而是强调 从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC与SPD的重点就在于“P(Poes,过程 或体系)”。 9.12为什么要学习SPC与SPD工程? 我们从时代的要求、科学的要求认证的要求外贸的的要求推行六西格玛的 要求以及借鉴美国和日本的经验教训等几个方面来进行分析: 1.时代的要求 1994年美国质量管理专家朱兰( J M. Juran)在美国质量管理学会年会上指出: 20世纪以“生产力的世纪”载人史册,未来的2世纪是“质量的世纪”。 朱兰作出上述论断有其下列科学背景: (1)近年来由于科学技术的迅猛发展,产品的不合格品率迅速降低,如电子 产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一(pm, parts pe million,10-6),乃至十亿分之一(pb, parts per billion,10”) (2)生产控制方式由过去的3控制方式演进为6控制方式。3o控制方式下

+3024质工程师手册 均值无偏移不合格品率为2.7×10-3,6σ控制方式下均值无偏移不合格品率为 2.0×109,参见图9.1-2和表91-1中第3行,故后者比前者降低了一百三十五 万倍!而3控制方式下均值偏移1.5的不合格品率为66807pom,6o控制方式下 均值偏移1.5的不合格品率为3.4ppm,参见表9.1-1中第6行,这里,根据当前 的科技水平,由种种因素所确定的均值偏移为150,故后者比前者降低了2000 倍。可称之为超严格质量要求( Super Strict Quality Requirements)!各种产品都有其 相应的超严格质量要求。例如冰箱与空调的主要部件压缩机,其不合格品率的国 际水平为2009m,国际最高记录据说为世界第一大压缩机厂巴西 EMBRACO公司 所保持的34ppme 27×0 20×10 图91-23控制方式与6控制方式的比较 表9.1-1Ia控制方式的不合格率与均值偏移1.56情形的不合格率 均值偏移1.5c情形的不合格率 La控制方式 均值无偏移竹形的不合格率 (单位为ppm) 1.1c控制方式 317×10 2.2a挖制方式 4.55×10-2 308770 3.3控制方式 2.70×10-3 4控制方式 633×106=63.3pm 6210 5.5挖制方式 0.573×10=0.573pm 6.6控制方式 000x106=2pp 4 7.7控制方式 002556=0.003b 0.019 无偏移条件下六西格玛不合格偏移15条件下六西格玛不 8六西格玛与三西格 率比三西格玛小135万 合格率比三西格玛小两万倍: 玛的比较 倍2710=135×f 66807 3.4=19649.122000 2.科学的要求 要想在市场上立于不败之地,就要满足超严格质量要求,生产出世界级质量的

AN1334111241344441113111113954312351111541111645 第九章统计过程控制与诊断(SPC与SPD)+303 产品,这就需要采用先进的技术科学与先进的管理科学。一般说来,先进的技术科 学可以改进产品质量指标的绝对值,而先进的管理科学则可以在现有条件下将其 波动调整到最小。这就好比一辆摩托车的两个轮子,二者缺一不可。推行SPC与 SPD就是贯彻先进的科学管理。 3.六西格玛管理的要求 现今世界顶级企业流行的新动向-六西格玛管理,其实,就是SPC与SPD工 程的全面深化,由制造过程推广到所有过程,故贯彻SPC与SPD工程是推行六西 格玛的基础。 4.认证的要求 据中国质量体系认证机构国家认可委员会发布,截止2001年7月31日,累计 有31619家企业持有标明国家认可标志的体系认证证书(有效证书),成绩卓著但 重大缺点之一即未按照质量管理学科的特点办事。例如对于质量体系的建立,很 多企业未采取统计方法来保证其实现,或者仅仅采用因果图与排列图就算是已经 采用了统计方法应付了事。因此需要大力提倡应用sPC与SPD工程等统计方 法 5.外贸的要求 西方工业发达国家来华加工定货,一般都要求加工企业在生产线推行SPC,如 未推行就认为该企业的产品质量没有保证,拒绝定货。现在,此风愈演愈盛,甚至 一些发展中国家如马来西亚、泰国等也提出上述要求。我国加入世贸组织(WO) 后可以预计在国际市场中的竞争将更加激烈,从而各个企业对质量科学的需求将 会更加迫切。 6.推行SPC与SPD势在必行 (1)20世纪20年代休哈特创建SPC理论,但当时恰逢美国处于经济萧条时 期,休哈特的理论无人问津直到第二次世界大战由于美国急需提高军火质量,方 有机会受到重视,并大显身手,战后遂风行全世界。 (2)美国由于机缘凑巧,在二战中战火未直接烧到美国本土,故二战结束后, 时在国际市场中独占鏊头,无竞争对手。这对美国固然是好事,但同时也是坏事。由 于美国在国际市场中无竞争压力,一些好的科学方法,如SPC等逐渐从美国消失。 (3)日本则不然,二战结束时日本的工业遭受到战争的严重破坏民不聊生 加之资源缺乏,故只能以来料加工谋生,这就必须强调加工的质量。为此,在1950 年与1952年日本两度邀请美国统计学家戴明(W. Edwards deming)前往日本传授 SPC。以后为了说服日本经理层支持SPC,又在1954年邀请美国朱兰前往日本讲授 质量管理。从1950年到1980年这30年中,日本卧薪尝胆发奋图强终于在1980 年一跃而居世界质量与劳动生产率的领导地位。同时,在1980年日、美间的贸易 也发生了戏剧性的变化,日本由入超转变为出超,反之,美国则由出超转变为入超 引起西方世界,尤其是美国的震惊。当时在民品方面日美间的产品质量已经有明 显的差距,以汽车零件而论美国汽车零件的不合格品率为1%-4%,而日本仅为

