材料加工质量管理.docx

第一章 前言一 质量的概念 质量-使用性能，是一个产品或一件工作的能满足需方要求的性能的集合1。同时，质量是社会组织正常运行和形成核心竞争力的重要因素之一，是长期以来管理者倾注大量心血进行研究和管理的主要内容。一个企业的质量水平不仅反映这个企业的管理效果。而且，在以质量为焦点的市场竞争激烈的今天，它将直接决定一个企业的生死命运。质量也是一个国家综合国力状况的重要标志之一。二 质量管理的意义从质量管理的产生，发展至今，无论是基本理念，还是涉及的内容、采用的方法、手段都发生了很大变化。传统的“符合技术标准就是质量好”和“质量管理就是控制生产制造过程”的观念需要向更高层次转变。社会生产力的发展作为需求特征改变的根本原因，直接对质量管理提出相应的要求，促进管理者形成新的质量管理指导原则。许多公司发现他们必须保持快速和灵活的应变能力，这种不断变化的压力反映出业务领域的变幻莫测，包括：国际市场的竞争，小投入大产出及客户的变化。质量管理的作用，它不仅是保证产品和服务质量的一致性的手段。质量管理也是公司管理的基础，可以帮助公司进行实施组织机构和人事管理改革。图1-1 质量管理驱动在工业发展的今天，材料加工行业的用户对产品质量的提高提出了迫切的要求。这种背景下，以用户要求为质量的主体和核心，满足用户的要求，达到用户满意成为质量管理的导向性理念。同时信息技术的有效利用，多品种小样本的过程管理，更加注重全面质量管理成为一种趋势。材料是人类文明的物质基础，是社会进步和高新技术发展的先导。自20世纪70年代开始，人们把信息、能源和材料誉为人类文明的三大支柱，80年代以来又把新材料技术与信息技术、生物技术一起列为高新技术革命的重要标志。材料的制备和加工，与材料的成分和结构、材料的性质一起，构成决定材料使用性能的最基本的三大要素，这充分反映了材料加工技术的重要作用和地位。材料制备和加工的先进技术发展和质量管理水平的提高，既对新材料的开发、应用和产业化具有决定性的作用，同时可对传统材料行业的更新改造具有重要作用。发展材料加工技术和质量管理，对于提高综合国力，保证国家安全，改善人民生活质量具有重大作用。也是国民经济和社会可持续发展的重大需求。材料加工行业的特点是：涉及面广，工序繁多而复杂，操作的随意性强，质量控制难度大。从材料加工的原材料来讲：材料可一般性分为：金属材料，无机非金属材料，高分子材料及复合材料。从用途上来分又可分为功能材料和结构材料。根据当今材料科学的发展又可细分为：信息材料，新能源材料，生物医学材料，航天航空材料，交通运输材料和建筑材料等。因此材料加工行业的质量管理与一般机械行业的质量管理有所区别。四 学习内容和方法内容：质量管理统计基础 材料加工质量信息系统材料加工工序质量分析与控制质量检验与抽样质量监督与审核质量认证与ISO9000方法：提倡多读课外参考书记好笔记随时提问 作业与考试提倡小论文五 质量与质量管理一般知识1. 质量的定义耳熟能详，但至少有几十种答案企业的质量定义 质量就是合乎标准（USA Mr。Claus）用户的质量定义 产品在使用时能成功地满足用户需要的程度质量的两个方面：使用要求和满足程度使用要求的变化 受使用时间，地点，对象，社会环境和市场等影响满足程度 反映对产品的性能，经济性，服务，环境特性和心理特性质量是一个综合概念。 但是，质量并不是要求技术特性越高越好，而是用户追求外观，性能，安全性，成本，供货期和售后服务等因素的最佳组合，就是“最适当原则”2. 产品质量l 产品质量是产品满足规定和潜在需要能力的特性总和 l 包括: 内在质量特性性能，安全性，经济性和时间性l 外观特性造型，尺寸，光洁度及美学特性l 影响质量的九个方面（Figenbaum）简称9M：l 市场 Markets，资金 Money，管理 Management，人 Men，激励Motivation，原材料 Materials，机器和机械化 Machines and Machination，现代信息方法 Modern information methods，产品规格要求 Mounting product requirement。3. 工作质量l 工作质量是指与质量有关的各项工作对产品质量、服务质量和过程质量的保证程度。l 它是由人的业务水平、文化素质、思想觉悟和管理水平所决定具有主观性和不易定量控制性l 质量管理的重要目的就在于控制和提高人的工作质量。做到此要求最不容忽视的是通过各项管理工作提高员工的工作热情和进行必要及时的培训与教育。实践表明，质量管理卓有成效的企业无一例外地都对各级员工进行分批培训上花费了大量的财力和精力。4. 过程质量l 过程质量是把输入转化为输出的一组相关联的手段和条件的水平。