CN102591267A - 以目标来监控生产过程质量的方法 - Google Patents

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袁红星
张国红
***
杜阅光
贾涛
党霞
海洋
周永涛
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Abstract

一种以目标来监控生产过程质量的方法，包括如下步骤：①根据客户技术要求确定生产质量目标，即目标质量特性值的上限TU、下限TL，②选择工序性能指数PPK；③建立目标监控图，该目标监控图包括指示线部分和目标分布曲线，目标分布曲线位于坐标系的左侧；所述的指示线有六条横线，包括上、下规格线，上、下警戒线、上、下优等品线；④根据实际测定的生产质量特性值在上述目标监控图中打点、制作点连接线、平均值游标和生产质量特性值实际分布曲线，⑤判断目标实现的效果；该方法中的目标控制图的建立过程简单，利用该控制图去约束生产过程，保证了生产质量的稳定性和优异性，对于来料加工企业和小批量生产来说尤其适合。

Description

以目标来监控生产过程质量的方法
技术领域
本发明涉及一种质量监控方法，它是以目标来监控生产过程质量的方法，以达到或接近即目标状态。特别适用于无法保证生产过程稳定或批量较小情况下的质量监控，也可用于质量分析及改进效果验证。
背景技术
(1)波动图
波动图适用于质量控制中观察与分析质量特性值达标和波动状况，以便控制和改进质量。它具有结构简单、直接的特点，但它是一种粗放性的质量监控工具。
(2)常规控制图
控制图的原理为小概率事件原理。它具有使用范围广、灵敏度高，但实施过程复杂、工作量大，要准备数据，判定是否处于统计过程控制状态和技术稳态，并且对控制线要定期维护，其信息量仍有欠缺，因此无法在非统计过程控制状态和技术稳态或批量较小的情况下使用。
发明内容
本发明的目的在于对无法保证生产过程稳定或批量较小情况下的质量监控，提出了一种以目标来监控生产过程质量的方法。
本发明的技术方案是：一种以目标来监控生产过程质量的方法，包括如下步骤：
①根据客户技术要求确定生产质量目标，即目标质量特性值的上限TU、下限TL，
②选择工序性能指数PPK；
③建立目标监控图，该图为直角坐标系，其横轴为时间轴，竖轴为质量特性值轴；
该目标监控图包括指示线部分和目标分布曲线，目标分布曲线位于坐标系的左侧；
所述的指示线有六条横线，包括上、下规格线(也称合格线)，在最外侧；上、下警戒线(也称一等品线，在次外侧)、上、下优等品线，在规格中心线两侧；规格中心线；上述指示线通过将目标宽度，即目标质量特性值的上限TU、下限TL之间六等分得来；
规格线，上规格线TU、下规格线TL，
警戒线，上警戒线下警戒线
Figure BDA0000093875090000022
优等品线，上优等品线
Figure BDA0000093875090000023
下优等品线
Figure BDA0000093875090000024
规格中心线，
Figure BDA0000093875090000025
所述目标分布曲线根据目标质量特性值上下限(TU、TL)和选择的工序性能指数PPK来建立；
理想状态(即目标状态)下，质量特性值平均值与质量特性值上下限中心重合，由工序性能指数公式：式中PPK为工序性能指数，S为样本标准偏差，工序性能指数确定，可计算出要求的样品标准偏差，用样本标准偏差S估计总体标准偏差σ，由于理想状态遵循正态分布，由正态分布概率密度函数：
Figure BDA0000093875090000031
-∞＜x＜∞(式中均值μ等于目标质量特性值上下限中心，即
Figure BDA0000093875090000032
)，划出目标分布曲线；
④根据在一段时间内实际测定的生产质量特性值在上述目标监控图中打点、制作点连接线、平均值游标和生产质量特性值实际分布曲线，
a.对于实验室按照时间顺序定期抽样测定的数据，直接将生产质量特性值在直角坐标系中打点；对于在线仪器测定的连续数据，计算四分位数，划箱线图把一段时间数据的信息表示出来；
b.用折线将坐标系的点或箱线的中位数连接起来连接起来形成点连接线；
c.计算动态平均值，同时用短线在坐标系中表示出来形成平均值游标；
d.统计并画出生产质量特性值实际分布曲线；
将生产质量特性值的上限、下限等分成若干个区间；
计算测得的质量特性值在各个区间出现的频数N；
计算各频数之和M；
计算各个区间出现的频数N的百分影响量W，
