质量管理课程设计.docx
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质量管理课程设计
质量工程与基础管理课程设计
题目:
SPC在轴承产品质量控制中的应用
指导老师:
小组成员:
时间:
2014年1月1日
摘要:
随着科技水平的不断提高,高科技的产品不断被应用于日常生活。
于是,各种各样的轴承应运而生。
轴承在机械中主要是起支撑及减少磨擦的作用,所以轴承的精度、噪音等都直接关系到机械的使用及寿命。
因为轴承的类型多范围广,不便于对轴承生产的详细管理。
本文从轴承的生产环节提出实施全程质量管理理念,倡导产品质量过程分析.采用SPC的方法,对轴承进行全过程控制.
关键词:
SPC轴承产品质量控制
一。
引言
面对日益激烈的市场竞争,产品质量已经成为企业生存和竞争优势的关键所在.山西外经轴承公司在对成品电轴承的在线流动检测中,发现了轴承质量特性偏离标准会产生制造不合格品、浪费原材料等问题,从而影响最终产品的总体质量以及企业的经济效益.本文试着运用统计过程控制这一质管理手段,借助MINITAB软件对轴径这一生产中间环节进行控制。
作为国际上行之有效的质量管理技术SPC,受到越来越多的企业的重视和应用,已成为企业降低废品、提到产品质量、增加经济效益的重要工具.统计过程控制(StatisticalProcessControl,SPC)是指使用控制图等统计技术来分析过程和其输出,通过适当的措施来达到并保持过程稳定,从而实现改进和保证产品质量的目的。
控制图是判断生产工序过程是否控制状态的一种手段。
传统的质量控制有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品,这种检验策略通常是浪费和不经济的。
统计质量控制通过对动态生产过程中的每一道工序或连续生产过程的质量特性的数据监控,这样把传统的“事后检验"转化为积极的“提前预防”。
SPC自创立即在工业和服务等行业得到推广应用,ISO9000族质量体系和我国的GB4091质量体系均将SPC作为一项重要内容。
SPC可以帮助企业:
对过程提出可靠的评估、确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力、为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生、减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作;有了以上的预防和控制,我们的企业可以:
大幅降低生产过程的异常波动和产品报废率、科学提高企业生产力、有效削减生产成本、及时发现流程中的问题隐患、对流程中任何变化迅速做出反应、在制造现场随时做出准确判断和决策。
二。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。
(一)概念
SPC即统计过程控制。
在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:
正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除.异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除.过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。
(二)技术原理
统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的.当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态).由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
(1)正态性假定
任何生产过程生产出来的产品,其质量特性值总会存在一定程度的波动,当过程稳定或受控时,这些波动主要有5M1E,即人,机器,原材料,工艺方法,测量及生产环境等的微小变化造成的随机误差.此时,绝大多数质量特性值均值服从或近视服从正态分布。
(2)3σ准则
产品特性值X会服从正态分布即X—N(µ,σ2),P(μ-3σ〈x<μ+3σ)=0.9973。
也即(u-3σ〈X
(3)小概率原理
所谓小概率原理,即认为小概率事件一般是不会发生的,有3σ准则可知,若X服从正态分布N,则X的可能值超出控制界限的可能性只有0。
27%。
因此,一般认为不会超出控制界限。
(4)反证法思想
一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生,则怀疑原生产过程失控,即不稳定,此时要用5M1E去找原因,看是否发生了显著性变化。
(三)过程能力分析
过程能力指数(ProcessCapabilityIndex)简称PCI或CP,也称工序能力指数。
评价数据所来自的过程(总体),保证产品满足要求的能力.而过程能力一般通过过程能力指数衡量:
式中:
T=Tu-Tl,Tu为公差上限,Tl为公差下限;σ为质量特性值总体的标准差,其中T产品对技术的要求,而σ反映过程加工质量。
(四)SPC分析
SPC分析主要判断生产过程是否处于统计控制状态,即进行工序稳定性分析.用户可对任意工位号的某个班次或所有班次按任意时间段或任意星期或任意月份采集的SPC数据进行x—S分析,当用户确定分析条件后,计算机从库中提取相应数据进行分析,并将结果以数据报表和图形方式分别输出.分析用控制图的判异准则有俩类:
(1)点出界就判异;
(2)界内点排列不随机则判异。
关于判异准则,常规控制图的标准GB/T4091—2001有八种准则。
GB/T4091—2001(idtISO8258:
1991《常规控制图》标准与GB/T4091-1983标准相比,判别准则的描点模式有了很大变化.)