l 对于材料加工企业来说，过程质量是由工艺部门的工艺设计，生产部门的加工过程和销售部门的售后服务等构成图1-2 过程的构成图过程质量受 6个方面的影响，一般称为6M1E人（Man），指人的素质，质量意识，责任感，文化和技术水平。是最活跃和难以管理的因素。材料（Material），包括原材料（钢材，生铁等）辅助材料（铁合金，焊条等）和其它外购材料的质量。l 设备（Machine）指工艺设备、机器设备和其它生产工具的质量。l 方法（Method）指工艺方法、试验分析方法、试验方法、组织管理方法的质量。l 检测手段（Measurement）包括检测设备、工具和相应方法的质量。l 环境（Environment）主要指：环境温度，湿度，清洁度，噪声和振动等。5. 工作质量、产品质量和过程质量的关系工作质量决定过程质量，过程质量决定产品质量；产品质量作为结果，反映过程质量的状况，过程质量水平则反映工作质量的状况。图1-3 质量变异的来源6. 质量管理质量管理各国的质量管理学者有很多定义。ISO质量管理的定义：确定质量方针、目标和职责并在质量体系中通过诸如质量政策、质量控制、质量保证和质量改进使其实施的全部管理职能的所有活动。材料加工质量管理从如下几个方面把握：1）质量管理是各级管理者的职责，但必须有最高领导者领导。材料加工企业的质量宗旨和质量方向应由最高领导者指定。最高领导者若不对质量管理实施有效的工作，企业无法贯彻质量管理的措施。实践表明：材料加工企业生产过程中发生的质量问题80%的责任在管理者。主要是由于管理人员决策的失误和工艺设计，工艺方法的误差等因素所造成的，而这些是操作人员难以克服的。由操作人员造成的质量缺陷仅占全部质量问题的20%。随着科技的发展，这个比例将降低。虽然质量管理的实施涉及到企业中的所有成员，但相对来说领导者和各级管理者的责任更大。表1-1美国企业推行全面质量管理成败的原因失败的原因成功的原因高层管理决心不足高层管理者有无比的信心和毅力高层管理没有亲自策划和推动全体员工明白保证质量是每个人的责任缺乏清晰的目标清晰而明确的目标产品导向顾客导向公司制度无弹性公司制度有高度弹性，能为质量政策服务质量政策执行不力质量政策得到坚决执行反应式质量政策持之以恒，不断改进2）质量管理是企业中全部管理职能的重要组成部分，是企业管理的中心，是企业管理的纲。l 对材料加工企业来说，质量管理是现代企业管理的一种管理模式，是企业管理发展的一个重要阶段。一般而言，企业管理的重点是先提高效率，后降低成本，再改进质量。质量管理的职责是制定并实施质量方针、质量目标和质量职责，质量管理应与经营相结合。3）质量管理是有计划的系统活动，为了实施质量管理，需要建立质量体系。l 质量管理职责涉及企业各环节所有工作和人员，建立统一的质量体系是解决协调一致问题的良策。从国际化趋势看，按ISO9000系列规范来从事此项工作是一个合理的选择。质量体系不仅是涉及企业内部的问题，还应将供应链上的相关部门与企业纳入其中，在合作中互惠互利，达到双赢。4）质量管理是以质量体系为基础，通过质量策划、质量控制、l 质量保证和质量改进等活动发挥其职能。l 质量策划，是指确定质量以及采用质量体系要素的目标和要求的活动。l 质量控制，是指为达到质量要求所采取的作业技术和活动。质量保证，是指为了提供足够的信任表明实体能够满足质量要求，而在质量体系中实施并根据需要进行证实的全部有计划和有系统的活动。l 质量改进，是指为本企业及其用户提供更多的收益，在整个组织内所采取的旨在提高活动和过程的收益和效率的各种措施。第二章质量管理的统计基础第一节 质量管理的数据数据是质量管理的基础。正确地收集数据，并进行科学地分析和整理是材料加工企业质量管理中不可缺少的重要环节。l 一、数据的种类l 1.判定产品质量水平的数据l 这种数据是针对一批已加工完毕的产品而收集的。例如:绘制频数分布直方图所用的数据,计算工序能力指数所用数据。这时所用数据处于静止状态。所以数据收集的先后顺序不重要。但是数据的随机性应特别强调。同时为保证数据的代表性，采集的数据应尽可能多些。l 2.对质量变化进行动态控制用的数据l 收集数据的直接目的不在于判断检查对象的质量，而在于将工序的质量状态保持在已达到的质量水平上。所以，每次抽取的数据个数不多，但却要多次抽取，并且注意抽取的次序。例如：控制图的数据。l 3.用于分析影响产品质量诸因素的数据l 收集数据的目的在于将产生质量结果的各因素的重要程度加以区分，所以应注意数据的分层，以便提高数据的针对性，如采用分层法所用的数据。l 4.为取得产品结构和工艺最佳方案而收集的数据l 此类数据的目的在于对试验的工艺方案最佳值的分析和研究。故在收集时，应严格按规定的要求进行。如正交法试验设计、分析用的数据(例如材料加工的样件生产时数据收集)。l 二、计量值和计数值数据l 以上是按使用目的进行的数据分类。