热处理生产的质量管理——SPC技术

综述仝舍全舍舍舍舍舍一热处理生产的质量管理一SPC技术樊东黎北京机电研究所，北京100083摘要介绍了一种于上世纪80年代兴起、90年代推行的质量管理技术一统计过程控制SPC。与传统的统计质量管理SQC法不同，统计过程控制SPC技术能精确控制热处理工艺参数，防患于未然，使废品和返修品率接近于零。诠释了统计过程控制的技术术语，介绍了统计控制的步骤及采用统计过程控制技术提高碳氮共渗件质量的实例。关键词热处理；质量管理；统计过程控制中图分类号O213文献标识码A文章编号10081690201201000111QUALITYMANAGEMENTOFHEATTREATINGPRODUCTIONSPCTECHNOLOGYFANDONG1IBEIJINGRESEARCHINSTITUTEOFMECHANICALANDELECTRICALTECHNOLOGY，BEIJING100083，CHINAABSTRACTANADVANCEDQUALITYMANAGEMENTTECHNOLOGYDIFFERENTFROMTRADITIONALSTATISTICALQUALITY，IESTATISTICALPROCESSCONTROLMETHOD，WHICHSPRANGUPINTHE1980SANDWASSPREADEDINTHE1990S，WASINTRODUCEDTHEHEATTREATMENTPROCESSPARAMETERSCANBEMOREPRECISELYCONTROLLEDBYUSEOFTHISTECHNOLOGYANDTHEPRECAUTIONSCANBEFURTHERTAKENTHUSMAKINGWASTERANDREWORKSRATESTOCLOSETOZEROTHESPCSTERMINOLOGIESWEREANNOTATED，ANDSTEPSIMPLEMENTINGSPCTECHNOLOGYANDACTUALEXAMPLESOFIMPROVINGQUALITYOFEARBONITFIDEDPARTSBYTHESPCTECHNOLOGYWEREINTRODUCEDKEYWORDSHEATTREATMENT；QUALITYMANAGEMENT；STATISTICALPROCESSCONTROLSPC质量管理是众多专营热处理加工企业的命脉。传统的统计质量管理SQC法对保证产品质量、减少质量分散度、减少废品和降低返修率，从而降低生产成本起到重要作用。上世纪80年代兴起J、90年代推行的统计过程控制SPC技术能精确控制工艺参数变量，防患于未然，使热处理返修品率接近于零。多年来美国曾报道过一些SPC技术在热处理生产中的应用情况。笔者收集了部分有代表性的文献，撰写了此文，供热处理企业参考，期望对提高我国热处理产品质量有所帮助。1统计质量管理技术热处理生产的质量是对热处理工件的硬度、畸变、渗层、淬硬层、表面状态、力学性能、显微组织等方面要求的满足程度。这些要求是由机器零件设计师根据零件服役条件和预计使用寿命提出的。热处理加工企业在接受委托任务时，客户也会按不同零件和材料提出以上各种具体的质量要求。这些要求只要是合理的，加工企业都应予满足，在工艺、设备、检测控制仪器条件方面必须保证能达到客户的技术指标。但是工厂质量不可能精确到没有波动，任何质量要求都应该是一个范围。在范围内的产品是合格品，不合格的部分产品能重新加工返修，但会增加生产成本，不能返修的就成为废品，还要赔偿用户的损失。企业接受委托加工任务后，其生产工艺试验和最终的质量检验，除非不得已是不会采取破坏零件方式的，破坏性检查和废品会给企业造成很大损失。按美国热处理加工企业的经验，一个零件的价格是102O倍的热处理成本，如果生产成千上万零件的废品率达到12，会损失掉多少利润7通常，热处理质量检验的内容只是硬度，因为检查硬度一是对零件基本不破坏，其次是硬度与强度、收稿日期20111109作者简介樊东黎1934一，男，山西定襄人，教授级高级工程师，中国热处理学会荣誉理事长，中国热处理行业协会荣誉理事，全国热处理标准化技术委员会顾问，本刊编委会高级顾问。