1)一个点距离中心线距离大于3个标准差;
2)连续9个点落在中心线同一侧;
3)连续6个点递增或递减;
4)连续14个点中相邻交替上下;
5)连续3点中有2点落在2倍1与3倍标准差控制界限之间;
6)连续5点中有4点落在1倍标准差控制界限之间;
7)连续15点落在中心线俩侧的1倍标准差区域内;
8)连续8个点落在中心线俩侧且无一在1倍标准差区域内。
(五)选择缘由
在我国SPC理论的应用还没有普及。
随着市场竞争的日益激烈,企业对产品的质量提出了更高的要求,特别是生产国际化的产品,企业将面临着全球化的产品竞争,而产品竞争的法宝就是以质取胜,质量无国界,企业要想加入全球产业链之中,就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理,纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证。
而国际标准化组织(ISO)也将SPC作为ISO9000族质量体系改进的重要内容,QS9000认证也将SPC列为一项重要指标。
鉴于此,世界许多大公司不仅自身采用SPC,而且要求供应商也必须采用SPC控制质量,SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具和质量保证手段,也是利用高新技术改造传统企业的重要内容。
—
应用SPC进行质量控制可使企业获得以下几方面的好处:
A、提高产品合格率,降低生产成本,提高企业效益
B、降低产品售后服务费用,包括因质量原因引发的退货、换货、修理-
C、实时监控企业质量管理过程,全面掌握质量动态,及时发现质量变异-
D、多种控制图提供质量变异分析方法,提供质量管理决策支持,使质量管理者能找出真正使质量变异的原因,有助于企业持续改善质量-
E、获得采购商对质量管理的认可,从而获得更多客户-
F、提升现代管理及信息化建设水平,改善企业形象-
”SPC统计过程控制系统"通过对生产过程的控制,防止不合格品的出现,达到降低质量成本目的;通过防止不合格产品流向用户,降低了用户抱怨和赔偿。
.
三案例分析
(一)公司介绍:
山西外经物资总公司轴承销售分公司是一家销售和代理SKF的经销商,成立于2000年9月,凭借在轴承领域的专业水平和成熟的技术,在轴承销售领域迅速崛起。
依靠产品质量求发展,不断为用户提供满意的产品,是我们始终不变的追求。
在充分引进国外SKF的基础上,还代理HRB,ZWZ,等国内知明品牌,并已广泛应用于冶金、化工、起重、供水、制药、机械设备等众多领域。
以一流的产品质量和精湛的技术服务受到了用户的一致好评!
以骄人的销售业绩而享受全面的价格优惠和技术支持。
(二)数据搜集和正态分布检验
(1)在网上查找山西外经物资总公司某一生产稳定的按照抽样规则收集轴径数据,绘制下表:
数据测量和数据处理:
(轴径:
75±0.1)
样本编号
测量值
S
X1
X2
X3
X4
X5
1
74。
97
74。
97
75.04
74.91
74。
86
74。
950
0。
0682
2
74。
90
74。
89
74.94
74。
90
74.91
74。
908
0.0192
3
74。
91
75。
01
74。
95
74。
94
74.90
74。
942
0.0432
4
74.88
74.91
74.89
74。
97
74。
92
74。
914
0。
0351
5
74。
98
74。
91
74。
93
74。
90
74.99
74。
942
0。
0409
6
74。
90
74.92
74.98
74.96
74。
91
74.934
0。
0344
7
74.96
74。
91
74。
99
74.99
75。
01
74.972
0.0390
8
75.01
74.94
74.97
74.92
75.02
74。
972
0。
0432
9
74。
94
74。
98
74.95
74。
89
74。
93
74。
938
0。
0390
10
74。
96
74。
87
74.86
74.91
74。
91
74。
902
0.0396
11
74.98
75。
00
74.92
75.00
74。
93
74.966
0。
0385
12
74。
93
74.95
74.95
75。
03
74.93
74。
958
0。
0415
13
74.92
74。
88
74.89
74.91
74.92
74。
904
0.0182
14
74。