在实际数据的使用过程中，所采用的数理统计方法各不相同，对数据的要求也不同。按数据本身的特性，可分为计数值数据和计量值数据l 1.计量值数据l 计量值数据是连续型随机变量。计量值表现为数轴上所有点的形式，是连续和稠密的，没有空隙。一般借助于测量手段。如重量、长度、温度等指标都属于计数值数据。它可以是整数，也可以是小数。计量值数据经百分数换算仍为计量值数据，如：铸造厂的型砂含水量和锻压厂的钢坯加热温度等。l 2.计数值数据l 计数值数据是离散型随机变量。凡是不能连续取值的，或者说在数轴上是正整数形式的数据为计数值数据。包括计件值和计点值两类。一般只能用查数的办法搜集。在实际问题中，如不合格品数、缺陷数、疵点数等都属此类，它不同于计量值，不能连续取值。 l 这里容易混淆的是诸如不合格品率之类的数据，不合格率在1一2之间可能出现12或15之类的值，乍看起来似乎为计量值数据，但由于它们是计数值经过计算而形成的。所以，我们仍将它们归为计数值数据，类似的数据还有每平方米的缺陷等。 l 还有一种情况值得注意，有一些质量特性值数据既不能直接用 l 计量值数据表示，也不能用计数值数据来表示。如零件的表面质量等，此类数据往往要采取评级或评分的办法，先将其定量化，然后再进行分析研究。l 三、数据的收集l 数据是质量情报的载体，是我们了解情况，做出判断和采取措施的依据。因此，应该重视取样的方法。l 1.有意取样l 有意取样是根据理论或经验，从总体中取出认为有代表性的样品。当对总体性质有非常明确的了解时，这种方法可以得到较好的结果。否则将是取样加入主观意识，使样品的代表性降低。l 2.随机取样l 随机取样也称随机抽样，是指采用的抽样方法使总体中每个个体，都有同等机会被抽到的抽样方法。通常利用随机数表来进行。l 3.分层抽样 l 分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各层中按照随机原则抽取样品。这种方法可以减少层内差异，增加样本代表性。其前提是分层恰当、合理。 l 4系统抽样l 系统抽样也称机械随机抽样，它是在时间和空间上按一定间隔从总体中抽取样本的一种方法。这种方法简单易行，被广为应用。 数据搜集中应注意的问题l 1)明确数据收集的目的l 不同的数据提供不同的信息，并有不同的作用。故收集的方法、分类、归纳的方法及对精度的要求都会有所区别。l 2）明确数据处理方法l 不同数据处理方法适用具有不同特征的数据，同时对数据也有相关要求，如直方图所要求的数据量与抽样检查会有所不同。l 3）明确数据的记录要求l 数据收集后应表格化。此时表格的内容和形式的设计是否合理，关系到数据的使用和分析。至少应注意数据的分层问题，数据顺序问题及数据收集与处理的其它要求。第二节 常用数据的统计分布一、超几何分布l 超几何分布的研究对象是有限总体无放回抽样，设已知一有限 总体中含有某种特征（如不合格品）的件数为D件，则认为其中随机抽取n件样品可能含有该特征的产品的件数，恰好为d件的概率，即为超几何分布。 式中N 产品批量；n 样本容量；D N中的不合格品数；d n中的不合格品数。 二、二项分布l 二项分布的研究对象是总体无限有放回抽样，是超几何分布的极限形式。l 当一批产品总数 N 很大（N10n）时，如果从中随机地抽检 n 件产品，则不合格品数恰好为 d 件的概率为：l d=0,1,2,n (2-2)l 二项分布的平均值和标准偏差分别为:l 式中: P 不合格品率l q 为该批产品的合格品率l 当 nP 5时,二项分布近似于正态分布. 三、泊松分布l 泊松分布的研究对象是具有计点值特征的质量特征值。在二项分布的基面上，如果事件出现的概率（不合格品率）很小，即 P5时近似正态分布四、正态分布 正态分布是应用最广泛的概率分布，它是连续型随机变量的分布。l 正态分布有如下特征：l 1. 在总体所包含的全部数据中出现一个频数最多的峰值，它表明了数据分布的中心位置，同时也是平均值，并一般与目标值接近，但通常不等于目标值。l 2. 其余各值围绕平均值两侧有相等的出现概率，即其概率分布是对称的。l 3. 数值越远离平均值，出现概率越小。l 4. 分布曲线有两个对称的拐点。l 正态分布的分布函数：l 式中： 总体分布的标准偏差；l 总体的平均值。l 正态分布的标准偏差和平均值计算如下:第三节 常用统计量的计算与估计l 常用统计量包括：样本平均值、中位数、众数、极差、方差、样本标准偏差等。l 一、计算l (一)样本平均值l 式中 xi样本中各样品的观测值；l n为样本大小。l 样本平均值是表示样本位置的最好统计量，人们通常用它估计质量特性l 的均值。l (二)样本中位数l 中位数也称中央值，它也是表示数学期望的一种特征值，它是将全部样本数据按大小顺序排列，位于最中间的数据。