企业质量控制

一、质量控制的基本原理

质量管理的一项主要工作是通过收集数据、整理数据，找出波动的规律，把正常波动控制在最低限度，消除系统性原因造成的异常波动，把实际测得的质量特性与相关标准进行比较，并对出现的差异或异常现象采取相应措施进行纠正，从而使工序处于控制状态，这一过程就叫做质量控制。质量控制大致可以分为七个步骤:

(1)选择需要监测的质量特性值;

(2)确定规格标准，详细说明质量特性;

(3)选定能准确测量该特性值的监测仪表，或自制测试手段;

(4)进行实际测试并做好数据记录;

(5)分析实际与规格之间存在差异的原因;

(6)采取相应的纠正措施;

(7)当采取相应的纠正措施后，仍然要对过程进行监测，将过程保持在新的控制水准上。一旦出现新的影响因子，就需要测量数据，分析原因，进行纠正。

因此，这七个步骤形成了一个封闭式流程，称为“反馈环”。在上述七个步骤中，关键有两点:质量控制系统的设计和质量控制技术的选用。

二、质量控制系统设计

在进行质量控制时，需要对控制的过程、质量检测点、检测人员、测量类型和数量等几个方面进行决策，这些决策完成后就构成了一个完整的质量控制系统。

1.过程分析

一切质量管理工作都必须从过程本身开始。在进行质量控制前，必须分析生产某种产品或提供某种服务的相关过程。一个大的过程可能包括许多小的过程，通过采用流程图分析方法对这些过程进行描述和分解，以确定影响产品或服务质量的关键环节。

2.质量检测点确定

在确定了需要控制的每一个过程后，接下来就要找到每一个过程中需要测量或测试的关键点。一个过程的检测点可能很多，但每一项检测都会增加产品或服务的成本，所以要在最容易出现质量问题的地方进行检验。典型的检测点包括:

(1)生产前的外购原材料或服务检验。为了保证生产过程的顺利进行，首先要通过检验保证原材料或服务的质量。当然，如果供应商具有质量认证证书，此检验可以免除。另外，在(准时化生产)中，不提倡对外购件进行检验，一般认为这个过程不增加价值，是“浪费”。

(2)生产过程中产品检验:典型的生产中检验是在不可逆的操作过程或高附加值操作之前。因为这些操作一旦进行，将严重影响质量并造成较大的损失。例如在陶瓷烧结前，需要检验。因为一旦被烧结，不合格品只能废弃或作为残次品处理。再如产品在电镀或油漆前也需要检验，以避免缺陷被掩盖。这些产品的检验可由操作者本人进行。生产中的检验还能判断生产过程是否处于受控状态，若检验结果表明质量波动较大，就需要及时采取措施纠正。

(3)生产后的产成品检验。为了在交付顾客前修正产品的缺陷，需要在产品入库或发送前进行检验。

(4)检验方法。主要指确定在每一个质量控制点应采用什么类型的检验方法。检验方法分为:计数检验和计量检验。计数检验是对缺陷数、不合格率等离散变量进行检验;计量检验是对长度、高度、重量、强度等连续变量进行检验。在生产过程中的质量控制还要考虑使用何种类型控制图的问题，如离散变量用计数控制图，连续变量采用计量控制图。

3.检验样本大小

确定检验数量有两种方式:全数检验和抽样检验。确定检验数量的指导原则是将不合格率造成的损失和检验成本相比较。假设有一批500个单位产品，产品不合格率为2%，每个不合格品造成的维修费、赔偿费等成本为100元，如果不对这批产品进行检验的话，总损失为100×10=1000元。若这批产品的检验费低于1000元，可对其进行全检。当然，除了成本因素，还要考虑其他因素。如涉及人身安全的产品，就需要进行100%的检验。而破坏性检验则采用抽样检验。

