质量管理讲义

工序能力分析
一、质量波动与工序能力 （一）质量波动 （二）工序能力：是指处于稳定的生产状态 下满足一定精度要求的工序加工能力。 稳定的生产状态：是指影响产品质量波动的 人、原材料、设备、方法和环境这五大类 因素得到相对稳定的控制，生产过程和产 品质量相对保持稳定。
一定精度要求：产品质量特性值的波动限制 在一定的范围质量特性值的分布表现为随 机分布。 二、工序能力指数与工序能力评价 （一）工序能力指数：是反映工序能力满足 产品技术要求和顾客要求的程序的质量参 数。通常记为 Cp Cp=(Tu-TL)÷6σ
L—S X—Rs
因各种原因（时间费 用等）每次只能得到 一个数据或希望尽快 发现并消除异常原因
计 数 值 控 制 图
不合格品数 控制图
不合格品率 控制图
pn
p
较常用，计算简单，操作工 人易于理解
计算量大，管理界限凹凸不 平
样本容量相等
样本容量可以不等
缺陷数控制 图
单位缺陷数 控制图
C
U
较常用，计算简单，操作工 人易于理解，使用简便
计算量大，管理界限凹凸不 平
样本容量（面积或长 度）相等
样本容量（面积或长 度）不等
三 统计工序控制与产品检查的区别

统计工序控制与产品检查有着本质的区别。 检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求 ，达到剔除 不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数 据分布状态估计总体 分布状态的变化，从而达到预防异常因 素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预 防。 检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查 人员进行判定。而统计工序 控制必须使用专门设计的控制图， 并按一定的判定规则判定工序状态是否处于正常状态。 能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅 度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经 济效果。
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控制图基本构造
x(或x、R、S等) 控制上线UCL 控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间） 控制图的构造
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系； 2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL； 3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
X R
特
点
适用场合 适用于产品批量较大 而且稳定正常的工序。
最常用，判断工序是否异常 的效果好，但计算工作量大 计算简便，但效果较差些， 便于现场使用 一张图可同时控制均值和方 差，计算简单，使用方便 简便省事，并能及时判断工 序是否处于稳定状态。缺点 是不易发现工序分布中心的 变化。
~ X R
控制图应用
在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员
事ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ经过工序能力调查及其数据 的收集与计算绘制好的。工
序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品， 将 样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波 动曲线，并通过点子的位置及排 列情况判断工序状态。
二 控制图的类型
1按用途划分 (1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的 数据计算控制线、作出控制图 ，并将数据在控制图上打点， 以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因， 采取 措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正 常工序控制。 (2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工 序用的控制图。操作工人按规 定的取样方式获得数据，通 过打点观察，控制异常因素的出现。
5 Cp≤0.67 四级加工
●当 T≤4S，不合格品率p≥4.55%。 ●工序能力严重不足，产品质量水平很低，不合格品率 高。 ●措施: (1)必须立即分析原因，采取措施 ，提高工序能力； (2)为了保证产品的出厂质量，应通过全数检查； (3)若更改设计、放宽规格要求 不致影响产品质量或 从 经济性考虑更为合理时，也可以用更改设计的方法 予以解决，但要慎重处理。
过程控制图
统计工序控制的概念 在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影
响可以采取下面的方法 ：每隔一定的时间间隔，在 生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观察 质量特性值的分布状态 。若工序分布状态不随时间 的推移而变化(即如图a)，说明工序处于稳定状态， 只 受着偶然因素的影响；若工序分布状态随着时间 的推移发生变化(如图b,c,d)，说 明工序处于非稳定 状态，正在有异常因素影响着它，必须立即采取措 施消除异常因素的影响 。 概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质 量波动，从而保证工序处于控制状态的手段 称为统 计工序控制。
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因素的影响在经济上并不值得消除； 在技术上也是难以测量、难以避免的；
由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
∴由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过 公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。
2 异常因素（系统因素） 在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、 规格、 硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不 当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等； 因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在 超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可 能 发 生各种变化。 ∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工 序处于不稳定状态 或非受控状态。对这样的工序必须 严加控制。
2 1.67≥Cp＞1.33 一级加工
●当 10S≥T＞8S， 不合格品率： 0.00006%≤p＜0.006%。 ●对精密加工而言，工序能力适宜；对一般加工 来说工序能力仍比较充裕，有一定贮备 。 ●措施： (1)允许小的外来波动； (2)非关键工序可放宽检验； (3)工序控制的抽样间隔可适当放宽。
2按质量特性值的类型及其统计量划分 由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为 计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类型 的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类 的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1所 示。
表1 控制图种类及适用场合 类别 计 量 值 控 制 图 名称 均值—极差 控制图 中位数—极 差控制图 两极控制图 单值—移动 极差控制图 管理图 符号