Figure BDA0000093875090000033
以各个区间的中心点特性值为纵坐标，W为横坐标，在坐标系中划出实际分布曲线；
⑤判断目标实现的效果
a.定性目标效果：
通过视力识别生产质量特性值实际分布曲线与目标分布曲线的符合性，确定目标实现效果；
b.定量目标效果：
通过计算目标符合度确定目标实现效果；
目标符合度＝目标质量特性值上下限内各区间对应的频数百分影响量W与对应系数相乘结果之和-目标质量特性值上下限外各区间对应的频数百分影响量之和+正态分布情况下工序性能指数PPK所对应的不合格率；
下表为归一化处理后的目标质量特性值上下限内各区间所对应系数；
Figure BDA0000093875090000041
系数*p(x)列之和等于100
所述的生产目标做归一化处理，以下限为0，上限为1，然后六等分；
归一化处理公式：
Figure BDA0000093875090000042
其中X为需归一化的变量；
归一化后建立的相应的指示线和目标分布曲线：
规格线，上规格线1、下规格线0；
警戒线，上警戒线0.5+1/3、下警戒线0.5-1/3；
优等品线，上优等品线0.5+1/6、下优等品线0.5-1/6；
规格中心线为0.5；
相应的生产质量特性值也做归一化处理，并画出相应的生产质量特性值实际分布曲线。
该方法还包括判异规则。
根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常，按照质量特性指标宽度等6倍标准偏差控制，如图2，产生出以下判异规则：
准则1：一点落在规格线以外，虚报警概率0.27％，
提示：一点落在规格线以外，表明存在超标现象，应及时调整；
准则2：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，虚报警概率0.046％，
提示：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，表明控制存在异常，存在偏向单侧的可能，应及时调整；
准则3：连续2点落在不同侧的警戒线以外，虚报警概率0.18％，
提示：连续2点落在不同侧的警戒线以外，表明质量波动较大，应查明原因，及时调整；
准则4：连续9点落在规格中心线同一侧，虚报警概率0.3906％，
提示：连续9点落在规格中心线同一侧，表明控制中心偏离目标中心值，应及时调整；
准则5：连续6点递增或递减，虚报警概率0.2733％，
提示：连续6点递增或递减，表明设备或控制存在异常，应查明原因，及时排除或调整；
准则6：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，虚报警概率0.5331％，
提示：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，表明控制中心与目标中心值偏差较大，出现短时单侧偏离，应及时调整控制中心；
上述各种虚报警在目标监控图中采用警示点表示，警示点位于指示线部分的上部。
所述的目标监控图中还有数值显示部分，列表显示生产质量特性值。
该方法还包括如下步骤，将上述建立的图形采用实时显示的方式提供给被抽样检测的操作班组或工人。
本发明的有益效果
本发明通过建立目标监控图来实现生产过程的质量控制，该目标监控图就是针对波动图和常规控制图存在的缺陷，吸收其优点、摒弃其不足，在“目标控制理念”和多年的实际试验以及经验沉淀的基础上，引入等级品率线，依据正态分布与小概率事件原理创建的。
它具有直接、快捷、信息量大的特点，适合于服从正态分布的具有“上、下限”的质量特性监控，特别适用于无法保证生产过程稳定或批量较小情况下的质量监控，主要采取过程微调措施来实现目标分布。
该方法中目标监控图的建立是在生产进行之前，不像其它控制图需要从生产过程中产生，该目标监控图特别适合于来料加工企业，生产过程随不同的客户要求随时变化，过程难以稳定，利用其它控制图来监控生产过程，可能生产过程结束了，还没来得及建立起来控制图。
附图2-6通过统计结果的对比反映出了利用该控制图进行生产过程质量控制的直观效果。
采用方法的目标监控图进行生产过程的控制，简化了控制图建立的过程，能够在直接根据客户需求即目标建立起来控制图，然后利用该控制图去约束生产过程，能够保证生产质量的稳定性和优异性，对于来料加工企业和小批量生产来说尤其适合。
该目标监控图不但包含指示线部分和分布曲线、另外还包含平均值游标、警示点，能够表达出各种信息，直观性强，便于理解。