EMAILPFWANGVIPSINACOM热处理2012年第27卷第1期1韧性、塑性有一定关联，通过硬度可大致推测其他力学性能的变化。但是，硬度也要在零件无关紧要部位测量，有时硬度压痕也会对一些重要零件的使用寿命造成影响。当然测量形状尺寸变化畸变，渗透染色、荧光、磁力、射线和超声波探伤都无损于零件，显微组织检验可以是无损检查表面、也可以是切片检查内部。破坏性的显微组织检验通常用与零件相同材料并经过相同工艺热处理的试棒，有时也切自零件预留的多余部分。热处理质量管理的任务之一是缩小质量分散度。由于热处理炉的炉温和气氛的差别，同一炉零件会因装炉位置不同而造成质量分散，同一炉子不同炉次因工艺条件变化和操作上的差异也会造成质量分散。不同的加热炉也由于有效加热区温度的均匀性、控温精度、炉气循环、碳势控制精度的差别造成热处理件质量的差异。用质量统计方法可以觉察产品质量波动规律，进而分析找出异常波动原因，从而采取措施纠正过度偏差。这就意味着实现了统计质量管理SQC。SPC和SQC都立足于统计学理论采集事件并以一定可信度对其加以分类。就象可以分析扣硬币、掷骰子的几率一样，利用统计学原理可以预见零件尺寸和热处理后硬度的波动范围。要理解统计质量管理过程，必须首先明确以下定义1正常分布统计分析时，假设所分析数据是随机的毫无规律的，即数据依某个平均值散布。当数据取自某自然或仿真过程时，一般表现出的变化图和频率分布图被称作正常分布。64矗名主22扣钟曲线当在图上标出规定值的发生率和性能值的关系曲线时，其结果是正常态的或呈扣钟形曲线规律。3标准偏差定义为全部数据测量值与平均中值的差之和除以数据点数的平方根。如图1所示，落在OR2OR范围内的数据占683，落在2O内的数据占955，在3O内的数据为997。9973一一9546一686一、3A2AAX2A3A图1所有数据在标准偏差范围的扣钟状正常分布曲线FIG1THENORMALDISTRIBUTIONCURVEISABELLCURVEINWHICH683OFALLDATALIEBETWEENPLUSANDMINUSSIGMASTANDARDDEVIATION4范围统计控制的最终量是范围或RRANGE，即测量出的最大和最小值之差。例如，假设用20个零件测硬度HRC，每个零件的不同位置测两次，每次测出的单个硬度值以X表示，其计算出的平均中值以表示，求出每个测量值与平均值的差，然后将此差值平方。将A批和B批零件硬度的标准偏差画出如图2所示的扣钟曲线，就可以发现B批零件比A批更接近平均值。每批零件的计算平均值都是503，但A批零件的标准偏差是379，而B批是130。A批的范围尺R是14，B批的R是5。显然，用于两批零件的淬火工艺，从质量控制角度看要首选B。、1、171RL404448HRC5256604448HRC5256AB图2从假设的A和B两组数据的分布曲线可看出两种工艺在控制质量上的差别FIG2THEDISTRIBUTIONFORTW0SETSAANDBOFHYPOTHETICALDATASH0WTHATTHETWODIFFEREDCONSIDERABLYINTHECONTROLEXEREISED。这些数值的计算和分析涉及到许多专门的数值统计方法，靠人工计算是非常乏味和耗时的，而使用计算机和专用软件，只要输入数据点数和测量值就可以算出所有的量，省事而便捷。5工艺能力CAPABILITY指数CP和CPK【3川和CK都是专门的统计学概念，其表达式为CP2热处理2012年第27卷第1期式中USL为技术要求上限；LSL为技术要求下限；为测量数据的总平均值；OR为标准偏差；60为正常分散率，在此范围内包含9973的合格数据。CK也是工艺过程的能力指数，用来度量统计分散度和最接近技术要求极限的关系。其定义为二个数值CPU和CPL中较小的一个CPKCPU，CPLMIN2式中CPUUSL一3OR；CPL一LSL3OR。为测量数据的平均值。1个CPU或CPL小于1表示有一种可能性，即有一定百分比的零件超出技术要求允许范围。该指数测出的硬度值位置最接于技术条件极限。