基于SPC和DMAIC的产品质量改善研究
|
摘要
随着全球经济的发展,全球化竞争不断加剧,经济环境的不确定性愈发明显,这就迫使企业把竞争的焦点转移到产品质量上来。同时,企业也逐渐认识到质量工作应该从源头抓起,逐渐把质量控制工作的重心转向减小和消除各种波动。质量工作的核心是预防,己成为质量工程领域的主要目标。
在产品制造过程中,产品质量特性值总是波动的。由偶然因素造成的波动对产品质量的影响很微小,但在生产过程中始终存在,是不可避免的;而由异常因素造成的波动对产品质量影响很大,并可以通过制程改善而避免。因此,在生产过程中,需要重点关注产品质量的异常波动,并要尽快查明异常原因,做出改善,消除异常因素的影响,最终达到稳定状态。
统计过程控制SPC ( statistica1 Process Control )可以有效的减小和控制制造过程中的质量波动,它主要应用统计技术对生产过程进行监控,并对生产过程中的异常趋势做出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复生产过程的稳定。
尽管SPC技术可以有效的监控制造过程中的异常波动,然而却不能指导现场工作人员和管理人员及时准确的找出异常波动的来源。配合DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)五个阶段构成的过程改进方法,就能收到很好的控制效果,DMAIC是一种有效的发现问题根源的实用方法,如果利用DMAIC建立知识库,并将其与SPC控制图的监控过程相结合,当制造过程中出现异常波动时,利用DMAIC发现波动根源,及时采取措施消除异常波动,避免不合格半成品流入下一道工序,达到“预警”式质量控制。
因此,本文在对SPC与DMAIC的分析方法进行研究的基础上,给出了基于制造过程的质量控制应用模型,以生产流程为研究对象,通过建立一个面向制造过程的质量控制系统,将SPC与DMAIC质量分析工具有效地结合起来,并将其应用到具体的电缆生产过程中。应用结果表明,该方法对于制造过程中产品质量的控制是有效的。
Along with the development of global economy and globalization the competition become more and more intensely, this will forced companies to focus on product quality competition. Meanwhile, the enterprise also gradually realized the key element to keep good quality is do things good at the very beginning, gradually reduce the gravity toward and eliminate various fluctuations. Prevention becomes the core of Quality works, which has become the main target of quality engineering.
In products manufacturing process, product quality characteristic value is always fluctuations. It’s minor affect for product quality from causal factors, but in production process always exists, is inevitable, by abnormal factors causing fluctuations in product quality impact, and by process improvement can be avoid. Therefore, in the process of production, need to focus on the quality of products and the abnormal fluctuations will soon find out abnormal reason, make improvement, remove abnormal factors, and achieve finally stable state.
Statistica1 SPC (statistical Process Control Process Control) can effectively reduce and Control Process of manufacture quality fluctuation, it mainly used statistical techniques to the production Process monitoring, and to the production Process of abnormal trends and warning, so that production management personnel take timely measures, remove abnormal, restore the production Process stability.
Although the SPC technology can monitor production process of abnormal fluctuations effectively, but not yet instruct on-site staff and management personnel timely and accuratly to find the source of abnormal fluctuations. If we can cooperate to apply the quality improvement methods SPC, FMEA and DMAIC (definition, measuring, Analyze, Improve, Control) five stages constitute process improvement method, it can get very good Control effect, SPC, FMEA and DMAIC are effective tools to find out root cause, using DMAIC found fluctuation root causes, take measures to eliminate abnormal fluctuations timely, avoid unqualified semi-finished products into next procedure, to achieve "warning" type quality Control.
Therefore, based on the analysis of DMAIC and SPC technology and method on the basis of investigation here we defined production process application model which is based on manufacturing process quality control, as the research object, by establishing manufacturing process quality control system, makes DMAIC SPC technology and quality analysis tools combined together effectively. and its applicated into cable manufacturing process. The production results show us that this method for manufacturing process and product quality control is effective.