建立目标监控图的过程中对质量特性值进行归一化处理后，能够将不同批次的生产过程统一在一起，更利于该目标监控图的实施，对于工人和管理人员来说，对生产过程质量(质量是通过最大限度地减少对目标值的偏离而得到的最佳值——日本质量管理学家田口玄一)的理解更直观。
附图说明
图1为该目标监控图的结构示意图；
图2为该目标监控图的判异示意图；
图3为甲班组未使用以目标来监控生产过程质量的方法时的生产过程质量情况的定性评价；
图4为甲班组使用以目标来监控生产过程质量的方法时的生产过程质量情况的定性评价；
图5为乙班组未使用以目标来监控生产过程质量的方法时的生产过程质量情况的定性评价；
图6为乙班组使用以目标来监控生产过程质量的方法时的生产过程质量情况的定性评价。
图1中横轴为时间轴，竖轴为质量特性值轴，其中的中间的虚线为目标特性值的平均值线，靠***均值线两侧的实线分别为上、下优等品线，优等品线外侧的实线线为上、下警戒线，最外侧的实线为上、下规格线。
图1中星号为警示点，右侧的实线形成的曲线为目标分布曲线，虚线形成的曲线为生产质量特性值实际分布曲线，长方形条块为平均值游标。
图1中箱线图“○”表示温和异常值。箱线图，下横线为最小质量特性值，即零位或下边缘，上横线为最大质量特性值，即100％位数或上边缘，下箱线为25％位质量特性值或下四分位数，上箱线为75％位质量特性值或上四分位数，箱内横线为50％位数即中位质量特性值，即中位数，上四分位数减下四分位数称为四分位距，超出中位数±1.5倍四分位距，并且小于中位数±3倍四分位距称为温和异常值，用○表示，超出中位数±3倍四分位距称极端异常值，用*表示
具体实施方式
实施例：一种以目标来监控生产过程质量的方法，包括如下步骤：
①根据客户要求确定生产质量目标，即目标质量特性值的上限TU、下限TL，在实际生产中有些客户会直接提出目标质量特性值的上限、下限两个边界，但也存在部分客户只提出其中一个边界，对于这种情况，可以根据该工序和自身的具体情况拟定出另外一个合理的边界。
②选择工序性能指数PPK；
③建立目标监控图，该图为直角坐标系，其横轴为时间轴，竖轴为质量特性值轴；
该目标监控图包括指示线部分和目标分布曲线，目标分布曲线位于坐标系的左侧；
所述的指示线有六条横线，包括上、下规格线(也称合格线)，在最外侧；上、下警戒线(也称一等品线，在次外侧)、上、下优等品线，在规格中心线两侧；规格中心线；上述指示线通过将目标宽度，即目标质量特性值的上限TU、下限TL之间六等分得来；
规格线，上规格线TU、下规格线TL，
警戒线，上警戒线
Figure BDA0000093875090000091
下警戒线
Figure BDA0000093875090000092
优等品线，上优等品线
Figure BDA0000093875090000093
下优等品线
规格中心线，
Figure BDA0000093875090000095
所述目标分布曲线根据目标质量特性值上下限(TU、TL)和选择的工序性能指数PPK来建立；
理想状态(即目标状态)下，质量特性值平均值与质量特性值上下限中心重合，由工序性能指数公式：
Figure BDA0000093875090000096
式中PPK为工序性能指数，S为样本标准偏差，工序性能指数确定，可计算出要求的样品标准偏差，用样本标准偏差S估计总体标准偏差σ，由于理想状态遵循正态分布，由正态分布概率密度函数：-∞＜x＜∞(式中均值μ等于目标质量特性值上下限中心，即
Figure BDA0000093875090000098
)，划出目标分布曲线；
④根据在一段时间内实际测定的生产质量特性值在上述目标监控图中打点、制作点连接线、平均值游标和生产质量特性值实际分布曲线，
a.对于实验室按照时间顺序定期抽样测定的数据，直接将生产质量特性值在直角坐标系中打点；对于在线仪器测定的连续数据，计算四分位数，划箱线图把一段时间数据的信息表示出来；
b.用折线将坐标系的点或箱线的中位数连接起来连接起来形成点连接线；
c.计算动态平均值，同时用短线在坐标系中表示出来形成平均值游标；
d.统计并画出生产质量特性值实际分布曲线；
将生产质量特性值的上限、下限等分成若干个区间；
计算测得的质量特性值在各个区间出现的频数N；
计算各频数之和M；
计算各个区间出现的频数N的百分影响量W，
Figure BDA0000093875090000101
以各个区间的中点特性值为纵坐标，W为横坐标，在坐标系中划出实际分布曲线；
⑤判断目标实现的效果
a.定性目标效果：
通过视力识别生产质量特性值实际分布曲线与目标分布曲线的符合性，确定目标实现效果；
b.定量目标效果：