可以选一个最优的C极小的偏差和一个很大的TERRIBLE的CK所有数据都落在技术条件范围。CK通常和CP一起对工艺过程进行综合评价，C决不会大于CK。CK1O0309973在技术条件限度内2700X10废品缺陷；CK133440999973在技术条件限度内63X10废品；CD技术条件限度内10X10废品；CK2O060“9999999在技术条件限度内0X10废品60“QUALITY或小于21010亿分之2废品。2统计过程控制热处理的统计质量控制SQC和统计过程控制SPC都是在生产过程中连续记录产品质量检查结果和工艺参数PROCESSVARIATION的波动情况。SQC偏重于硬度、渗层、淬硬层、畸变、表面状态、力学性能和显微组织等长期质量波动情况并加以记录，然后再找出质量超限的具体原因，采取措施加以改进，从而缩小质量波动范围，使尽可能多的产品在技术要求范围内成为合格产品，尽量减少废品和返修品，降低生产成本，提高企业信誉。SPC技术主要记录统计生产工艺变量，如温度、时间、碳势、材料、装炉量、淬火烈度、淬冷剂浓度和温度等，通过工艺变量波动情况的记录，统计、分析可以及时发现材料、工艺、设备、操控上的问题，并及时纠正，以保证产品接近100合格，所以一般认为SPC方法更直观、使用更方便。21SPC技术术语加，佗1中值工艺变量范围的中间值，也称均值，是将所有变量数值的和被数值总数除得的数值。2标准偏差数值的分散度，即数据远离中值的程度，可用下式计算3式中XI为I点的数值；为中值；N为数值点的总数。3控制极限30上下控制极限UPPERANDLOWERCONTROLLIMITS被定义为由工艺变量中值求出的3倍标准偏差30，从统计学角度，99的变量读数都应落在此控制范围内，除非改变工艺。4控制图表CONTROLCHART记录工艺变量的图表。图表上的每点通常都是4个或更多读数的平均值。在RR图表中的每点是最高和最低读数范围或全程的差值。控制图表数据的走向是出现问题的朕兆，例如包括超出控制极限的点，连续有7个点漂移向同一方向或图中间三等分内少于23的点。5自然偏差NATURALVARIATION操作人员不能控制的工艺变量波动。减少自然偏差的唯一办法是改变善工艺。6PARETO分析法被JMJURAN称做是改善质量的“少有方式”，即包含改善质量的大多数机会。该名称来源于意大利经济学家VILEDOPARETO18481923。7工艺能力PROCESSCAPABILITY指数CP生产技术条件允许范围除以6倍标准偏差60的商。C表示此工艺是否满足用户的质量要求，低于此指数值表示自然偏差的后果超出技术要求范围。8实际ACTUA1工艺能力指数CPK比CP更为严格的指数，用CK不但可测出自然偏差还可找出中心数值，被定义为工艺中值和其最严格技术条件极限的差除以30。2。2统计控制步骤一个能够统计的工艺过程，只要不是操作者失误或故意造成的后果，在任何时刻都可以重复和预见，都是可控的。产品质量波动和工艺变量偏差可分为管理可控的偶然偏差和操作可控的特殊偏差。偶然偏差包括炉温均匀性，材料化学成分，淬火液温度和搅动烈度以及硬度计等测量仪器的精确度等。特殊偏差有炉子装载量，炉气碳势或露点的手动控制，硬度检查熟练程度，多用炉生产线的程序变动等。利用SPC技术可以对这些工艺变量施行监测、记录、分析，找出失控原因并加以纠正，使所有工艺变量和产品质量都保持在允许范围内。利用SPC技术进行控制的步骤为热处理2012年第27卷第1期第一步，首先明确所采用的热处理工艺是否受控，决定要测定的工艺变量，然后再采集数据。还必须选定一种数据亚群SUBGROUP或称分组大小25个测量数和按小时汁量连续过程的或每次装炉工艺周期的时间间隔。设置控制图至少需要100个数据点选取亚群大小的出发点是经济性和可接受风险间的平衡。由于最常取的亚群数是5，就以5的亚群数为例。许多热处理设备都是连续工作，所以必须获得全部工作班次的信息。第二步，用控制图上的数据标出测定点位置。这些点是根据每个测量亚群用中值和全程范围R计算出的。中值线是从测量值的和除以测量次数而得，即L23X,N全程范围是亚群内最大和最小值之差，即R最大一最小第三步，对控制图的比例定标。