在产品制造过程中,产品质量特性值总是波动的。由偶然因素造成的波动对产品质量的影响很微小,但在生产过程中始终存在,是不可避免的;而由异常因素造成的波动对产品质量影响很大,并可以通过制程改善而避免。因此,在生产过程中,需要重点关注产品质量的异常波动,并要尽快查明异常原因,做出改善,消除异常因素的影响,最终达到稳定状态。
统计过程控制SPC ( statistica1 Process Control )可以有效的减小和控制制造过程中的质量波动,它主要应用统计技术对生产过程进行监控,并对生产过程中的异常趋势做出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复生产过程的稳定。
尽管SPC技术可以有效的监控制造过程中的异常波动,然而却不能指导现场工作人员和管理人员及时准确的找出异常波动的来源。配合DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)五个阶段构成的过程改进方法,就能收到很好的控制效果,DMAIC是一种有效的发现问题根源的实用方法,如果利用DMAIC建立知识库,并将其与SPC控制图的监控过程相结合,当制造过程中出现异常波动时,利用DMAIC发现波动根源,及时采取措施消除异常波动,避免不合格半成品流入下一道工序,达到“预警”式质量控制。
因此,本文在对SPC与DMAIC的分析方法进行研究的基础上,给出了基于制造过程的质量控制应用模型,以生产流程为研究对象,通过建立一个面向制造过程的质量控制系统,将SPC与DMAIC质量分析工具有效地结合起来,并将其应用到具体的电缆生产过程中。应用结果表明,该方法对于制造过程中产品质量的控制是有效的。
Along with the development of global economy and globalization the competition become more and more intensely, this will forced companies to focus on product quality competition. Meanwhile, the enterprise also gradually realized the key element to keep good quality is do things good at the very beginning, gradually reduce the gravity toward and eliminate various fluctuations. Prevention becomes the core of Quality works, which has become the main target of quality engineering.
In products manufacturing process, product quality characteristic value is always fluctuations. It’s minor affect for product quality from causal factors, but in production process always exists, is inevitable, by abnormal factors causing fluctuations in product quality impact, and by process improvement can be avoid. Therefore, in the process of production, need to focus on the quality of products and the abnormal fluctuations will soon find out abnormal reason, make improvement, remove abnormal factors, and achieve finally stable state.
Statistica1 SPC (statistical Process Control Process Control) can effectively reduce and Control Process of manufacture quality fluctuation, it mainly used statistical techniques to the production Process monitoring, and to the production Process of abnormal trends and warning, so that production management personnel take timely measures, remove abnormal, restore the production Process stability.
Although the SPC technology can monitor production process of abnormal fluctuations effectively, but not yet instruct on-site staff and management personnel timely and accuratly to find the source of abnormal fluctuations. If we can cooperate to apply the quality improvement methods SPC, FMEA and DMAIC (definition, measuring, Analyze, Improve, Control) five stages constitute process improvement method, it can get very good Control effect, SPC, FMEA and DMAIC are effective tools to find out root cause, using DMAIC found fluctuation root causes, take measures to eliminate abnormal fluctuations timely, avoid unqualified semi-finished products into next procedure, to achieve "warning" type quality Control.
Therefore, based on the analysis of DMAIC and SPC technology and method on the basis of investigation here we defined production process application model which is based on manufacturing process quality control, as the research object, by establishing manufacturing process quality control system, makes DMAIC SPC technology and quality analysis tools combined together effectively. and its applicated into cable manufacturing process. The production results show us that this method for manufacturing process and product quality control is effective.