4.检验人员

检验人员的确定可采用操作工人和专职检验人员相结合的原则。在6Sigma管理中，通常由操作工人完成大部分检验任务。

三、质量控制技术

质量控制技术包括两大类:抽样检验和过程质量控制。抽样检验通常是指生产前对原材料进行检验或生产后对成品进行检验，以便根据随机样本的质量检验结果决定是否接受该批原材料或产品。过程质量控制是指对生产过程中的产品随机样本进行检验，以判断该生产过程是否在预定标准内。抽样检验用于采购或验收，而过程质量控制应用于各种形式的生产过程。下面主要介绍过程质量控制技术。

自1924年休哈特提出控制图以来，过程质量控制技术已经广泛地应用到质量管理中，在实践中还不断地产生了许多新的方法。如直方图、相关图、排列图、控制图和因果图等“QC(质量控制)七种工具”以及关联图、系统图等“新QC七种工具”。应用这些方法可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理、加工和分析，进而画出各种图表，找出质量变化的规律，实现对质量的控制。

1.直方图

(1)直方图的用途

直方图是把数据的离散分布状态用竖条在图表上标出，以帮助人们根据显示的图样变化，在缩小的范围内寻找出现问题的区域，从中得知数据平均水平偏差并判断总体质量分布情况。

(2)直方图的观察与分析

从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断过程是否处于控制状态，以决定是否采取相应对策措施。直方图从分布类型上来说，可以分为正常型和异常型(如图10-1所示)。正常型是指整体形状左右对称的图形，此时过程处于稳定状态(统计控制状态)(如图10-1中的a所示)。如果是异常型，就要分析原因，加以处理。常见的异常型主要有六种:

①双峰型(如图10-1中的b所示):直方图出现两个峰。主要原因是观测值来自两个总体，两个分布的数据混合在一起，此时数据应加以分层。

②锯齿型(如图10-1中的c所示):直方图呈现凹凸不平现象。这是作直方图时，数据分组太多，测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的。此时应重新收集和整理数据。

③陡壁型(如图10-1中的d所示):直方图像峭壁一样向一边倾斜。主要原因是进行全数检查时，使用了不合格品的相关数据作直方图。

④偏态型(如图10-1中的e所示):直方图的顶峰偏向左侧或右侧。公差下限受到限制或某种加工习惯容易造成偏左;当公差上限受到限制或轴外圆加工时，直方图呈现偏右形态。

⑤平台型(如图10-1中的f所示):直方图顶峰不明显，呈平顶型。主要原因是多个总体和分布混合在一起，或者生产过程中某种缓慢的倾向在起作用(如工具磨损、操作者疲劳等)。

⑥孤岛型(如图10-1中的g所示):在直方图旁边有一个独立的“小岛”出现。主要原因是生产过程中出现异常情况，如原材料发生变化或突然变换熟练的工人。

图10-1　直方图形状

2.过程能力指数

过程能力指数(Process Capability Index)用于反映过程处于正常状态时，即人员、机器、原材料、工艺方法、测量和环境充分标准化并处于稳定状态时，所表现出的保证产品质量的能力。过程能力指数也称为工序能力指数或工艺能力指数。

对于任何生产过程，产品质量特性值总是主分散状态。过程能力越高，产品质量特性值的分散程度就会越小;过程能力越低，产品质量特性值的分散程度就会越大。

过程能力是表示生产过程客观存在着质量分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术规格要求，仅从它本身难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度，这个参数就叫做过程能力指数。它是技术规格要求和过程能力的比值，即:

过程能力指数=技术规格要求÷过程能力

当分布中心与公差中心重合时，过程能力指数记为Cp。当分布中心与公差中心有偏离时，过程能力指数记为Cpk。过程的质量水平按Cp值可划分为五个等级:Cp＞1.67，特级，能力过高;1.67≥Cp＞1.33，一级，能力充分;1.33≥Cp＞1.0，二级，能力尚可;1.0≥Cp＞0.67，三级，能力不足;0.67＞Cp，四级，能力严重不足。