86
74。
92
74.89
74。
95
74。
94
74。
912
0。
0370
15
74.95
74。
96
74.98
75.02
75.01
74。
984
0。
0305
16
74.90
74。
90
74.86
74.89
74.94
74.898
0.0286
17
74。
99
74。
91
75.00
74。
98
74。
90
74。
956
0.0472
18
74。
93
74。
91
74.96
74.98
74。
92
74.940
0。
0292
19
74.90
74.97
74。
90
75.03
74.92
74.944
0.0559
20
74.89
74。
92
74。
90
74.91
74.97
74。
918
0.0311
21
74.90
74.91
74。
92
74。
95
74。
92
74.920
0。
0187
22
74.95
75.00
74.96
74。
96
75。
01
74。
976
0.0270
23
74。
89
74.90
74。
95
74。
93
74.93
74.920
0.0245
24
74。
89
74.88
74.91
74。
90
74。
88
74。
892
0。
0130
25
74.91
74。
95
74.99
74。
96
74。
95
74。
952
0。
0286
(2)画直方图
由上图可知:
数据出现异常型-——呈偏态型,说明产品出现异常.且大部分尺寸处于控制范围之外,应该适当放宽尺寸规格路线。
(3)正态分布检验使用统计软件MINITAB对这125个测试数据进行正态性检验,如下图所示.P值大于0。
05,默认显著水平为95%,由此可见125个测试数据为正态分布。
(4)分析用控制图制作
由于所搜集数据为从一组轴颈上,测量故采用单值—标准差控制图,
用MINITAB软件作控制图如下:
经检验,分析用控制图中出现异常。
根据八条检验规则,不难发现样本组中,轴径的单值控制图检验结果:
1)连续3个点中有2个点在中心线一侧的2σ范围之外。
2)一个点在中心线3σ范围之外。
2)5个点中有4个在中心线一侧的2σ范围之外。
(5)通过调整工艺参数、调整设备、换模,发现其中存在问题,恢复生产工艺.
剔除出现问题的样本组数据(8,17,24)重新制作控制图如下
样本编号
测量值
S
X1
X2
X3
X4
X5
1
74。
97
74。
97
75。
04
74。
91
74.86
74。
95
0。
0682
2
74.9
74。
89
74。
94
74。
9
74。
91
74.908
0。
0192
3
74.91
75.01
74。
95
74.94
74.9
74。
942
0.0432
4
74。
88
74.91
74.89
74。
97
74.92
74。
914
0。
0351
5
74.98
74。
91
74.93
74。
9
74。
99
74.942
0.0409
6
74。
9
74。
92
74。
98
74.96
74.91
74.934
0.0344
7
74.96
74.91
74。
99
74.99
75.01
74.972
0.039
8
74。
94
74.98
74.95
74。
89
74。
93
74.938
0。
039
9
74。
96
74。
87
74.86
74.91
74。
91
74。
902
0.0396
10
74。
98
75
74.92
75
74。
93
74。
966
0。
0385
11
74。
93
74.95
74.95
75。
03
74。
93
74.958
0.0415
12
74.92
74.88
74.89
74。
91
74.92
74.904
0。
0182
13
74.86
74.92
74。
89
74。
95
74.94
74.912
0。
037
14
74。
95
74。
96
74。
98
75。
02
75。
01
74。
984
0.0305
15
74.9
74.9
74.86
74。
89
74。
94
74。
898
0.0286
16
74.93
74。
91
74.96
74。
98
74.92
74。
94
0。
0292
17
74.9
74.97
74。
9
75。
03
74.92
74。
944
0.0559
18
74.89
74。
92
74。
9
74.91
74。
97
74。
918
0.0311
19