引文
[1] R.N.Kacker..off- line Quality Control, Parameter Design and Taguchi Method [J] Journal of Quality Technology, 17(3), 176-209, 1985
[2] J.S.Hunter. Statistical Design Applied to Product Design [J]. Journal of Quality Technology, 17(3), 210-221, 1985
[3] J.S.Hunter. Signal to noise Ratio Debated (Letter to Editor) [J] Quality Progress,20,7-9, 1987
[4] V.N.Nair. Taguchi’s Parameter Design: A Panel Discussion[J]. Techno metrics, 34(2), 127-161, 1992
[5]田口玄一著.开发、设计阶段的质量管理学[M].兵器工业出版社,北京1988年
[6] T.N.Goh Tguchi Methods: some Teclmical, Cultural and Pedagogical Perspectlves [J] Quality and Reliability Engineering International, 9, 185-202, 1993
[7] G.Hahn, R.Hoerl. Key Challenges for Statisticians in Busmess and Industry ( and Discussion )[J]. Techno metrics, 40(3), 195-213, 1998
[8]张公绪,孙静加入WTO后企业的质量管理应该怎么办[J]上海质量,2001年12月
[9]陈丽薇.控制多元质量特性的方法[J],世界标准化与质量管理,1999年2月
[10]何祯,吕海利.多元质量特性稳健性设计方法的优化研究. 2007年2月
[11]耿修林.多元质量特性预报一回归分析的应用.2008年9月
[12]杜亚维,多品种小批量生产质量控制管理系统的研究与开发.河北:华北电力大学,2006年12月
[13] D.S.Bai,L.S.Chio . x and R Charts for Non-nomlal Distribution [J]. Journal of Quality Technology, 27, 47-64, 1995
[14]吴澄主编.现代集成制造系统系列,现代集成制造系统导论一概念、方法、技术和应用,清华大学出版社一施普林格出版社,2002年2月
[15]陈俊,唐晓青.基于质量工具的质量计划过程模型研究.计算机集成制造系统,1999 .
[16]冯禹,马玉林,蔡鹤皋.先进制造环境下的质量保障技术.专题报道,2000年6月
[17]何祯,制造业连续质量改进方法与应用研究.天津大学,2000年2月
[18]杨跃进,6西格玛管理与其他管理方法和管理体系,中国质量,2003.9
[19]郎志正,6西格玛法的本质和特点以及应用中需关注的问题,中国质量,2003年8月
[20] He Zhen, Liu Bao , Qi Ershi . A Sludy on Process Quality lmprovemenl Using SPC/ DOE. Proceedings of the 7th Intemational Conference of Industrial Engineering and Engineering Management. Aug. 2000, Guangzhou, China
[21]肖文敏,王雪莲,张喜鹏,统计过程控制SPC的具体应用,电子质量,2003年6月
[22]杨建生,陈建军,完善组装工艺与实施统计过程控制SPC,电子质量,2003年11月
[23]龚波,何新贵,一种基于SPC的软件过程质量分析方法计算机工程与设计2005年3月
[24]钟伦燕,刘红彭,苏娥,SPC的典型控制图的应用范围电子质量2001年9月
[25]郝立平,李平,SPC技术应用及应注意的几个问题,中国质量2003年6月
[26]蔡纯之,SPC控制图技术在生产线质量控制中的应用,机械制造2003年5月
[27]韩国灿.统计过程控制SPC在挤出过程中的应用: (硕士学位论文):北京化工大学,2004年5月
[28]王毓芳,郝凤.质量分析质量改进与统计技术,中国计量出版社,2003年10月
[31]焦叔斌等译,朱兰质量手册.中国人民大学出版社,2003年11月
[32]唐晓芬.六西格玛实施技巧.中国标准出版社2003年7月
[33] Keti R.Bhote & Adi KBhote著,石柱译,世界级质量管理工具(第二版).中国人民大学出版社,2004年
[34] Nancy R. Tague著何祯等译质量工具箱.中国城市出版社,2004年4月
[35]林学欣.变速器生产线SPC知识管理系统生成研究:[硕士学位论文].南京:南京理工大学,2004年5月
[36]魏明.离散制造业质量工具集成方法与应用研究:[硕士学位论文].天津:天津大学,2005
