2011年第11期 (总第 147期 ) 大 众 科 技 DAZHONG KE J No．11。2011 (Cumulatively No．1 47) 基于控制图~fl M in i tab软件的某公司SPC应用研究 何 军 方凤青 (广西工学院，广西 柳州 545006) 【摘 要】文章以实例来验证，在企业产品合格率低于公司目标的情况下，致力于研究如何运用统计过程控制方法和质量 控制工具对企业生产过程中产生的不合格品原因进行查找 ，运用 Minitab软件 ，绘制排列图、控制图等来进行原因分析判断， 通过对产品生产过程中的质量控制和质量改进来提高产品的合格率，进而提高企业车间的生产效率，提高企业的产品质量水平。 【关键词】产品质量；不合格品率；统计过程控制；Minitab 【中图分类号】TH165 【文献标识码】A 【文章编号】1008—1151(2O11)11—0031—04 Application and research 0n SPC ofa company based 0n controlcharts and Minim so1．are Abstract：In the case of product qualifed rate iS lower than the target of company,how to use statistical process control methods and quality control tools to find the cause of unqualifed products in the production process was researched．Use of Minitab software． drawing order diagrams，control charts，etc．to analyze the cause of judgment．Improve the qualifed rate of products though quality control and quality improvement in the production process，thereby improving their production efficiency and product quality．Practical exampleswereverifedinthispaper． Key words：Product quality：Unqualified products rate；Statistical process control；Minitab 统计过程控制 (Statistical Process Control，简称 SPC)指应用统计学的理论和方法，通过对生产过程中某些重 要的质量指标值进行数据分析和诊断，及时发现生产中存在 的质量波动并且采取相应措施，来保证生产过程处于统计受 控状态 (稳定状态)。 本文以W公司为调研背景，对该公司的凸轮轴车间的不 合格产品质量情况进行调查，发现目前的产品质量情况与公 司的目标有所差距。为此，以统计质量控制理论为基础，结 合控制图和 Minitab软件，对公司的不 良质量情况进行不 良 原因查找，对质量进行有效预防控制。 1 控制图基本知识 一 般来说，SPC用来保证生产过程处于统计受控状态 (稳 定状态)。即指反映过程分布的参数不随时间而变化。在SPC 所应用的众多工 具和方法中，控制图占有非常重要的地位， 是SPC的核心技术。 控制图是用来分析和判断工序是否处于稳定状态的一种 图形工具。它通过监视生产过程中工序质量随时间波动的情 况，判定工艺过程中是否出现异常因素，并采取相应的控制 措施，使工艺过程的质量状态得到控制。 控制图的基本功能是利用抽样检验的样本数据去分析、 判断工序的质量状态，以预防工序失控，减少工序波动和不 合格品的产生。 1．1 控制图原理 控制图是对过程质量特征值加以测定、记录并进行控制 管理的一种统计工具。可以使用控制图跟踪一段时间内的过 程统计量并检测是否存在特殊原因。 控制图上有中心线(Central Line，简称cL)、上控制界 限(Upper Control Limit，简称 UCL)和下控制界限(Lower Control Limit，简称 LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统 计量的点列。图 1就是用统计软件 Minitab作的一张控制图， 其中UCL、CL与LCL统称为控制限。若控制图中的点落在UCL 或LCL之外或在UCL与LCL之间的点排列不随机，则表示出 现了异常。如图 1中的两个点 1。 囊虑■ 2翦 lnmx,-It控■■ t ● ̂ 鼍· 舞 2 图 1 控制图 当点落于控制限制的界限之内，且这些点未显示出任何 非随机模式时，过程即受控制。 【收稿 日期】2011-09-11 【作者简介】何军 (1958一)，男，广西来宾人，广西工学院管理系教师，管理学硕士，高级工程师。 ． 31． 万方数据 在应用控制图进行质量控制时，很多情况下，不知道质 量指标值的分布，而测量的样本量比较大，根据中心极限定 理，无论总体服从什么分布，样本均值服从正态分布或者近 似正态分布，就可以将样本均值作为控制对象，应用正态分 布来进行控制分析。在最常见的正态分布控制图中，UCL与LCL 距cL的距离是三个标准差，m83 原则。按照正态分布的性质， 如果过程处于受控状态，则质量特征值落在±3 个标准差的 控制限之外概率是0．0027。根据小概率事件几乎不可能发生 的原理，一旦有样本统计量的点子落在了控制限之外，那么 几乎可以肯定是过程的均值或者方差发生了改变。 1．2 SPC控制图判读原则 SPC过程的判读原则有三条判稳原则和八条判异原则。 (1)控制图的判稳准则 ①连续25个点，界外点数d=O。连续25个点中，没有一个 点超出控制规格，则该过程是稳定的。 ②连续35个点，界外点数d≤l。 ③连续100个点，界外点数d≤2。 另～方面，三条判稳原则所需要的样品个数依次递增， 也即成本越来越高，所以进行判稳时，先从原则①开始，如 果不能判稳，则按原则②进行判定。如果还不能判稳，则按 原则③进行判定。如果原则③也不能满足要求，则应该查找 过程异常的原因。应尽量采用原则②与原则③进行判定。 (2)控制图的判异准则 通常采用的判异原则有8个，也就是Minitab中八种特殊 原因检验，如下所示： 检验 i：1个点落在A区外； 检验 2：连续 9个点落在中心线同一侧； 检验 3：连续 6点全部递增或全部递减 (趋势)； 检验 4：连续 l4个点中相邻点上下交替； 检验 5：连续3点中有 2点落在中心线同一侧的B区以外； 检验 6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的c区以外； 检验 7：连续 15个点落在中心线两侧的C区内； 检验 8：连续 8点落在中心线两侧且无一点落在 C区内。 (3)控制图分类 控制图的种类很多。按照要控制的产品质量特征值的不 同，可以分为计量SPC控制图和计数SPC控制图。 产品的质量特征为计量型数据时，可采用计量SPC控制 图，常用的有以下几种： ◇均值一标准差控制图(；一S图)：精度最高，计算量大。 ◇均值一极差控制图(；-R图)：精度尚可，使用方便。 ◇中位数一极差控制图(Me—R图)：精度较差，计算量d'9。 ◇单值一移动极差控制图( 一MR图)：不得已时使用。 产品的质量特征为计数型数据时，可采用计数SPC控制 图。计数值控制图又分为计件制控制图和计点值控制图。 SPC控制图的选择从数据的特性开始，看数据是计量型数 据还是计数型数据，其一般选择的程序见相关理论。 (4)控制界限的确定 控制图中的上下控制界限是判断工艺过程或工序是否失 控的主要依据。因此，在应用控制图工具时，如何经济、合 理地确定上下控制界限便成为关键。 在 3 质量管理中，控制图的上下控制界限是根据±3 法来计算的，常用控制图控制界限计算公式见有关专业理论。 2 Minitab软件介绍 Minitab是一系列能以很高的数据精度执行统计分析的 程序，起源于宾夕法尼亚州立大学，最初是用来改进统计学 的教学的，之后快速地传播其他大学和企业。Minitab是为 质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导， 是一个很好的质量管理和质量设计的工具软件，更是持续质 量改进的良好工具软件。 自Minitab于 1972年创立以来，Minitab统计软件已在 全球超过4000所高校中使用，并被超过 500种教科书引用。 该软件方便掌握使用，赢得大家的信任，成为统计领域最为 普及的软件工具之一。Minitab在统计教学中及企业中发挥 着积极作用，为质量改善和概率应用提供准确和易用的工具， 帮助企业进行质量控制、实验设计、可靠性／残差分析以及常 用统计分析。Minitab适用于任何规模的企业，它已在全球 80个国家中得到使用，被许多世界一流的公司所采用。 MINITAB软件主要有以下2个特点： @MINITAB的核心功能之一就是进行数据分析处理，其 功能强大、快速便捷。它涵盖了统计技术的基本统计、回归 分析、方差分析、实验设计分析、控制图、质量工具和可靠 性工具等。只要输入数据，进行简单操作就可以处理好这些 数据。这样对于从事质量控制的人员可以节省很多时间，使 其具有精力寻求更多的质量改善点从而使产品质量进一步提 高，既减少了损失，又降低了成本。 ②图形处理，直观形象。图形和数据相对于长篇大论要 直观和具有说服力。对于质量控制人员，手绘图形处理不仅 烦琐麻烦，并且画出的图形也不够准确。MINITAB具有丰富 的图形分析功能。它涵盖了直方图、散布图、排列图、概率 图等很多图形功能，为质量控制的直观表达构建 了一个平台。 3 实例研究 3．1 企业背景概况 本文研究对象是 W公司的凸轮轴车间。该车间主要加工 设备是数控磨床和钻床，生产的产品主要为凸轮轴总成，目 前已形成年产 25万件的产能，填补了广西区内的空白，为企 业创造了大约 60％的利润。 本文研究的对象是在工厂真实环境中取得的数据，不同 于在实验室加工，具有实际的加工环境，有 良好的实际意义。 3．2 现场调查 在 W公司查阅凸轮轴车间的不合格品统计报表，对该车 间 2010年 9～12月不合格情况进行了调查。见表 1，并绘制 了折线图，见图 1。 表1 凸轮轴2010年9～12月不合格品情况调查表 ＼ 日期 项目内 ＼＼ 9月 lO月 11月 l2月 总计 加工数量 (件) 18187 20144 24407 27163 89901 不合格品数 (件 ) 298 4l9 503 498 1716 不合格品率 (％) 1．64％ 2．08％ 2．06％ l_83％ 1．91％ 一 32． 万方数据 图 1 不合格品率折线图 从折线图看出10月和 11月均超过公司2％的考核指标。 3．3 原因分析 (1)寻找问题症结 要找出问题的原因所在，必须层层深入分析。凸轮轴总 成加工过程共有 24道工序，每一道工序都可能产生不合格 品，那么这 1716件不合格品都是哪些工序产生的，主要问题 在哪里?于是，按工序区分进行了分层统计，见表 2，并绘 制了排列图。 将数据输入 Minitab软件的工作表 ，选择 “统计＼质 量工具＼pareto图 ”，然后选择 “已整理成表格的缺陷数 据”，如图2所示，单击 “确定”，并对排列图进行字体等的 调整，得到想要的效果排列图，如图 3所示。 表2 工序不合格品统计表 工 序 产 生 不 合 格 品 数 (件 ) 百 分 比 (％) 累 计 百 分 比 (％) 12O 1374 80．1 8O．1 40 163 9．5 89．6 130 66 3．8 93．4 50 24 1．4 94．8 其 他 89 5．2 1O0．O 总 计 1716 lO0．O 图2 操作过程 图3 各工序产生不合格品排列图 从图3可直观地看出凸轮轴...