通常，图中的每CM半英寸或5根线划分为1、2、3、4、5份或这些数的倍数图3。选好比例后，将图上各点连线，把中值标在图的上部，全程范围标在图的下部。画好图后，检出与其他点不成比例的各点，重新计算这些点的数值，并在图上改正。图3中，全程显示工件间的变化，并示出哪种工艺是可重现的各亚群大小的统计常数列于图的右下角。图3控制图范例，图的上部表示中平均值，下部所示为全程范围FIG3SAMPLECONTROLCHART，SHOWINGAVERAGESONTOPGRAPHANDRANGESONBOTTOMGRAPH【第四步，计算全程范围的平均值R线和所有平均值的均值一双线，为计算全程的均值，把所有的全程值相加并除以亚群分组数K，即RRLR2R3RKK第五步，计算控制图的中均值和全程范围的控制极限。表1所列为计算控制极限用的统计常数。由于选用的亚群分组大小是5，从表1中取亚群5的常数，用以下公式计算出图3所列出的中均值的控制极限上限UCLX和下限LCLXUCLXA2RLCLX一A2XR表1控制图的统计常数TABLE1STATISTICALCONSTANTSINCONTROLCHART4热处理2012年第27卷第1期计算上下控制极限的公式列在全程R图的上部。由于选取的亚群数是5，故无须计算全程R图上的下控制极限，只计算上控制极限UCLRDR第六步，按双线均值的平均数以及平均全程R线和控制图的上下控制极限画线。一双线和R线的平均值通常画实线，而上下控制极限则如图3所示画虚线。第七步，判断该工艺过程是否受控。图3的全程范围R图显示有3点超出上控制极限，但逐个工件之间的偏差没有过增或过降倾向。如图3所示，此工艺过程不是受控的，其原因不能由图3作出解释，反而会使人产生种种疑问，如布氏硬度检验是否正确淬火油温是否合适钢的化学成分是否有变动连续回火炉移动的线速度是否恰当回火温度、奥氏体化温度正确否炉衬是否完整油的冷速是否合适是否更换了操作者是否只在换班时形成失控等等。这就是要充分了解工艺基础的重要性。3SPC应用实例31SPECIALTYSTEELTREATING热处理厂FRASER，MICHSPECIALTYSTEELTREATINGSSTFRASERMICHIGAN分厂1989年开始采用SPC技术，使其质量管理体系完全满足客户福特汽车公司QL计划的严格要求，显著提高了产品质量，减少了返修率。1989年以前，SST每季度有2530个渗碳和渗氮返修件。采用SPC控制后，每季返修件降到37可以看出，对渗碳过程的控制很不理想，氧探头和钢箔测定的数据差别很大。公司立即召开了包括质量管理经理，生产经理和全体员工参加的系列会议，研究改进措施。召开这些会议非常有益，已成为企业管理者和员工质量体系工作和不断改进生产技术的重要组成部分。会议决定对每台炉子进行工艺能力调查，并将其作为长期的工作制度，对天然气、空气、氮气、甲烷流量，装炉量大小，工艺周期长短，碳控仪表的设定，操作者操控炉子方式及修正失控情况等都作了详细了解和分析。经过对工艺变量的调整和一段时间的生产实践，于1990年11月就使碳势数据波动接近目标中值，进入了007的控制极限见图5。图4和图5都是同一台渗碳炉的控制记录。图4偏差大的早期控制图，由于对工艺变量缺乏了解造成的低工艺能力FIG4ANEARLYCONTROLCHARTSHOWSLARGEVARIATIONS，WITHALOWPROCESSCAPABILITYCAUSEDBYPOORUNDERSTANDINGOFVARIABLES，。5SST公司用计算出的工艺能力值C和CK来追踪统计控制效能，将操作者收集的数据信息输入统计程序，用计算机算出企业领导需要的C和CPK数值。图6所示为某号炉在1个月内的碳控工艺能力调查结果。其CK141，而CP152，这意味着该工艺的自然偏差落于产品的可接受范围。而一年前，此炉子的CPK055，CP063。在实施SPC前，该厂所有炉子的C和CK都很低，后来所有炉子都能在CK13条件下工作。对于要求更高精度的产品，通过严格控制，可将CK提高到147或以E。