当数据的个数为奇数时，位于中间的只有一个，它即为中位数；当数据的个数为偶数时，则位于中间的两个数的算术平均值即为中位数。与样本平均值相比，中位数受异常值影响较小，它也是反映样本位置的统计量。 l (三)样本极差R l 所谓极差就是在样本中最大值与最小值之差，它表示数据的分散程度。即：l 式中xmax 观测值中的最大值；l xmin 观测值中的最小值。l 极差通常也称为范围或变异幅，是表示散差的特征值中计算最简单的一种。但当样本中有异常数据，或子样大小有变化时，极差的波动极大，仅适用于计算精确度不高的情况。l （四）偏差平方和 Sl 样本中任一数据与平均值之差为偏差，各偏差的平方相加之和即为偏差平方和。(五)样本方差 S2 样本方差常用来表示数据的波动，它是数据与其样本平均值之差平方和与（n-1）之比。样本方差定义式如下：(六)样本标准偏差 S样本方差的平方根称为标准偏差或均方根偏差。样本方差虽然可以反映数据的波动情况，但由于其量纲是原数据量纲的平方，故在实际过程中，往往对其开平方。(七)变异系数变异系数是指样本标准差与样本均值之比。它所表示的特性值波动，排除了数据量纲的影响，因此可用于不同量纲数据的比较。二、参数估计（一）总体均值与方差的无偏估计设总体x的均值为 ，其方差为 ，则通常用 x 估计 , 用 S2 估计2 ,称为相应参数的无偏估计记为: (二)正态分布场合标准差的无偏估计与均值的其它估计标准偏差的无偏估计:标准偏差 s 在正态分布情况下,当 x N(,2) 时，可通过S 和R 来获得 的无偏估计式中：其数据可以从有关表中由n 的大小查得。第三章 材料加工质量信息系统第一节 信息 一、信息的含义信息不是物质，但它来源于物质，并以物质作为其存在的载体；信息不是能量，但它依靠能量来加工、传递和使用，并消耗能量，信息不遵守守恒定律。信息一词来源于拉丁文 Information，意思是解释、陈述。信息是客观存在的一切事物通过物质载体所发出的消息、情报、指令、数据、信息中所包含的一切可传递和交换的知识内容，是表示事物存在方式、运动状态、相互联系的特征的一种表达和陈述。对于材料加工企业来说，信息通常表现为：数据、图纸、加工单、流程单、报表、规章制度、客户资料和文献等。材料加工企业利用所拥有的信息做出各种管理决策。二、信息的性质1. 价值性 信息经过加工后成为生产、经营管理等活动的决策依据，当决策者拥有的信息越多，越真实、越全面，决策的正确性就会越高。在决策的执行过程中，信息同样也是决策实施的保障。在这个意义上，人们将信息与人、财、物和资金等物质资源一道看作是企业重要输入。所以，信息成为有价值的生产要素、专利等知识产权成为企业的重要资产。 2. 适时性 除与其他生产要素一样具有价值性以外，信息还具有适时性。所谓适时性是指信息与时间、时机和多寡密切相关。过时的信息无人理会，独有技术和知识产权价值不菲就是这一道理。对于材料加工企业来说，及时使用有效手段获取和保护信息是非常重要的。3. 事实性 事实性是信息的核心性质。信息作为决策的重要依据，其真实性直接关系到决策的正确与否。信息的质量在很大程度上取决于信息的真实性和完整性。虚假的信息不仅是没有价值的，很可能给相关者带来经济损失。4. 滞后性零散的消息和数据并不等于真正意义上的信息，只有经过加工处理以后他们才能对行为和决策产生相应的影响，成为信息。因此，信息与消息和数据相比具有滞后性。5. 不完全性人们不能也无法获得关于某一事物的全部资料，这不仅因为是否有获得这些信息的渠道，而且与获得信息的代价密切相关。如果获取信息的代价超过决策的收入，一般而言，人们都不会去搜集此等信息。6. 等级性 信息有等级之分的。通常将信息分为如下三个等级：战略级信息、战术级信息和执行级信息。信息等级不同，性质、用途、内容也不同。获得的代价亦不同。三、信息的处理信息处理也称为数据处理。是指用各种技术手段对科学研究、生产活动和管理等领域所反映的信息进行分析和处理的技术。包括对数据的搜集、分析、排队、筛选、存储、传送、计算、检索和修改等过程。 企业信息处理的要求为：安全可靠、灵敏度高和高效率。第二节 质量信息一、质量信息的概念质量信息就是在质量形成的全过程中发生的与质量有关的信息。根据质量的概念可知，质量信息涉及：企业的所有管理层次、全体员工、整个生产经营的全过程。包括： 1. 工作质量信息主要包括：企业的各项规章制度、责任制度、工作标准、技术标准、图纸、各类质量报告等。2. 工序质量信息主要是指：工序与工序质量管理资料、5M1E的定量分析资料、控制点有关资料及与工序能力有关的资料等。3. 产品质量信息包括产品质量标准、市场上同类产品相关资料、产品质量统计资料、产品成本资料、产品鉴定资料等。4. 质量管理信息国家有关质量的相关规定与法规、企业质量方针、质量体系文件、企业质量管理制度与规章、QC小组管理制度及相关资料、质量教育与培训文件及资料等。