浅谈统计质量控制解读.doc

浅谈统计质量控制 摘要: 统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是企业实施精细化管理的有效手段之一，也是质量管理非常重要的基础工作统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是质量管理非常重要的基础工作，它不但为过程控制提供了强有力的工具，同时也使过程控制的数据分析结果成为企业领导决策的主要信息依据。手工检测 ?手工检测是质检人员使用手动量仪（如卡尺、千分表等）获取要求的质量数据，填写相应的质检单，然后用计算机输入工具（如键盘）将相应的质量数据输入计算机进行处理。这种方法虽然费工费时，且易于出错，但由于操作简单、经济，且在目前情况下，企业的计量器具难以全部自动化和数字化，所以仍是目前获取质量信息的主要手段。 半自动检测 半自动检测是质检人员使用具有电信号输出能力的量仪进行质检操作，检验结果通过量仪与计算机的接口，以人机交互方式直接输入计算机，不需要质检人员输入检测结果。这种检测方法符合传统的作业习惯，又克服了手工检测易于出错的缺点，使用灵活方便，不受地点、条件限制，是一种很有发展前途的方法。自动检测是用自动化量仪或设备（如坐标测量机）与计算机相联接，自动完成检验操作和数据获取的方法，其采集方式可以是在线，也可以是离线的。这种检测方法精度高、自动化程度高、可靠性高，可完成各种复杂零件及复杂曲面零件的检测，但成本高。使用受到设备和检测场所的限制，一般主要用于高精度、复杂结构、复杂曲面零件的检测。柏拉图法是质量管理最常用的工具之一。 柏拉图法又称排列图法或主次因素分析图法，由意大利学者柏拉图博士在1906 年分析意大利社会财富分布状况时首先提出。他在研究中发现，少数人占有社会上的大量财富，而绝大多数人处于贫困状况，即发现了“关键的少数和次要的多数” 的关系。其后，美国质量管理专家朱兰博士把这一原理应用到质量管理中来，他发现影响产品质量特性的因素虽然很多，但起主要作用的仅是其中少数几项，这一现象完全符合关键的少数和次要的多数规律，从而把柏拉图法用在寻找影响质量的关键因素上。拍拉图法并不仅仅适用于确定某个特定产品的质量问题，更重要的是要在合理分层的基础上，分别找出各层的主要矛盾及其相互关系。 从右坐标累积百分率为80%、90%、100%处向左平行于横轴引三条虚线，横坐标及三条虚线由下向上分为A、B、C三个类区。A类因素（关键因素），占累计频率的90%；B类因素从80%—90%占累计频率的10%，称为次要因素；C类因素从90%-100%，占累计频率的10%，称为一般因素。我们首先要解决的就是A类因素。 在上图中，我们可以清晰地看到，前两项缺陷的累计频率已经达到了71.4%，不难看出，前两项缺陷应该成为我们改善的重点内容。 3、采用因果图，寻找问题的根源 因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，控制图法就是能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出质量它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。 控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。 上图中可以看到混凝土坍落度的方差和数值的趋势，依据控制图的判异准则，我们可以判断工程施工过程是否处于受控的状态。如果处于失控的状态，我们将采取措施，使工程施工受控，并保持下去。 在我们天源科创的生产和施工过程中，还可以控制一些过程缺陷。常用的有：不良率控制图(P chart)、不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart)、缺点数控制图(C chart)和单位缺点数控制图(U chart)。举个例子，比如在施工过程中，我们需要控制钢筋加工的合格率，因此，可以使用P图来进行控制。可以将加工的钢筋按照批次、每天或者其他的数据标签来分层，之后计算出每批或者每天的钢筋加工合格率，然后按照控制图的做法，做出控制图，来控制钢筋的加工质量。 关于控制图的判异，我们可以参照国标GB/T4091—2001《常规控制图》中规定的8种判异准则。 （五）持续改进，利用统计质量控制，加强质量控制，提高顾客满意度 质量管理总是不断从低级