NOCELLS1337CARBOIL12890TO11291REF6CELLSIZE10ISTCELLBEGINSAT一6LTL_120UTL120NDN。R_图61990年12月测出的工艺能力，表明改进工艺控制后该炉子的碳势能正常地控制在要求范围内FIG6PROCESSCAPABILITYSTUDYFORDECEMBER1990SHOWSTHATTHISFURNACEISWELLWITHINTHEREQUIREDRANGEOFCARBONPOTENTIALAFTERIMPROVINGPROCESSCONTROL。SST公司还对所有的返修件进行了PARETO分析，记录返修原因，找出需要维护的炉子和应对返修件负责的操作者，并向企业领导提出报告。每季度对这些报告审查分析一次。如果问题的范围还在扩大，就在质量经理主持下严格审查，副总裁也要对此进行周期检查，必要时随时检查。在严密的SPC控制下，最明显的效果是返修件显著减少。1989年1季度的返修量30件等于1992年的全年；19891992年期间SST的返修件逐年降低的情况示于图7。1992年全年返修30件的各种返修原因所占份额列于图8，渗层不足是返修的主要原因，占233，由于人工操作失误造成的返修品占20。SST公司对每个返修件都要仔细调查分析原因，在上下级联席会议上讨论对策。32用SPC技术解决碳氮共渗工艺出现的问题图7精确的控制和更可预测的工艺结果使返修件数减少到了原来的14L10FIG7TIGHTERCONTROLANDMOREPREDICTABLEPROCESSRESULTSHAVEREDUCEDTHENUMBEROFREWORKSREQUIREDBYAFACTOROFFOUR。REWORKS30MATERIAL，10HARDNESSATDEPTH，10图8SST1992年全年30个返修件的主要形成原因是渗碳层深度不足和操作不当。FIG8SHALLOWEASEDEPTHANDOPERATORERRORWERETHEMOSTCOMMONREASONSFORREWORKIN1992INSST30REWORKSTOTA1PENNSYLVANIAMETALLURGICALINCBETHLEHEM，PA公司用SPC技术揭示出钢件碳氮共渗时渗层严重偏离技术要求的问题。生产中发现，不同位置炉料有过渗和欠渗现象，通过改变工艺参数、改进料盘、夹具结构和装料方式使这种情况得到明显改善。用户的AISI1018钢件碳氮共渗层深度要求为020046MM。该厂在SURFACECOMBUSTIONINC公司提供的密封箱式炉中施行碳氮共渗。该炉有效加热区尺寸为750MMX750MMX1200MM，用CASEMATE控制系统和氧探头控制炉气碳势，可使碳势保持在005范围内。有效加热区内的炉温均匀度为6，用强烈搅动的快速淬火油淬火。在一盘炉料中放置100个试件，共渗淬火后用努氏硬度计测量标准定义的有效硬化层深度，即从表面到相当于50HRC的努氏硬度深度。结果，硬化层波动范围020058MM，表面硬度732HK60HRC，心部硬度351HK35HRC。随后进行工艺能力分析，检查渗层波动是否在用户要求范围内。为此，需求出工艺能力指数C和6热处理2012年第27卷第1期鏊CK。计算这些指数前，须画出控制图，以辨别所有试件是否都在受控状态。为此要标出每个样件在各料盘的位置及其有效硬化层数值见表2，并画出“个值、中值和全程范围”图，见图9。该图表明，各位置试件的工艺都是受控的。要求的有效硬化层深度为020046MM。关键标号UIL和LIL为上下个值极限，UCL和LCL为上下控制极限；CL为图中心线图中尺寸为英寸，下同。用此图可说明该试件是否受控。关于能力指数的计算。为分析控制图上超出控制极限的数值、度量工艺参数的统计分布与技术要求问的关系，测定工艺过程能力，可按下式计算出CP值CPUSLLSL6O4式中USL为技术要求上限；LSL为技术要求下限；6O为测出的工艺偏差。当C133或更高时，工艺过程是否受控，也说明放在炉内各位置的个体就认为此工艺过程的能力是可取的。表2整盘炉料零件的有效硬化层深度MMTABLE2EFFECTCASEDEPTHFORFURNACEIOADMM。