[37]刘顺忠.数理统计理论、方法、应用和软件实现华中科技大学出版社.2005年9月
[38]黄宏升.统计技术与方法在质量管理中的应用.国防工业出版社.2006年3月
[2] J.S.Hunter. Statistical Design Applied to Product Design [J]. Journal of Quality Technology, 17(3), 210-221, 1985
[3] J.S.Hunter. Signal to noise Ratio Debated (Letter to Editor) [J] Quality Progress,20,7-9, 1987
[4] V.N.Nair. Taguchi’s Parameter Design: A Panel Discussion[J]. Techno metrics, 34(2), 127-161, 1992
[5]田口玄一著.开发、设计阶段的质量管理学[M].兵器工业出版社,北京1988年
[6] T.N.Goh Tguchi Methods: some Teclmical, Cultural and Pedagogical Perspectlves [J] Quality and Reliability Engineering International, 9, 185-202, 1993
[7] G.Hahn, R.Hoerl. Key Challenges for Statisticians in Busmess and Industry ( and Discussion )[J]. Techno metrics, 40(3), 195-213, 1998
[8]张公绪,孙静加入WTO后企业的质量管理应该怎么办[J]上海质量,2001年12月
[9]陈丽薇.控制多元质量特性的方法[J],世界标准化与质量管理,1999年2月
[10]何祯,吕海利.多元质量特性稳健性设计方法的优化研究. 2007年2月
[11]耿修林.多元质量特性预报一回归分析的应用.2008年9月
[12]杜亚维,多品种小批量生产质量控制管理系统的研究与开发.河北:华北电力大学,2006年12月
[13] D.S.Bai,L.S.Chio . x and R Charts for Non-nomlal Distribution [J]. Journal of Quality Technology, 27, 47-64, 1995
[14]吴澄主编.现代集成制造系统系列,现代集成制造系统导论一概念、方法、技术和应用,清华大学出版社一施普林格出版社,2002年2月
[15]陈俊,唐晓青.基于质量工具的质量计划过程模型研究.计算机集成制造系统,1999 .
[16]冯禹,马玉林,蔡鹤皋.先进制造环境下的质量保障技术.专题报道,2000年6月
[17]何祯,制造业连续质量改进方法与应用研究.天津大学,2000年2月
[18]杨跃进,6西格玛管理与其他管理方法和管理体系,中国质量,2003.9
[19]郎志正,6西格玛法的本质和特点以及应用中需关注的问题,中国质量,2003年8月
[20] He Zhen, Liu Bao , Qi Ershi . A Sludy on Process Quality lmprovemenl Using SPC/ DOE. Proceedings of the 7th Intemational Conference of Industrial Engineering and Engineering Management. Aug. 2000, Guangzhou, China
[21]肖文敏,王雪莲,张喜鹏,统计过程控制SPC的具体应用,电子质量,2003年6月
[22]杨建生,陈建军,完善组装工艺与实施统计过程控制SPC,电子质量,2003年11月
[23]龚波,何新贵,一种基于SPC的软件过程质量分析方法计算机工程与设计2005年3月
[24]钟伦燕,刘红彭,苏娥,SPC的典型控制图的应用范围电子质量2001年9月
[25]郝立平,李平,SPC技术应用及应注意的几个问题,中国质量2003年6月
[26]蔡纯之,SPC控制图技术在生产线质量控制中的应用,机械制造2003年5月
[27]韩国灿.统计过程控制SPC在挤出过程中的应用: (硕士学位论文):北京化工大学,2004年5月
[28]王毓芳,郝凤.质量分析质量改进与统计技术,中国计量出版社,2003年10月
[31]焦叔斌等译,朱兰质量手册.中国人民大学出版社,2003年11月
[32]唐晓芬.六西格玛实施技巧.中国标准出版社2003年7月
[33] Keti R.Bhote & Adi KBhote著,石柱译,世界级质量管理工具(第二版).中国人民大学出版社,2004年
[34] Nancy R. Tague著何祯等译质量工具箱.中国城市出版社,2004年4月
[35]林学欣.变速器生产线SPC知识管理系统生成研究:[硕士学位论文].南京:南京理工大学,2004年5月
[36]魏明.离散制造业质量工具集成方法与应用研究:[硕士学位论文].天津:天津大学,2005
[37]刘顺忠.数理统计理论、方法、应用和软件实现华中科技大学出版社.2005年9月
[38]黄宏升.统计技术与方法在质量管理中的应用.国防工业出版社.2006年3月