玉1玉tt4t 304质量工科师手册 0001%,比美国要低1000到400倍。故美国汽车装配线上的零件储备需要投资 10亿美元,而日本则寥寥无几。因此,日本汽车能够打入美国的市场绝非偶然。 一时美国专家纷纷调查口本所以能够翻身的原因,美国著名质量管理专家伊阿华 州立大学( lowa State University)敕授伯格(H.W. Berger)指出,日本能够翻身的原因 很多,但其中一个重要原因就是日本认真学习了SPC,并月身体力行,加以发扬光 大。故从1980年起,美国与西方国家发起一场SPC的复兴运动。一直到1994 995年,经过了十五、六年的努力,在民品方面,美国才基本上弥补了与日本产品 质量间的差距。这就是美国与囗本的经验教训,值得我们深思与借鉴。 9.1.3SPC与SPD工程的进行步骤 SPC与SPT程的进行步骤如下: 步骤1:培训SPC与SPD工程。可考虑培训下列内容: (1)正态分布等统计基础知识 (2)质量管理七个工具:因果图排列图直方图散布图、控制图、分层法调查表。 (3)SP℃与SPD工程。 (4)过程控制网图的作法。 (5)过程控制标准的作法 步骤2:确定关键质量因素(关键变量)。其体作法是 (1)对全厂每道工序,用因果图进行分析,找出所有关键质量因素;然后再用 排列图找出对最终产品影响最大的因素,即关键质量因素。如美国LTv钢铁厂共 确定了2000个关键质量因素。2000个这个数字不但可以供我们参考,而且更重 要的是本例说明:一个企业如果想认真推行SPC与SPD,就必须痛下决心,真正地 按照科学原理来做 (2)找出关键质量因素后,列出过程控制网图。后者即在图中按工艺流程顺 序将每道工序的关键质量因素列出。 步骤3:制定过程控制标准。 (1)对步骤2得到的每一个关键质量因素进行具体分析。 (2)对每一个关键质量因素建立过程控制标准表如表9.1-2。 本步骤最困难最费时间。例如制定一个部门或车间的所有关键质量因素的 过程控制标准,大约需要两个多人年。 步骤4:编制过程控制标准手册,在各部门落实。将在生产线具有立法性质的 有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册供各道工序使用。如 美国LTV钢铁厂共编制了这类手册6本

