建筑企业的质量管理.ppt

在生产过程中通过抽样取得数据，把样本统计量描在图上来分析判断工序状态。如果点子随机地落在上、下控制界限内，则表明生产过程正常，工序处于稳定状态，不会产生不合格品，如果点子超出控制界限，或点子排列有缺陷，则表明生产条件发生了异常变化，工序处于失控状态。 (2)控制图的作用。控制图是用样本数据来分析判断工序(总体)是否处于稳定状态的有效工具。它的主要作用有两个： 1)工序分析，即分析生产过程是否稳定。 2)工序控制，即控制工序质量状态。 具体内容不作详细介绍 2．控制图的原理 造成质量数据差异性主要有五个方面因素，即:人:包括质量意识、技术熟练程度、疲劳等因素;材料:包括材料成分、外形尺寸、理化性能等因素，方法:包括生产工艺、操作方法等因素,环境:包括工作地点的温度、湿度、清洁条件、噪音干扰等因素，机械设备:包括其精度、维修保养状况等因素。所有这些在生产过程中都同时对产品质量起着影响作用。 上述造成质量特性值波动的五个方面因素，归纳起来为两类原因：一类是偶然性原因，一类是系统性原因，偶然性原因是对产品质量经常起作用的因素，其具有随机性的特点。 这些因素在生产中大量存在，但对质量影响很小，一般来说不会因此造成废品。这些因素在技术上难以测量，且难以消除，难以避免，或在经济上不值得消除。通常把这类因素称为正常因素。 系统性原因是指如原材料质量规格有显著变化，工人不遵守操作规程，机械设备过度磨损或发生故障等。它对质量波动影响很大，要产生次品或废品。而这些因素是容易识别，也是可以避免的。通常把系统性原因称为异常因素。 在生产过程中，如果仅仅存在偶然性原因影响，而不存在异常因素，这时生产过程是处于稳定状态，或称为控制状态。 产品质量特性值的波动是有一定规律的，即质量特征值分布服从正态分布。控制图就是利用这个规律，来识别生产过程中的异常因素，控制由系统性原因造成的质量波动，保证工序处于控制状态。 如何衡量生产工序是否处于稳定状态，观察产品质量分布情况，一是看分布中心位置(μ)；二是看分布的离散程度（σ）见下图：图中每一条曲线都可以看成是生产过程进行中某一时刻可能的质量分布，它反映了该时刻的生产工序状态。图中列举了(a)、(b)、(c)、(d)四种情形。假定其初始状态是一样的，其产品质量都服从同一正态分布。 (a) (b) (c) (d) 图10-13 产品质量特性值分布曲线变化 情形(a)，产品质量分布中心与散差都不随时间(生产进程)而改变，即μ和σ不变，这种情况下我们对于生产出的产品以及将要生产的产品都有充分的把握；因而可以说这时的工序中没有异常因素存在，是处于控制状态。 情形(b)，产品质量分布中心μ随时间(生产进程)变化发生了较大偏移。 情形(c)，产品质量的散差增加了，即σ增大了。 情形(d)，产品质量分布中心和散差都发生了较大改变，即μ值偏离标准中心，σ值增大。 后三种情形都是由于工序中存在异常原因引起的，都有可能产生不合格品，工序不能再维持初始的质量水平，而处于不稳定状态。 因此，我们可依据描述产品质量分布的集中趋势和离散程度的统计特征值随时间(生产进程)的变化情况来分析工序是否处于稳定状态。在控制图中，只要样本质量的特征值是随机地落在上、下控制界限之内，就表明产品质量分布的参数μ和σ基本保持不变，工序中只存在偶然因素，工序是稳定的。而一旦发生了质量数据点飞出控制界限之外，或排列有缺陷，则说明工序中存在系统原因，使μ和σ发生了改变，生产过程出现异常情况。 3．控制图的种类不作详细介绍 4．控制图控制界限的确定 根据数理统计学原理和经济原则，采用的是“三倍标准偏差法”来确定控制界限，即将中心线定在被控制对象的平均值上，以中心线为基准向上、下各量三倍被控制对象的标准偏差作为上、下控制界限。因为控制图是以正态分布为理论依据，采用“三倍标准偏差法”可以在最经济的条件下，实现工序控制，达到保证产品质量的目的。 按三倍标准偏差法，各类控制图的控制界限的计算公式如表10—8所示。控制图用系数见表10—9。 控制图控制界限计算公式 表10-8 n=常数 n=常数 缺陷数C控制图 单位缺陷数u控制图 计 点 n=常数 n=常数 不合格品数Pn控制图 不合格品率P控制图 计 件 计 数 值 控制图 n≥2 n≥2 n≥2 n=1 n=2 平均数 控制图 极差R控制图 中位数 控制图 单值x控制图 移动极差Rs控制图 计 量 值 控 制 图 样本大小 控制界限 中心图 控制图种类 控制图用系数表 表10-9 2.66 1.77 1.46 1.29 1.