工序控制和工序分析

工序控制和工序分析

一、工序控制

1.工序控制概述

在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最基本环节。所谓工序控制，实际是对工序的特性进行分析并管控，使工序运行趋于稳定，以达到缩短工时、节约成本、提升效率等目的。工序控制和分析是质量管理的一项重要的技术基础工作，有助于掌握各道工序的质量保证能力，为产品设计、工艺工装设计、设备的维修改造提供必要的资料和依据。

工序控制中最常用的方法是统计过程控制，即利用统计的方法，对生产过程中各个阶段的产品质量进行适时的监控与评估，是一种预防性方法，它要求贯彻预防的原则，强调全员参与、全过程实施和应用统计方法进行监控和评估。

2.控制图的结构

统计过程控制的最常用的工具是控制图，由美国人休哈特首创提出。控制图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。

控制图包含的要素主要有中心线（CL）、控制上限（UCL）、控制下限（LCL）以及抽样统计值按时间顺序的描点序列。UCL与LCL统称为控制线。若控制图中的点落在UCL与LCL之间但排列不随机，则表明过程异常。控制图有一个很大的优点，在图中将所描绘的点与控制界限相比较，从而能够直观地看到产品质量的变化。

控制图构成必有中心线，上下控制限中的一条或两条和按时间顺序抽取的样本点连线。例如将通常的正态分布转个方向，使自变量增加的方向垂直向上，将μ、μ+3σ、μ-3σ分别标为CL、UCL、LCL，就得到一张控制图，其中UCL为控制上限，CL为中心线，LCL为控制下限。

3.控制图的原理

质量波动理论：影响产品质量波动的原因可以归结为5M1E（人、机、料、法、环、测），但从对产品质量的影响大小的角度，又可分为偶然因素和异常因素。偶然波动是过程固有的、不可避免的。异常波动则是可查明原因的间断性波动，可以通过采取措施加以消除。将质量波动区分为偶然波动与异常波动，并分别采取不同的对待策略。假定在过程中异常波动已经被消除，只剩下偶然波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，但异常波动发生时，数据点就会落在边界外或在边界内排列不正常，表明存在异常波动，从而能够找到异常因素，有效地控制工序质量。

4.控制图的种类

常规的控制图可分为计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图针对计量型数据，可分为均值-标准差控制图（Xbar-S）、均值-极差控制图（Xbar-R）、中位数-极差控制图（Me-R）、单值-移动极差控制图（X-MR）。计数值控制图针对计数型数据，分为不合格品率控制图（np）、

不合格品数控制图（p）、单位缺陷数控制图（c）、缺陷数控制图（u）。在控制图的选择上，可依据下图规定进行选择（n代表样本数量）。

5.控制图的诊断

对于计量型和计数型的控制图，其诊断分析方法有许多种，其中比较常用的三种判定正常控制图的准则分别是：

1)是否没有超出控制界限的点；

2)是否没有连续7点位于平均值的一侧或连续7点上升（后点等于或大于前点）或连

续下降；

3)是否符合明显的非随机图形，即有2/3的点落在控制图中心1/3区域。

二、工序分析

1.概述

工序分析，是指对工序的能力进行分析，考虑工序的设备、工艺、人的操作、材料、测量工具与方法以及环境对工序质量指标要求的适合程度。在工序分析过程中，经常用过程能力指数来衡量工序的能力。对工序或过程的描述，可以用分布中心、标准差等参数来表述能力的大小。分布参数不同，满足顾客要求的能力也不同。例如，标准差大的比标准差小的满足顾客要求的能力要差，因为标准差大的过程产生的不合格品会多一些。

2.过程能力指数

通常，将6倍的标准差称为过程的能力。把过程能力与顾客的要求（即公差范围）去比较，称为过程能力指数，用以表征工序或过程满足顾客要求的能力。

过程能力指数的计算公式是：

式中USL为规格上限，LSL为规格下限。

但是，如果标准差相同，分布中心不同，这两个过程满足顾客要求的能力也是不同的。如下图所示，两个过程标准差相同，但分布中心相差ε，这两个过程的不合格品率也是不同的。

如果光从Cp来表示还不能区分这两个过程满足顾客能力的大小，所以又增加了一个指数Cpk：

其中ε为过程分布中心偏离公差带中心的距离。

对Cpk的算式进行简单处理，可以得到如下等式：

令：T＝USL－LSL

其中，由于0≤k≤1，所以Cpk≤Cp。

为了对Cpk和Cp加以区分，我们把Cp称为潜在过程能力指数（因为它是不考虑过程分布的偏移，是过程控制的理想状态），而把Cpk称为实际过程能力指数。

对于一个稳定的工序或过程，Cpk计算公式中的σ可以用来估算，其中是子组极

差平均值d2是一个与子组大小有关的系数，可通过查表获得。此时Cpk计算公式可表示为：

Cpk

3.过程能力指数和不合格品率的关系

从过程能力指数的计算公式可知，提高过程能力指数的途径有三种：

1)增大公差范围

2)减少分布中心和公差带中心的偏移量

3)减少过程输出的标准差