二、质量信息的类型质量信息分类如下：1. 动态质量信息2. 质量指令信息3. 质量反馈信息三、质量信息的收集质量信息收集的基本程序为：图3-1三种质量信息关系图l 1. 确定要收集信息的类别和内容l 2. 选择信息的来源和收集渠道l 3. 编制信息收集表格l 4. 采集、审核和汇总信息四、质量信息的分析质量信息的分析实质上就是利用所收集的质量信息对生产的全过程和相应环节进行质量监控，并判断异常与否的活动。质量信息的常用分析方法：1. 判断质量指标是否处于合理范围的方法这类方法主要有: 趋势分析法、频数分布直方图法、相关分析法、统计图表法等。2. 判断质量指标的统计量是否异常的方法用于判断质量指标的统计量是否出现异常的方法很多。例如：控制图法、抽样检验方法、频数直方图法等。3. 判断是否出现质量问题或故障的方法质量管理常用的统计工具不仅可以用来分析、判断是否出现质量故障和质量问题，而且可以分析出问题出现的原因。五、质量信息的传递图3-2质量信息传递图质量信息的传递的要求是：闭环性、环节少、流程短、速度快。为此，在进行质量信息传递系统建立时应进行充分分析和论证，使信息的传递既符合其固有的流向，又满足传递要求。第三节 质量管理信息系统一、质量管理信息系统的概念一般意义上讲，管理信息系统是指那些专门为管理系统生产和提供有用信息以便使其正确发挥管理职能，达到管理目的的系统。它由信息源、信息接收系统、信息处理系统、信息控制系统和信息工作者系统组成。质量管理信息系统就是输入与质量有关的信息，输出供各级管理人员和有关部门使用的，用以辅助各级管理人员进行管理和决策的有用质量信息的信息处理系统。质量管理信息系统是由人和电子计算机组成的人机系统。也就是说，质量信息系统是使用电子计算机执行管理功能和控制功能，并由人进行最后决策的信息处理系统。基本功能是预测和控制。 图3-3 管理信息系统构成和运行图二、质量管理信息系统的构成质量管理信息系统由信息员、信息流、信息中心、决策机构、执行机构等环节组成。（一） 信息源信息源是指产生信息的始端。即用户、供应链的上一环、生产环节等。（二）信息流l 质量信息流包括以下三部分：l 1指令信息流；l 2动态信息流；l 3反馈信息流。（三）信息中心信息中心是指主管信息工作的机构。是质量管理信息系统的中枢，它负责整个质量管理信息系统的业务管理，具有信息搜集加工、传递、存储、检索、输出和质量信息的管理职能（四）决策机构发出质量管理指令的各级机构和管理者，对信息中心执行领导职责三、质量管理信息系统的建立建立质量信息管理系统应遵循以下原则：l 1. 建立统一的质量信息中心；l 2. 建立合理的信息传递路线；l 3. 重视信息的反馈作用； l 4. 确立对信息的质量、数量和时间要求； l 5. 实行统一管理和分级管理相结合。第四章 材料加工工序质量分析与控制质量分析是对材料加工产品质量进行有效控制的前提，只有通过及时、科学的质量分析，了解材料加工产品的质量状况，明确质量存在问题的原因，才能指定措施，对产品质量进行及时的控制。第一节 工序能力指数一、工序能力工序能力是指工序在一定时间里处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力，也是工序保证质量的能力。工序是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程。对于生产过程而言，产品质量总是分散地存在着各个工序中，若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。描述生产过程所造成的总分散，通常用 6 来表示工序能力，记为： P6 式中 P工序能力； 处于稳定状态下的工序的标准偏差在这里需要指出的是，工序能力与一般所讲的生产能力是两个不同的概念。工序能力是指质量上的能力，而生产能力是指数量上的能力。例如，通过制作直方图和计算，已知某工序的标准偏差（s）为0.003毫米，则其工序能力为：工序能力是表示生产过程客观存在着分散的技术参数。但是，通过此参数判断产品质量是否满足技术要求还有一定的困难，需要用另一个技术参数来反映工序能力满足产品技术要求的程度，这个参数被称为工序能力指数。其表达式如下： 工序能力指数技术要求 / 工序能力当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为CP 。当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为CPK 。运用工序能力指数可以帮助及时了解生产过程的质量水平有利于我们对产品质量的监控，以确保产品质量。