通过计算目标符合度确定目标实现效果；
目标符合度＝目标质量特性值上下限内各区间对应的频数百分影响量W与对应系数相乘结果之和-目标质量特性值上下限外各区间对应的频数百分影响量之和+正态分布情况下工序性能指数PPK所对应的不合格率；
下表为归一化处理后的目标质量特性值上下限内各区间所对应系数；
Figure BDA0000093875090000111
系数*p(x)列之和等于100
具体的可参见附图1，将上面所述的生产目标做归一化处理，以下限为0，上限为1，然后六等分；
归一化处理公式：
Figure BDA0000093875090000112
其中X为需归一化的变量；
归一化后建立的相应的指示线和目标分布曲线：
规格线，上规格线1、下规格线0；图中用实线表示。
警戒线，上警戒线0.5+1/3、下警戒线0.5-1/3；图中用双点划线表示。
优等品线，上优等品线0.5+1/6、下优等品线0.5-1/6；图中用点划线表示。
规格中心线为0.5；图中用虚线线表示。
目标分布曲线图中用实线曲线表示。
相应的生产质量特性值也做归一化处理，并用虚线画出相应的生产质量特性值实际分布曲线。
该方法还包括判异规则，
根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常，按照质量特性指标宽度等6倍标准偏差控制，如图2，产生出以下判异规则：
准则1：一点落在规格线以外，虚报警概率0.27％，
提示：一点落在规格线以外，表明存在超标现象，应及时调整；
准则2：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，虚报警概率0.046％，
提示：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，表明控制存在异常，存在偏向单侧的可能，应及时调整；
准则3：连续2点落在不同侧的警戒线以外，虚报警概率0.18％，
提示：连续2点落在不同侧的警戒线以外，表明质量波动较大，应查明原因，及时调整；
准则4：连续9点落在规格中心线同一侧，虚报警概率0.3906％，
提示：连续9点落在规格中心线同一侧，表明控制中心偏离目标中心值，应及时调整；
准则5：连续6点递增或递减，虚报警概率0.2733％，
提示：连续6点递增或递减，表明设备或控制存在异常，应查明原因，及时排除或调整；
准则6：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，虚报警概率0.5331％，
提示：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，表明控制中心与目标中心值偏差较大，出现短时单侧偏离，应及时调整控制中心；
上述各种虚报警在目标监控图中采用警示点表示，警示点位于指示线部分的上部，图1中的星号为警戒点。
所述的目标监控图中还有数值显示部分，列表显示生产质量特性值。这个列表显示部分可以单独设置区域来显示。
该方法还包括如下步骤，将上述建立的图形采用实时显示的方式提供给被抽样检测的操作班组或工人。

Claims (5)

1.一种以目标来监控生产过程质量的方法，包括如下步骤：
①根据客户技术要求确定生产质量目标，即目标质量特性值的上限TU、下限TL，
②选择工序性能指数PPK；
③建立目标监控图，该图为直角坐标系，其横轴为时间轴，竖轴为质量特性值轴；
该目标监控图包括指示线部分和目标分布曲线，目标分布曲线位于坐标系的左侧；
所述的指示线有六条横线，包括上、下规格线(也称合格线)，在最外侧；上、下警戒线(也称一等品线，在次外侧)、上、下优等品线，在规格中心线两侧；规格中心线；上述指示线通过将目标宽度，即目标质量特性值的上限TU、下限TL之间六等分得来；
规格线，上规格线TU、下规格线TL，
警戒线，上警戒线 下警戒线 
Figure FDA0000093875080000012
优等品线，上优等品线 
Figure FDA0000093875080000013
下优等品线 
规格中心线， 
Figure FDA0000093875080000015
所述目标分布曲线根据目标质量特性值上下限(TU、TL)和选择的工序性能指数PPK来建立；
理想状态(即目标状态)下，质量特性值平均值与质量特性值上下限中心重合，由工序性能指数公式： 
Figure FDA0000093875080000016
式中PPK为工序性能指数，S为样本标准偏差，工序性能指数确定，可计算出要求的样品标准偏差，用样本标准偏 差S估计总体标准偏差σ，由于理想状态遵循正态分布，由正态分布概率密度函数： 