注1从正对面数起的筐；2一零件位置标号数字是零件位置号码14，第一个字母是料筐中的层位T一顶部，B底部，M中部，第2个字母如果出现，则表示边缘E，或心部C。25MEDIAN；I；UIL定义为二个数值CPU和UPL中的一个较小值，即图9100个AISI1018钢碳氮共渗件的个值、中值和全程图见表2。FIG9INDIVIDUAL，MEDIANANDRANGECHARTFORTHE100CARBONITRIDEDPARTS。为度量统计分散度和最接近技术要求极限间的关系，还应计算出工艺过程能力的另一指数CPK。其CPKCPU，CPLMIN5式中CPUVSL3O，CPL一LSL3O；为中值。若一个CPU或CPL小于1，只表示有一种可能性，即有一定百分比的零件超出技术要求范围。对所取的100个试件，CP0512，CPU02214，CPL07990，CPK02214。从这些数值可计算出有083的零件未达到渗层要求的下限，而253的零件超出了技术条件的上限。过度的偏差是由零件在炉内的摆放位置造成的。但这台炉子的温度和碳势都是严格控制的，在炉气供给充分和淬火剂冷速足够的前提下，为什么会出现很低的C和CK，大批零件的硬化层的检测结果证实过度偏差是由于摆放位置的差异所致。硬化层和试件位置关系数据的个值、中值和全程范围图示于图9，硬化层深度的分散度示于图10。图热处理2012年第27卷第1期710中，LSL和USL为技术要求上下限。该工艺过程的标准偏差是00033，CK和C都很低分别是02214和05102，估算的低于LSL的零件为083，高于USL的零件为2532，M。善15言10蚕萤5EFFECTIVECASEDEPTH10一M图10100个碳氮共渗件的有效硬化层深度分布FIG10DISTRIBUTIONOFEFFECTIVECASEDEPTHFOR100CARBONITRIDEDPARTS还应找出造成不同位置零件硬化层过度偏差的原因才能进一步采取措施，使绝大部分零件的淬硬层都在技术要求范围内。比较分析发现，过渗零件的绝大部分处在炉料边缘见图11，而欠渗零件则处于炉料中心见图12。如图11所示，这些零件的47过渗有超过USL倾向，而只有005低于LSL。而图12表明，在这些位置上出现欠渗件，有09的零件可计人低于LSL，而1555超出USL。同时，过渗件更易出现在第4筐底部，欠渗件则集中在第1筐顶部。这种情况明显是由于炉料底部和边缘的淬火冷却条件比心部和顶部好，以及炉料外轮廓的炉气循环也比较好之故。兽15610Z5口7_81LI21516】92023249101314L7一L821222526EFFECTIVECASEDEPTH10。IN图11位于炉料边缘的40个碳氮共渗件的有效硬化层分布FIG11DISTRIBUTIONOFEFFECTIVECASEDEPTHFOR40CARDONITRIDEDPARTSLOCATEDATEDGESOFTHEFTIMACELOADL4,IOJEFFECTIVECASEDEPTH10IN图12位于料筐心部40个碳氦共渗件的有效硬化层分布，”FIG12DISTRIBUTIUONOFEFFECTIVEEASEFOR40CARBONITRIDEDPARTSLOCATEDATTHECENTEROFBASKETS4，L0改进工艺后标准偏差为0043MM降低48，CK06318，CP0933，低于LSL的百分比为00L，而高于USL的百分比仅29，如图13和表3所示。暑0Z武警兰孟EFFECTIVECASEDEPTHL0一IN图13改进工艺和装炉方法后随意抽取的57炉次的285个碳氦共渗件的有效硬化层分布佃FIG13DISTRIBUTIONOFEFFECTIVECASEDEPTHFOR285CARBONITRIDEDPARTSTAKENRANDOMLYFROM57FURNACELOADSAFTERMODIFICATIONT0THEDROCESSANDFIXING。表3改进工艺和装炉的效果，。TABLE3EFFECTSOFMODIFYINGPROCESSANDFIXING，。