小批量产品生产过程统计质量控制方法研究

浅谈小批量产品生产过程统计质量控制方法研究

摘要：质量控制是质量管理的重要内容，是指为达到质量要求所采取的作业技术和活动，其目的在于对过程进行监视、发现并排除在过程各阶段产生的问题，贯彻预防为主的原则，以保证产品质量和经济效益。

关键词：小批量；样本；统计；质量控制；控制图

统计过程控制(简称spc)是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。传统意义上来说，统计过程控制是质量控制的重要方法，而控制图又是统计过程控制的关键技术，但由于传统的控制图产生于大批量、刚性生产环境中，难以应用于小批量生产环境中。小批量生产的特点是数据少、产品质量信息不足，无法采用常用的控制方法，所以有必要进行小批量生产过程质量控制研究，提出比传统控制图更有效的方法。

本文研究了多品种、小批量产品生产过程的统计质量控制方法理论，提出了用“通用控制图”进行多品种、小批量产品的生产过程质量控制，采用实例进行了分析。最终得出结论：该方法可对推广控制图在质量管理领域的运用以及控制多品种、小批量产品的质量提供思路和方法。

文中提到统计质量控制的具体步骤为：

1.通用图法。小批量意味着产品数量少、数据少，为了达到统计控制所需要的大量数据的目的。同时充分利用当前小样本和历史信息，将相似工序的数据即同类型分布的数据，经过数学变换使之成为同一分布的数据，在同一张控制图上进行控制。

2.数理分析

在近似认为每一个品种生产过程中产生的统计特性值服从正态分布的前提下。

a标准变换，将各统计量进行标准化

b按3σ方式进行标准变换

通用图在理论上的优点如下：

1)在通用图上，将休哈特控制图由8种减为6种。

2)若样本量n 变化，则休图中的np 图、c 图的控制线实际上不可用。而在通用图上却主要采用npt 图与ct 图，这样就扩大了休图的应用范围。

想提出以下几点：

统计制程控制方法自20世纪20年代在贝尔实验室发明以来。广为各公司使用，已被证明是过程控制的强有力工具，但是在实际应用过程中，也发现存在一些缺陷，主要表现在如下几个方面：

1.计算公式较为复杂。

2.判定条件较为繁多。

3.数据要求在20组以上，收据数据的时间长，工作量大，且不

适合小批量生产。

在多品种、小批量的环境下，从工序的观点出发，各工序之间具有很大的相似性。正是依据这种相似性和成组技术的思想，提出了小批量环境下确定实验数据的基本方法：将相似的工序质量数据归类成组，变小批量、分散的质量数据为成组的大批量的质量数据；利用统计变换的方法，将其简化为服从同一种抽样分布的统计子样，之后利用同一种统计方法进行统计分析。这样就扩大了统计样本的容量，从根本上解决质量数据不足的问题。

(1)相似性分类：在工序质量信息库的基础上，结合工程应用背景和实践经验，提取各工序的特征要因，识别制造过程中的相似工序，根据成组技术的需要制定相似性准则，判断分析、归类相似工序，构成相似工序，将其组合在一起在统计质量控制中加以利用。

(2)相似性统计变换：相似性统计变换的主要内容就是把相似性工序中的实际工序的质量特征值进行数学变换，把不同的统计量转化为一种最简单的标准化过程。

控制图的分析数据应来源于随机历史数据，而随机数据的产生需要在较大的样本量下进行随机抽取。而在本例中，随机样本的抽取应在相似工区中进行，更有以下几个条件：

1)同一类型的质量指标；

2)同一台或同一型号的设备；

3)同一类型的加工件；

4)同一组操作人员；

5)同一类型的操作；

6)在同一车间内，即在同一环境内。

首先，每一组的数据本来就很少，再分门别类后，更少量的数据不足以提供随机样本的产生，不具有随机性，对总体的代表性较弱，不能够提供较为精确的数据值，统计质量控制的过程就不准确。

其次，该方法首先需对所有数据进行标准化变化，所有进入通用图的数据都必须先作标准变换，计算量较大。

最后，本文通过一个具体的案例。将p 图与npt 通用图对比，见下图。可见二者的性态是相同的，判稳、判异将得出相同的结论，但通用图要方便的多。

统计质量控制在小批量产品中的应用具有重要的现实和实际意义，对产品的生产控制，有效的减少不合格率，将其质量保持在一定水平范围内起到重要作用。

作者简介：丁昊（1992-），男，本科，甘肃天水人，厦门大学经济学院本科在读，研究方向：应用统计。