3.控制图

控制图是对生产过程中产品质量状况进行实时控制的统计工具，是质量控制中最重要的方法。人们对控制图的评价是:“质量管理始于控制图，也终于控制图。”控制图主要用于分析判断生产过程的稳定性，及时发现生产过程中的异常现象，查明生产设备和工艺装备的实际精度，为评定产品质量提供依据。我国也制定了有关控制图的国家标准。

控制图的基本样式如图10-2所示。横坐标为样本序号，纵坐标为产品质量特性，图上三条平行线分别为:实线CL——中心线，虚线UCL——上控制界限线，虚线LCL——下控制界限线。在生产过程中，应定时抽取样本，把测得的数据点描在控制图中。如果数据点落在两条控制界限之间，且排列无缺陷，则表明生产过程正常，过程处于控制状态，否则表明生产条件发生异常，需要对过程采取措施，加强管理，使生产过程恢复正常。

图10-2　控制图

4.QC七种工具中的其他工具

(1)排列图

排列图的主要功能是帮助人们确定那些相对少数但重要的问题，以使人们把精力集中于这些问题的改进上。在任何过程中大部分缺陷也通常是由相对少数的问题引起的。在过程质量控制中，排列图常用于不合格品数或缺陷数的分类分析。不合格品排列图如图10-3所示。

图10-3不合格品排列图

注:柱图为不合格数分类统计量，折线图为累积比例。

(2)因果图

因果图由日本质量学家石川馨发明，是用于寻找造成质量问题的原因、表达质量问题因果关系的一种图形分析工具。一个质量问题的产生，往往不是一种因素，而是多种复杂因素综合作用的结果。通常，可以从质量问题出发，首先分析那些对产品质量影响最大的原因，进而从大原因出发寻找中原因、小原因和更小的原因，并检查和确定主要因素。这些原因可归纳成原因类别与子原因，形成类似鱼刺的样子，因此因果图也称为鱼刺图。图10-4是在制造中出现次品后，寻找其原因形成的因果图。从图10-4中可以看出，原因被归为工人、机械、测试方法等六类，每一类下面又有不同的子原因。

图10-4　分析制造中出现次品问题的因果图

(3)分层法

分层法是将不同类型的数据按照同一性质或同一条件进行分类，从而找出其内在的统计规律的统计方法。常用分类方式:按操作人员分、按使用设备分、按工作时间分、按使用原材料分、按工艺方法分、按工作环境分等。

(4)散布图

散布图又称散点图、相关图，是表示两个变量之间相互关系的图形分析工具。横坐标通常表示原因特性值，纵坐标表示结果特性值，交叉点表示它们的相互关系。相关关系可以分为:正相关、负相关、不相关。

(5)检查表

检查表又名核查表、调查表、统计分析表，是利用统计表对数据进行整体和初步原因分析的一种表格型工具，常用于其他工具的前期统计工作。

5.QC新七种工具

QC新七种工具用于全面质量管理PDCA的计划阶段。它们与上述主要运用于生产过程质量控制和预防的QC七种工具相互补充，共同致力于提高质量。

①关联图法，用于将关系纷繁复杂的因素按原因、结果或目的、手段等有目的、有逻辑地连接起来的一种图形分析方法。

②矩阵图法，是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形分析方法。它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成。

③PDPC法，又称过程决策程序图法，是将运筹学中的过程决策程序图应用于质量管理，在制订实现目标的实施计划时进行全面分析，对事态进展中的各种障碍进行预测，从而制定相应的处置方案和应变措施的方法。

④箭线图法，是网络图在质量管理中的应用，是制定某项质量工作的最佳日程计划和有效地进行进度管理的一种方法。

⑤亲和图法，用于归纳、整理由“头脑风暴”法产生的观点、想法等语言资料，按它们之间的亲近关系加以归类、汇总的一种图形分析方法。

⑥树图法，也叫系统图法，它是把要实现的目标与需要采取的措施或手段系统地展开，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

⑦头脑风暴法，也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造性思维方法。