根据这一试验结果和分析结论，决定缩短共渗33齿轮渗碳的工艺能力时间、降低炉气碳势，从而减小零件过渗可能性。为TRWAUTOMOTIVE公司从2001年开始采用SPC避免欠渗，在料盘中央留出通道，以利于炉气和淬火技术进行热处理质量管理。该公司是针对其生产中油循环。采取这些措施后，又对同类零件进行了一的下列特殊情况决定采取SPC技术的次能力分析，在57炉次放置了285个试件。结果，1使用现有设备对不同零件进行各种不同工8热处理2012年第27卷第1期艺的热处理；2零件材料品种多，且同一种钢材也是不同炉号和由不同供应商提供的，化学成分有明显波动；3每种零件都有各自的热处理质量要求；4要尽量避免对昂贵零件进行常规破坏性质量检查。为满足这些要求，在每盘渗碳件炉料中放一根4,25MMX51MID_试棒，用来测定有效渗层和显微组织，据此调整炉气参数，预测整盘渗碳件是否能满足用户要求，并按统计学原理建立起试棒一零件渗层关系和计算出炉子的能力指数。1汽车齿轮渗碳工艺通常在密封箱式炉生产线用吸热式气氛施行齿轮的渗碳工艺有6种方案，所处理的零件有螺杆、齿轮、齿条等，质量1482KG，渗层要求1116MM。这些零件被用于高度安全车辆，故要求有效淬硬层必须严格控制在技术要求范围内。为施行快速检验，避免破坏零件，用放置于炉料中的试棒检查有效硬化层到50HRC深度。采用试棒的附带优点是可避免钢材化学成分波动的影响，因为多年来都用同一炉号的钢做试棒。用试棒除可体现统计质量控制SQC功能，还可利用统计数据分析调节炉内气氛，达到统计过程控制SPC效果。采用试棒而不破坏零件积累数据的方法很难确切预见实际零件的有效硬化层深度。幸而通过计算和调整工艺使C和CK达到1以上，就能证明工艺过程具有充分满足技术条件的能力，达到100的可信度。2统计数据处理为使试棒检验法达到一定的可信度，将试棒和实际零件的有效硬化层成对数据搜集起来，除去由于特殊原因造成的错误数据，使所分析数据只有正常的波动。在实际生产中，试棒的平均有效硬化层深度和工艺周期的关系应符合图14所示的用直线标出的目标值。图14表明，2号炉、6号炉2001年计算平均值的直线弯曲相吻合。计算出每一工艺周期或工艺方案的炉内所有试棒的平均有效硬化层深度就成为随后每个工艺周期或工艺方案的目标值。所有炉子在任何时候都可按6种工艺方案之一运行。只用一个与工艺周期长短无关的统计图，采用正常步骤就可以追踪炉子的性能。针对某一具体工艺方案获得的试棒有效硬化层深度值除以平均目标值就能围绕“1”INDIVIDUA1波动的比率，把最终比率标在IMRINDIVIDUALMOVABLERANGE图见图15和图16上。图L5中，超出USL的数据是由于偶然事件，如熄火、周末停炉或热电偶损坏等引起的。检出IMR图的趋向，就可以根据由氧探头信号计算出的碳势或露点对工艺参数稍作改动。此参数的变动反映在一般情况下不考虑CO含量的变化，而实际上CO含量是有变化的甚至影响碳势的控制精确度。通过这种探索，通常可以找到只改变一个参数就可以调整整个系统的有效方法。图17所示就是改变一个因素可在图上看到效果的例子，是对炉料进行破坏性检查，以确保热处理结果与技术条件相一致，并进行调整，使工艺处于所要求的范围内。0O8007007006006OO5005。FR，IJ标值L2号炉I6号炉LLL艺周期L1图14根据所有炉子的平均值绘制的每个工艺周期试棒的ECD目标值FIG14TARGETTESTBARECDVALUESFOREACHCYCLETIMEHAVEBEENESTABLISHEDFROMAVERAGESFROMALLFURNACESLII；盈薹罔霜黼爨LF雾黧霾LJ蕊LL图15显示1号炉2002年工艺偏差的IMR图和柱形分布图FIG15IMRCHARTANDHISTOGRAMINDICATESPROCESSVARIATIONFORFURNACE1IN2002热处理2012年第27卷第1期9基眦1U叫蹬蟮嚣王0O9876543LJU叫避蟮SU0赢II薯誊LJ、E嚣鼍麓毒掰JI，JL；0ILILLLLL艺偏差的IMR图和柱形分布图FIG16IMRCHARTANDHISTOGRAMINDICATESPROCESSVARIATIONFORFURNACE2AIN2002图17LMR图FIG17IMRCHARTIMR系列图表也是一种具有质量保证功能的手段。