第九章统计过程控制与诊断(SPC与SPD)+3054 表91-2过程控制标准表 控話点控割因素文件号 制订日期】 数据报告途径 控制图有无建立 控制图 「制定者 批准者 控制图 类型 制定日期 批者 审批日期 步骤5:对过程进行统计监控与诊断。主要应用控制图对过程进行监控与诊断 若在实践中发现问题则须将上述过程控制标准手册加以修订即反馈到步骤4 步骤6:对过程进行诊断并采取措施解决问题可以考虑以下几点: (1)可以运用传统的质量管理七个工具进行分析。 2)特别是需要注意应用统计诊断理论,如两种质量诊断理论、两种质量多元 诊断理论及其软件SPD200和DrQ200,进行现场电脑实时分析与诊断。 (3)在诊断后的纠正过程中有可能引出新的关键质量因素即反馈到步骤234 上述步骤是参考美国Lrv钢铁厂推行SPC的经验结合我国的SPD的发展情况 写出的。 推行SPC的效果是显著的。如美国Lv钢铁厂1985年实施了SPC后劳动生产 率提高了20%以上。 9.1.4本节参考文献 [9.1-1]张公绪主编、孙静副主编,《现代质量管理学》,中国财政经济出版社 1999年,定价25元/本。本书出版后,读者好评如潮,认为本书取材新 颖,内容精练,是一本不可多得的好书。读者如欲购买本书可与下列单 位联系:北京市100036海淀区阜成路甲28号新知大厦9层904房间中 国财政经济出版社伍景华女士联系,电话:010-88190904 [9.1-2]张公绪孙静:《现代质量控制与诊断工程》,经济科学出版社,199年 定价115元。读者如欲购买本书,请与下列单位联系:北京市10006 海淀区阜成路甲28号新知大厦12层经济科学出版社发行部杨秀华女 士,电话:010-8819155。 本节思考题 [9.1-1]什么是SPC与SPD工程? [9.1-2]为什么要学习SPC与SPD工程? [9.1-3]SPC与SPD工程有哪些特点?

t飞 +30+质量工程师手 思考题题解 「9.1-1]SPC与SD工程是建立在SPC与SP科学基础七的一门工程科学。SPC 与SPD工程强调SHCS原理在生产实践中的应用,强调经济与质量成 木,不能单纯只从数学出发,这点与休哈特本人的学术观点是一致的。 [9.1-2]学小SPC与SP)工租的必要性可从下列各点看出: (1)时代的要求:21世纪是质量的世纪,提出超严格质量要求。要想满 足超严格质量要求,制造出世界级产晶,就需要学习SP与SPDL程。 (2)科学的要求:先进的技不科学与先进的管理科学好比一辆摩托车 的两个轮子,二者缺-不订。推行质量科学就是贯彻先进的科学管理。 (3)推行六西格玛的要求:六西格玛是SPC与SPD工程的全面深化,故 推行SPC与SPD工程是推行六西格玛的基础。 (4)认证的要求:我国认证工作的重大缺点之…即未按照质量管理学科 的特点办事例如,对于质量体系的建立,很多企业末采取统计方法和其 他科学方法来保证其实现这里需要大力提侣采用S℃与SPD工程 工企 (5)外贸的要求:四方工业发达国家来华加工定货,一般都要求加工 业在生产线推行SPC,如末推行就认为该企业的产品质量没有保证,拒 绝定货。 (6)从1980年日美之间贸易逆转的经验教训可知,学习SP℃C与SPD是十 分重要的。 9.1-31sP与SPD程的特点是 (1)与TQM相同,强调全员参加; (2)强调应用统计方法来保证预防原则的实现 (3)SP与SPD工程不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题, SPC与SPD工程强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC与 SHD的重点就在于“P(Poes,过程或体系)”。 92控制图原理 9.2.1什么是控制图? 控制图( control chart)是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过 程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有中心线(CL, Central Line)、上挖制限(LC., pper Control Limit)和下控制限(LCl, Lower Control Limit),,并 有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列,参见图9.2-1。UCL、C与CL 统称为控制线( contml lines)。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL 与LCL之间的排列不随机则表明过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈特 (W.A. Shewhart)在1924年5月16日提出的不合格品率p控制图。 控制图有一个很大的优点,即通过将图中的点子与相应的控制界限相比较,可