二、工序能力指数的判断工序的质量水平按 CP 值可划分为五个等级。按其等级的高低，在管理上可以作出相应的判断和处理，如表41所示，表中的分级、判断和处置。对于CPK也同样适用。表4 1 工序能力指数的分级判断和处置参考表CP值级别判断双侧公差范围处置CP 1.67特级能力过高T10 1）可将公差缩小到 4 的范围2）允许较大的外来波动，以提高效率3）改用精度低一些的设备，降低成本4）简略检验1.67CP1.33一级能力充分T=8 - 101）如工件非关键件，允许一定程度的外来波动2）简略检验3）用控制图进行控制1.33CP1.0 二级能力尚可T=6 - 81）用控制图进行控制，防止外来波动2）对产品抽样检验，注意抽样方式和间隔3）CP1.0时，应检查设备情况1.0CP0.67 三级能力不足T=4 - 61）分析极差R过大的原因，采取措施2）如不影响产品最终质量，可考虑加大公差3）对产品全数检查，或分级筛选0. 67 CP四级能力严重不足T4 1）必须追查各方面原因，对工艺进行改革2）对产品进行全数检查三、工序能力指数的计算1. 实际分布中心与公差中心重合的情况当实际分布中心与公差中心重合时，工序能力指数的计算公式为：式中：T- 公差范围；TL-公差下限；TU-公差上限； 总体标准偏差； S- 样本标准偏差。例 某零件的公差尺寸为 毫米，现随机抽取100件，经计算得到： X9925(毫米) S00082(毫米)则求该工序的工序能力指数的计算过程如下： TU10 005995(毫米) TL10 010990(毫米)公差中心 (995十990) 29925(毫米)：由于实际分布的中心X9925(毫米)，所以两个中心重合符合公式（4-1）情况。则(4-2)根据表41可知，说明该工序质量保证情况介于充分和尚可之间，但也要注意跟踪控制。2. 其它情况1)实际分布中心与公差中心不重合的情况当实际分布中心与公差中心不重合时，工序能力指数的计算公式为：式中CPK - 修正后的工序能力指数；K -平均值与公差中心的相对偏离程度 - 平均值与公差中心（M）的绝对偏离量2) 只有单侧公差的测算在有些情况下，对质量特性值只规定了单侧的质量标准，如对于强度、寿命等质量特性只规定下限质量标准。有些质量特性只规定上限质量标准，如机械行业中的形位公差，材料加工业中化学成分的有害杂质含量等。在这种情况下，当只规定公差上限时，其工序能力指数计算公式为：当只规定公差下限时，其工序能力指数计算式为：四、工序能力的调查(一)工序能力的调查作用调查和分析工序能力的目的主要有以下三方面作用。 1通过工序能力的调查，可以了解和掌握工序的质量状况，能否满足产品质量标准所规定的具体要求。 2通过工序能力的调查，可以研究和找出工序不符合质量标准的具体原因。 3. 通过工序能力的调查，可以为设计、工艺、检验部门在制定产品质量标准、设计工夹具、进行工序设计、编制工艺规程、制订作业指导书、设立管理点、决定产品批量的检验方式等方面提供资料的依据。(二)工序能力的调查程序工序能力的调查结果，直接关系到工序的控制，关系到产品的质量，因此工序能力的调查必须遵循科学的程序，其程序如下： 1明确调查的目的 对于工序能力的调查，目的要搞清各工序保证产品质量能力大小。 2选择调查对象 根据调查的目的来选取被调查的工序和项目。3确定调查方法主要包括决定调查的范围、调查期限、抽样方式、样本数目的多少等。 4工序的标准化应该对被调查工序的操作者、机器设备、使用和原材料、操作方法、测量方法以及工作地布置等制定出各项指标。5执行标准作业严格按照各项标准进行作业，以真实的反映工序能力情况。6收集数据 对重点工序进行数据收集，记录。 7分析数据根据收集到的数据，画出直方图、分析用的控制图或工序能力图等。8判断工序的控制状态根据画出的有关图形，判断工序是否处于控制状态。9计算工序能力指数CP值或CPK值。10. 处理根据定性与定量分析的结果，采取相应的措施提高工序能力。运用PDCA循环的方法，使产品质量工作纳入科学管理的轨道。工序能力的调查程序，如图4 -1。 第二节 频数分布直方图 一、直方图的概念直方图又称质量分布图、频数分布图。它是通过对测定或收集来的数据加以整理，来判断和预测生产过程质量及不合格品率的一种常用的工具。它是将生产过程中测得的全部数据分为若干组，以组距为底边，以频数为高度，以与频数成比例的面积所构成的矩形图。在产品的生产过程中，从某道工序记录的数据观察中，我们看到这些数据的存在具有分散性。这是客观存在的事实，但是我们常常还可以发现，数据虽然具有分散性，但经过分析可以看到这些分散的数据并不是杂乱无章的，而是呈现出一定的规律性，为了描述这种规律性，有效的办法之一就是通过对数据的整理作出直方图。 