Figure FDA0000093875080000021
-∞＜x＜∞(式中均值μ等于目标质量特性值上下限中心，即 
Figure FDA0000093875080000022
)，划出目标分布曲线；
④根据在一段时间内实际测定的生产质量特性值在上述目标监控图中打点、制作点连接线、平均值游标和生产质量特性值实际分布曲线，
a.对于实验室按照时间顺序定期抽样测定的数据，直接将生产质量特性值在直角坐标系中打点；对于在线仪器测定的连续数据，计算四分位数，划箱线图把一段时间数据的信息表示出来；
b.用折线将坐标系的点或箱线的中位数连接起来连接起来形成点连接线；
c.计算动态平均值，同时用短线在坐标系中表示出来形成平均值游标；
d.统计并画出生产质量特性值实际分布曲线；
将生产质量特性值的上限、下限等分成若干个区间；
计算测得的质量特性值在各个区间出现的频数N；
计算各频数之和M；
计算各个区间出现的频数N的百分影响量W， 
Figure FDA0000093875080000023
以各个区间的中心点特性值为纵坐标，W为横坐标，在坐标系中划出实际分布曲线；
⑤判断目标实现的效果
a.定性目标效果：
通过视力识别生产质量特性值实际分布曲线与目标分布曲线的符合性，确定目标实现效果； 
b.定量目标效果：
通过计算目标符合度确定目标实现效果；
目标符合度＝目标质量特性值上下限内各区间对应的频数百分影响量W与对应系数相乘结果之和-目标质量特性值上下限外各区间对应的频数百分影响量之和+正态分布情况下工序性能指数PPK所对应的不合格率；
下表为归一化处理后的目标质量特性值上下限内各区间所对应系数；
Figure FDA0000093875080000031
系数*p(x)列之和等于100。
2.根据权利要求1所述的以目标来监控生产过程质量的方法，其特征是：所述的生产目标做归一化处理，以下限为0，上限为1，然后六等分；
归一化处理公式： 
Figure FDA0000093875080000032
其中X为需归一化的变量； 
归一化后建立的相应的指示线和目标分布曲线：
规格线，上规格线1、下规格线0；
警戒线，上警戒线0.5+1/3、下警戒线0.5-1/3；
优等品线，上优等品线0.5+1/6、下优等品线0.5-1/6；
规格中心线为0.5；
相应的生产质量特性值也做归一化处理，并画出相应的生产质量特性值实际分布曲线。
3.根据权利要求1或2所述的以目标来监控生产过程质量的方法，其特征是：该方法还包括判异规则。
根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常，按照质量特性指标宽度等6倍标准偏差控制，如图2，产生出以下判异规则：
准则1：一点落在规格线以外，虚报警概率0.27％，
提示：一点落在规格线以外，表明存在超标现象，应及时调整；
准则2：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，虚报警概率0.046％，
提示：连续3点中有2点落在同一侧的警戒线以外，表明控制存在异常，存在偏向单侧的可能，应及时调整；
准则3：连续2点落在不同侧的警戒线以外，虚报警概率0.18％，
提示：连续2点落在不同侧的警戒线以外，表明质量波动较大，应查明原因，及时调整；
准则4：连续9点落在规格中心线同一侧，虚报警概率0.3906％， 
提示：连续9点落在规格中心线同一侧，表明控制中心偏离目标中心值，应及时调整；
准则5：连续6点递增或递减，虚报警概率0.2733％，
提示：连续6点递增或递减，表明设备或控制存在异常，应查明原因，及时排除或调整；
准则6：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，虚报警概率0.5331％，
提示：连续5点中有4点落在同一侧的优等品线以外，表明控制中心与目标中心值偏差较大，出现短时单侧偏离，应及时调整控制中心；
上述各种虚报警在目标监控图中采用警示点表示，警示点位于指示线部分的上部。
4.根据权利要求3所述的以目标来监控生产过程质量的方法，其特征是：所述的目标监控图中还有数值显示部分，列表显示生产质量特性值。
5.根据权利要求4所述的以目标来监控生产过程质量的方法，其特征是：该方法还包括如下步骤，将上述建立的图形采用实时显示的方式提供给被抽样检测的操作班组或工人。 
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