依赖建立的3O控制极限，当试棒有效硬化层深度值落入控制带内时，零件就全部合格，无需用零件施行破坏性检查。当数据落在控制带以外时，质量控制系统就会发出对一个零件进行解剖检验的指令。每台炉子都有独自的统计控制带，经过一段时间，由于炉子状态的改变，后者会发生变化。最理想的状态是此带尽可能狭窄，而工艺变量尽量集中在目标值附近不是实际统计的平均值。因此，为提高质量标准，应在所有炉子中选取至少一台能达到历史最高水平者，使LCLUCL在092108范围内，以此作为所有炉子统一的控制带。所设置的工艺控制带也就成为所有炉子的判据，并作为调整工艺和必须建立的检验“反应”INSPECTION“REACTION”的准则PRINCIPLEGUIDLINE，也就是必须从炉料中取一个实际零件进行检查。几年来不止一次出现由于人为因素造成的失常，甚至当试棒有效硬化层深度落在控制带以外，而炉料仍经常能满足技术要求。氧探头损坏和大量漏气会造成偏离控制极限，使大量渗碳件成为不合格品。3计算能力由于不存在试棒和热处理件有效硬化层深度的直接对应关系，就排除了根据热处理件技术条件确定工艺能力的可能性。即使实际零件的准确有效硬化层深度不知晓，也能靠统计学成果用两个事实充分证实缺乏产品和热处理关联的函数关系；在没有明显可归咎的原因的情况下，大量失控炉料在最后检验时却都符合技术要求。后一个事实有助于理解为什么要使一种产品落人尽可能狭窄的工艺控制带。这样不仅可提高质量，而且这些界外数据也可用来确立技术条件，从而计算出工艺能力。所确定的工艺过程控制带在092108“1”是目标值时，通常可见到的实际控制极限是具体炉子运行的30，其范围是089和112，意味着可看到有些数据在工艺控制带之外，从而要对某些实际零件实行破坏性检查。在该公司生产中，这意味着约有15的炉料，每年有30个越出界外的成对试棒和实际零件数据点。在技术要求范围内炉料的30个数据点中平均取出20个进行破坏检查，其原因已知的其余炉料数据点会落在技术要求之外，零件将成为返修品或废品。通常，不希望破坏零件检查性能，但破坏检查所得数据却对确定技术要求极限十分重要。此外，建立一个健全的质量管理体系的花费也不大。为确认炉料的符合度CONFORMING，将搜集到的过去5年来100界外数据列入表4。由于这些数据取白炉料的技术条件，最重要数值HIGHLIGHTVALUES082最小和118最大就成为工艺的技术条件范围。如IMR图和两台炉子的柱形图图15和图16的实例，利用这些技术条件极限就可以算出所有炉子的能力。当这些炉子的指数随时问恶10热处理2012年第27卷第1期化时，其能力指数CP和CK能指出改善的目标。表41997年以来发现的每个工艺周期的界外值TABLE4OUTLIERVALUESFOREACHCYCLEOBSEWEDSINCE1997此组中少于2个数据点4结束语统计学是一项专门学问，有许多新概念和独特的思考方式。笔者对统计学是外行，对SPC技术也很生疏，只是看到这些文章和文章报道的质量管理效果，感到很吸引人，才撰编写了此文。其目的是想引起大家的兴趣，共同探讨这项技术。如果确认如文中所述的那么有效，能在生产中发挥作用，那就非常欣慰了。此外还要特别说明的是，由于不是内行，文中的一些术语的译法难免欠专业，为弥补此缺陷，多处译文后附带了原文，请读者和有识之士指正。参考文献械工程学会热处理学会成立二十五周年纪念报告会论文集，北京，19882MICHAELBCONNELLYAPRACTICALPROGRAMFORSPCINHEATTREATINGPLANTSPART1IWORKINGWITHCONTROLHARTSJADVANCEDMATERIALSPROCESSES，1994，750DD一50FF3MICHAELBCONNELLYAPRACTICALPROGRAMFORSPCINHEATTREATINGPLANTS，PARTMIMPR