在正常情况下，大多数产品质量的数据波动都有这种规律性，即反映质量问题的数据总是围绕中间值上下波动，从直方图上看，就是数据既有中间值附近集中的倾向，又有向最大值与最小值两侧分散的趋势，在产品生产质量控制中，企业往往根据这一规律来判断产品质量的好坏，进行质量管理工作。二、直方图的基本原理现在我们以测量铸件厚度为例，说明直方图的基本原理。某企业材料加工车间需要对生产的铸件厚度情况进行质量分析，尺寸按计划要求为6毫米，现在从生产的批量中抽取100个样品的尺寸如表42。表4-2对收集来的数据进行分组、归纳和整理，作出频数表。最后根据频数表作出直图。作频数表的要点有三: 第一、确定组数； 第二、确定组矩； 第三、确定组的边界值。作直方图的具体步骤如下： (一)收集数据，至少应在100个以上。本例 n100。 (二)找出数据的最大值与最小值。本例中： Xmax645 Xmin556 (三)求出最大值与最小值之差，即极差(用R表示)。本例 RXmax - Xmin 645 - 556089 (四)确定组数(用K表示)。组数可从表4 - 3中，n100 - 250时选取。表4-3l 组数K也可用公式 K=1+ 3.3 log n 来确定（五）求出组距，（用 h 表示）（六）确定组的界限值，把最小值分在第一组的中间上，并且分组的组界值要比抽取的数据多一位小数，以便边界值不致落入两个组内。因此分组的组界值必须带上最小测量单位 1/2 的尾数第一组的下界值可按下式确定：然后依次加上组距，决定直到包括最大值的一组的上界。本例中测量单位为0.01，所以第一组的下界值为：第一组的上界为：5.555 + 0.09=5.645（七）记录各组中的数据，整理成频数表(见表4-4)。并记入：1组界值；2频数标志；3各组频数。表4-4 频数表（八）在方格纸上，横坐标以分组的组界值，纵坐标取各组的频数，用直线连成直方块，就成直方图如下：(九) 在直方图上要注明数据 N 以及下面要介绍的平均数 x ；和标准偏差 S ，采取数据日期和绘图者等可供参考的项目也要注明。 (十) 规格或公差标准 (公差上限用TU、下限用TL表示)也要在图上画出来。三、直方图的定量表示法直方图可以直观地、形象地把质量分布情况表示出来，除此以外，还可以用定量的方法表示质量分布情况。我们知道直方图的特点有一个向中间对称轴集中和两端分散的趋势，这种集中的位置，可用算术平均数 X 和中位数 X 表示，分散情况可用极差 R和标准偏差S表示。这些都称为统计量，下面就 X、R 和 S 分别加以说明：(一)平均值 X 平均值就是算术平均数，它表示数据的集中位置。在质量管理中平均值和中位数表示质量分布中心，即表示产品的平均质量水平，也是反映质量稳定程度的一个参数。（二）极差 R极差也称为范围，是数据最大值和最小值之差 R = Xmax Xmin极差R是反映数据分散程度的一个参数。在质量管理中，我们希望极差越小越好，但当数据较多时，因为中间的数据分布情况不同，极差便不能反映这些数据的分布情况。（三）标准偏差 S标准偏差所表示的是各个数据对平均值的分散程度在质量管理中，标准偏差表示产品质量的分散程度，即均匀程度。也就是说，S愈大，质量分散愈大，愈不均匀；S愈小，分散愈小，质量也就愈均匀。因此，在质量管理中，平均数 x 和标准偏差S是反映产品质量好坏的最重要的两个参数，这两个参数缺一不可，在判断质量问题时，一般都是同时使用这两个参数的，平均值 x 只能表示平均质量水平，因而不能代表实际的水平，要了解实际水平，还必须看标准偏差S，即分散程度怎么样? 标准偏差S实际上就是用来衡量平均值；是否具有代表性的一个参数。例如：表4-2的铸件厚度测量数据中，第2和第5组抽出的铸件厚度尺寸(单位：毫米)分别为： 60l 6. 04 588 592 602 x 2600 642 613 57l 596 578 x 5600 可知，两组的平均值是一样的，但能否说两组的产品质量是相同的呢? 这还需比较一下分散程度如何。 S200949 S502434 可见S5S2，所以尽管两组平均值；相同，但第五组分散程度大，质量不均匀。所以第二组的质量好。第三节 质量分析方法一、因果分析法因果分析法是寻找和记录造成质量问题原因的一种质量分析方法。主要是运用因果分析图进行系统分析。 (一)因果分析图因果分析图，也称特性因素图，又因其图形像树枝和鱼刺，因此又称树枝图或鱼刺图。在材料加工生产过程中，影响产品质量的因素是错综复杂、多种多样的，因果分析图就是整理和分析影响产品质量(结果)的各因素(原因)之间的关系的一种工具，它是通过带箭头的线，将质量问题与原因之间的关系表示出来，基本图形如图 4-3所示。图4-3因果分析示意图此图以要改善的某主要质量问题为结果，画出一个主干线箭线，然后根据影响产品质量的原因，从大到小、从粗到细层层的寻找，把各种层次的原因都用箭线记录在图上。 (二)因果分析图的作图步骤 1确定分析对象，明确要解决的问题 确定分析的对象，明确要解决的问题，将要解决的主要问题填入主干线箭头指向的方框中。 2记录分析意见组织有关人员集思广益，分析产生质量问题的原因，按分析意见大、中、小层次对应地填入因果图中。 3检查有无遗漏，标出主要原因主要原因应记作标记，确定主要原因可采用投票法、排列图法和评分等方法。 4标记必要的事项 在因果图上，标记必要的事项，如时间、与会者、单位等，为解决问题做好准备。 （三）作因果分析图的注意事项 1所要分析的某种质量问题，应是排列图中所指明的主要问题。该问题要求明确、具体，并且一个问题作一张因果图。 2大原因可以从人、设备、材料、方法、环境等方面来考虑。 3原因分析应细化到能采取具体措施为止。4找出主要原因后，应到现场进行实地调查后，再确定改进措施，措施实现后，可用排列图检查效果。 (四) 因果分析图的类型因果分析图不仅可以用来分析产品质量问题，而且可以作为分析其它问题的有效方法。因果分析图的类型主要有以下三种：1问题分解型。这种图型的要点就是沿着为什么发生这个问题的思路一直追到底。其想法是凡存在质量问题的地方就一定要设法进行改善。其优点是：由于分解了质量问题，可以系统地掌握相互之间的关系。缺点是由于将许多原因都归结成问题分解的形式，因而一些小原因容易漏掉。2工序分类型。这种图形，可以先画工艺流程，而后按每个工序记入原因。画这种图形的基本想法是：质量问题是在制造过程中产生的，因此可以按工艺流程讨论产生质量问题的原因。其优点是：作图简便，易于理解。缺点是：相同原因有时重复出现，并且几个原因同时影响质量的情况不大容易表达出来。 3. 原因罗列型。即把所有的原因都罗列出来。当然先找大原因后再找中原因、小原因以及更小的原因它们之间必须能够成为因果关系。这种类型的基本想法是：各自无限制地发表意见，既能把各种各样的原因都找出来，这其中就会存在有真正的原因或改善的关键。其优点是：由于原因全部罗列，所以不大可能遗漏原因。另外，基于原因之间的因果关系，就可采用各种表达形式，使图的内容生动、易懂，并且丰富。其缺点是：结果与小枝间难于联结，所以因果分析图作起来较为麻烦。质量分析方法还有相关分析法、主次因素分析法、关系图法、KJ法等。第五章 材料加工工序质量控制第一节控制图原理一、控制图及其结构(一)控制图 控制图是将统计学应用于发现异常的一种管理方法，一种管理工具。是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的，并带有控制界限的图形。(二)控制图的结构 控制图一般结构如图5-1所示。图5-1控制图示例控制图上有5条线，由上至下分别是：1. 公差上限 TU2. 上控制界限 UCL (Up Control Limit)3. 控制中心线 CL (Control Line)4. 下控制界限 LCL (Lower Control Limit)5. 公差下限 TL6上下控制界限之间称作上下控制区域。控制图的控制界限是用于判断工序是否发生变化的尺度，它是管理标准。公差界限是用于判定产品是否合格的尺度，是技术标准。通过在控制域内打点，根据点子分布的位置与排列情况可以判断工序正常与否。 二、控制图的原理 在生产过程中，尽管我们搜集的数据含义不同，种类各异，但是它们都有一个基本特征：波动性。引起数据波动的原因主要有两类：随机原因与系统原因。所引起的误差分别称为随机误差与系统误差。 随机误差是指由一些经常起作用的、微小的，在一定条件下又是不可避免的因素所引起的误差。造成这种误差的原因可能是：设备和检测手段的固有精度，设备在加工过程中的震动，电网供电参数的波动，环境温度、湿度的随机变化等。这些原因的共同特点是：误差本身的数值不大，发生方向是随机的，且围绕目标值两侧，其累积结果往往不会引起超差现象。 对包含有极多个产品的无限总体来说，随机误差是一个服从正态分布的随机变量，而且，其数学期望为0。 因此在实际工作中，通常认为这种误差的存在是正常现象。系统误差是指随着工序长时间重复进行，必将发生和发展的误差。引起系统误差的原因可能是：刀具和模具的磨损、定位件和紧固件的位移或松动，操作者的疲劳等。 系统误差与随机误差的区别在于它不是一个随机变量，而是随着时间的推移，按一定方向和一定规律变化。尽管在初始阶段数值不大，但随着工序的进行必定会引起超差。 因此，既要承认其存在，又要消除或将其控制在一定范围内。如何发现系统误差成为质量控制的命题。如果仅仅存在随机误差，则数据分布呈现典型的正态分布，而系统误差的存在，必将引起分布偏离原来的典型分布。控制图可以检出典型分布的偏离。控制图的实质在于区别系统误差与随机误差。三、控制图的用途与使用前提(一)控制图的用途 1控制用 这是控制图最主要的作用。即用控制图来判定工序生产