74.9
74.91
74.92
74.95
74。
92
74.92
0。
0187
20
74。
95
75
74。
96
74.96
75。
01
74。
976
0。
027
21
74。
89
74。
9
74。
95
74。
93
74.93
74.92
0。
0245
22
74。
91
74.95
74.99
74。
96
74。
95
74.952
0.0286
由图及8项判异准则检验得出样本中不存在异常点,即初步判断过程处于统计稳态.试计算该过程的过程能力指数。
(三)过程能力分析:
过程能力指数和不合格品率:
﹪
通过计算可知Cp=0.396<0.67,说明过程能力非常不足,应采取紧急措施,改善质量并追究原因,必要时规格再作检验。
1.当Cp过小时,减小分散程度的措施
A在不影响最终产品质量的情况下,适当放宽该过程产品的公差范围,但必须通过严格的论证,确定放宽公差范围不会影响产品质量;
B分析过程质量低的原因,有的放矢地采取相应措施改进过程,如采用过程控制图对过程进行控制,改进工艺方法,修订操作规程,优化工艺参数,推广新材料、新工艺、新技术;
C检修、改造设备;可能时,采用精度更高的设备;加强过程质量监控,如进行全数检验。
2.当Cp〈1.33时,若K>0。
25,则必须采取措施,解决中心偏移的问题:
减少过程中心偏移量的主要措施:
A.对大量生产过程进行统计分析,寻找人、机、料、法、环、测量随时间推移而逐渐变化的规律,及时进行调整或采取设备自补偿调整等;
B.根据中心偏移量,通过首件检验调整设备;
C.改变操作者的操作习惯,如孔、轴加工向最大实体尺寸偏移的倾向性习惯,以公差中心值为加工依据。
四.因素分析和质量改进措施
(一)因素分析:
因果图
(二)改进措施:
通过质量控制和质量改进来提高产品的合格率
质量改进:
防差错法就是意味着“第一次就把事情做好”,它包括错误预防和错误检查两部分,在错误检查的同时对错误采取纠正措施。
第一:
树立防错观念,每一个员工本着“一次把事情做好”的原则,不要把寻找错误的工作交给你的下道工序,树立追求零缺陷的完美理念.通过采取措施有效降低人在操作过程中的紧张感和压迫感,把工作过程的结果对操作者的依赖降低,最大程度减少人为差错。
第二:
预防为主:
在产品研制前,把一切可能存在的问题提前考虑清楚并采取预防措施,把可能存在的风险降至最低.
第二:
错误检查,错误检查与事先预防并重,企业要强调采用自动检查、自动采取措施的要求,从而提高产品的合格率。
第三:
防错技术:
企业应该优化生产过程,使用专用防错设备,精简过程步骤,使用控制图.
第四:
成立QC小组,调动人的积极性,充分发挥人的无限能力,从而改善和提高企业的素质.
第五:
采用5S管理:
即整理、整顿、清扫、清洁和素养.降低不必要的材料、工具的浪费;减少寻找工具、材料等时间;提高工作效率。
采用8D过程即D0:
征兆紧急反应措施D1:
小组成立;D2:
问题说明 ;D3:
实施并验证临时措施 ;D4:
确定并验证根本原因 ;D5:
选择和验证永久纠正措施 ;D6:
实施永久纠正措施 ;D7:
预防再发生 ;D8:
小组祝贺.
五.总结
本书通过轴承的生产过程进行不断控制,不断改进,减少轴承误差,确保轴承的精确度。
通过这次毕业论文的设计,让我学到了许多没有学到的知识,增强了自己的独立思考能力和实际动手能力,让我在轴承在生活中的作用及生产发展中获得了更多的知识,特别是一些专业性很强的知识和老师们的一些工作经验让我受益匪浅,这是我在短时间内都不能学到的。
六.致谢
在本论文完成之际,首先要向我的指导老师致以诚挚的谢意。
同时,我要感谢学院给我们授课的各位老师,正是由于他们的传道、授业、解惑,让我学到了专业知识,并从他们身上学到了如何求知治学、怎样为人处事。
我也要感谢学校给了良好的学习环境和生活环境,让我的大学生活丰富多彩。
另外,在我毕业论文写作中,衷心感谢我的同窗同学们,他们也给了我很多无私的帮助和支持.
参考文献
1.教材:
韩之俊、许前、钟晓芳主编:
《质量管理》(第三版),科学出版社,2011年6月。
2.龚益鸣主编:
《现代质量管理学》(第二版),清华大学出版社,2007年1月。
3。
马国柱主编:
《质量管理与质量保证》,机械工业出版社,2001年3月.
4。
张公绪主编:
《新编质量管理学》(第二版),高等教育出版社,2003。
8。
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