统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却
二、过程控制图原理 （一）产品质量波动及其影响因素
1偶然因素（随机因素）
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对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及 微小松动；工人操作的微小不均匀性等,对质量波动的影响并不大， 一般来说，并不超出工序规格范围；
如果有两组数据，它们分别是1、2、3、4、5；和 3、3、3、3、3；虽然它们的平均值都是3，但是 它们的分散程度是不一样的（如图1-1所示）。如 果我们用来描述这两组数据的分散程度的话，第 一组数据的为1.58，而第二组数据的为0。假如， 我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系 起来的话，这个差异就有了特殊的意义。
3 1.33≥ Cp＞1 二级加工
● 当 8S≥T＞6S，不合格品率 0.006%≤p＜0.27%。 ●对一般加工而言，工序能力适宜。 ●措施： (1)对工序进行严格控制，使生产过程处 于良好 的稳 定、 正常状态，并保证不降低工序的质量水平， (2)一旦发现工序有异常状态出现，立即采 取相应措 施， 调整工艺过程，使之回到稳定、正常状态。 (3)检查不能放宽。
质量管理讲义
(四)
第七章 品管手法与质量改进 第一节 统计相关概念
一、数据的收集和整理 1、质量特性数据：测量质量特性所得的数据。 （一切用数据说话，数据是质量活动的基础） 2、总体和样本 总体：是研究对象的全体（用N表示） 样本：从总体中抽出部分个体的集合（用n表示） 二、数据整理和统计
1、样本平均值： X =(x1+x2+x3+……xn)/n 2、样本中位植：按照数据 大小顺序到位于中间的数 值叫中位值。若n为偶数 时，则取位于中间两个数 值的平均值为中位值。 3、样本极差：R＝Xmax-Xmin 4、样本标准偏差：s或σ 所谓方差或标准差是表示分 布对平均数的偏离 程度或伸展程度的度量。
4 1≥Cp＞0.67 三级加工
6S≥T＞4S，不合格品率 0.27%≤p＜4.55%。 ●工序能力不足，不合格品率较高。（见图） ●措施： (1)要通过提高设备精度、改进工艺方法、 提高操作技术 水平、改善原材料质量等措施提高工序 能力。 (2)要加强检验，必要时实行全检。
正态分布的重要理论：
1. 在µ±ơ范围内的概率值为68.26% 2. 在µ±2ơ范围内的概率值为95.44% 3. 在µ±3ơ范围内的概率值为99.73% 4. 在µ±4ơ范围内的概率值为99.99%
-4ơ
-3ơ
-2ơ
-ơ
µ
ơ
2ơ
3ơ
4ơ
68.26% 95.44 % 99.73% 99.99%
三 控制界限的确定原理—3σ原理
1 控制界限的重要性 对于偶然因素和异常因素引起的质量波动，过去人们是直 接凭经验进行判断和区别的。发明 了控制图之后，就可以 使用控制图对工序状态进行客观的、科学的判断。而区别 和 判断两类因 素造成的质量波动的标准就是控制线。因 此，如何合理地、经济地确定控制界限是控制图的 核心问 题。 确定方法 休哈特控制图控制界限是以3σ原理确定的。即以质量特 性统计量的均值作为控制中线CL； 在距均值±3σ处作控 制上、下线。由3σ原理确定的控制图可以在最经济的条件 下达到保证 生产过程稳定的目的。