C第九章统计过程控制与诊断(SPC与SD)+307 1Lv形出飞飞形 以具体看见产品或服务质量的变化。 样本统计量数值 =---------------= LCL 时间或样本号 图92-1控制图示例 9.2.2控制图的重要性 控制图的重要性体现在下列各点: 1.是贯彻预防原则的SPc与SPD的重要工具;控制图可用以直接控制与诊断 过程,故为质量管理七个工具的核心 2.1984年日本名古屋工业大学函调了200家日本各行各业的中小型工厂(但 应答的只有115家),结果发现平均每家工厂采用137张控制图。这个数字对于推 行SPC与SPD工程有一定的参考意义。 3.当然,有些大型企业应用控制图的张数是很多的例如,美国柯达彩色胶卷 公司( eastman Kodak)有5000职工,一共应用了35000张控制图,平均每个职工7 张,为什么要应用这么多张控制图呢?因为彩色胶卷的工艺很复杂在胶卷的片基 上需要分别涂上8层厚度为1-2m的药膜;此外,对于种类繁多的化工原料还要 应用SPC进行控制。 4.我们不追求控制图张数的多少,但可以说,工厂中使用控制图的张数在某 种意义上反映了管理现代化的程度。 923产品质量的统计观点 产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点之一。若推行这样的观点就 是现代的质量管理,否则即传统的质量管理 产品质量的统计观点包含下列内容: 产品的质量具有变异性 产品质量的统计观点 产品质量的变异具有统计规律性 1.产品的质量具有变异性( vanation) 这是众所周知的事实,但在工业革命后,人们一开始误认为现在由机器来进 行生产,生产的产品应该是一样的。经过一百多年的实践随着测量理论与测量工 具的进步,人类才终于认识到:尽管是机器生产,但产品质量特性值仍然具有变异 性,公差制度的建立就是承认这点的一个标志。 另外根据BO90大类质量因素:“人(Man)、机( Machine)料( Material)

+308质量工程师于册 法( Method)、测( Measurement,)、环( Enviroment),即MIE",还要补充下列三个字: 软(件)辅(助材料)、公(用设施水、电汽等)”。这反映了时代的进步。 2.产品质量的变异具有统计规律性 产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律 而是随机现象的统计规律。 对于随机现象通常应用分布( distribution)来描述,分布可以告诉我们:变异的 幅度有多大,出现这么大幅度的可能性(概率, probabilit)就有多大,这就是统计规 律。对于计量特性值如长度、重量、时间、强度纯度、成分、收率等连续性数据,最 常见的是正态分布( normal distribution),参见图92-2。对于计件特性值,如特性 测量的结果只有合格与不合格两种情形的离散性数据,最常见的是二项分布 ( binomial distribution),参见图92-3。对于计点特性值,如铸件的沙眼数、布匹上 的疵点数、电视机中的焊接不合格数等离散性数据,最常见的是泊松分布( Poisson distribution),参见图9.2-4。计件值与计点值又统称计数值,都是可以0个,1个,2 个,…,这样数下去的数据。掌握这些数据的统计规律可以保证和提高产品质量。 5(m:D 4681014161820m 图92-2正态分布密度图图9.2-3二项分布(图中p为不合格品率 P【K;k) λ=2.5 λ=10 68101214161820k 图92-4泊松分布(图中λ为单位缺陷数)

第九章统计过程控制与诊断(SPC与sPD)+309 9.2.4控制图原理的讨论 1.基础知识-直方图作法 示例:老工人用车床车制机螺丝,要求其直径为10毫米。为了了解老工人的 加工质量随机抽查他加工好的机螺丝100个,分别测得其直径数据100个如表 92-1所示。直观来看,看不出任何规律来,需要应用统计方法来加以处理,即分 组统计作直方图。具体步骤如下: 步骤1:找出最大值和最小值。从表92-1中可见最大值为10.60,最小值为 922。故 10.24 表92-1螺丝直径数据 49.9410109.999.859.9410.4210.3010.36109 10.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.55 10.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.12 10.59.1610.579.7610.151.1110.081o.1510.2110.06 9.739.8298210.0610.4210.2410.609.5810.09.98 10.1299710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.70 9,499910.189.999.989.839.559.8710. 10.39 10.2710.1810.019.m9.5810.3310.159.99.6710.10 10.09 10.3310.09.539.9510.3910.169.7310.159.7 97999410999996498810.09919 数据分散宽度=(最大值-最小值)=10.60-922=1.38 步骤2确定组数。设n为数据个数,组数k可按表92-2或按经验公式:ka √n进行估计,这些都是经验值不必死套公式。其实,从图92-5也可看出组数k =3,图形太粗糙组数k=12,分组过多直方图的直方之间出现缺口故图中组数h 在3~12之间(平均数为15)最合适。本例数据个数n=10,故试取组数k=7 表92-2数据组数的选取 数据个数n 组数k n<50 50≤n<100 6-10 100≤n<250 n≥250 10-20 图92-5同一组数据、不同分组情形下的直方图