劉 敏,莫易敏,張 軍,馮 立,黃業(yè)財
(1.武漢理工大學 機電工程學院,湖北 武漢 430070;2.上汽通用五菱股份有限公司,廣西 柳州 545007;3.柳州五菱汽車工業(yè)有限公司,廣西 柳州 545007)
SPC(statical process control)運用統(tǒng)計學方法對工序能力進行分析,預警生產(chǎn)異常,使過程處于僅受隨機誤差影響的穩(wěn)態(tài),從而保證產(chǎn)品性能達到規(guī)定的要求[1]。王桂英等[2]針對汽車發(fā)動機裝配線進行了質(zhì)量控制系統(tǒng)的設計。孫雪嬌[3]從數(shù)學建模和SPC應用兩個方面對生產(chǎn)質(zhì)量控制過程進行分析,設計開發(fā)出相關的質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)。張鋮林[4]從數(shù)據(jù)采集技術、傳感器誤差矯正技術和控制圖異常模式識別技術3方面把握質(zhì)量在線監(jiān)測與監(jiān)控平臺的研究。
SPC在產(chǎn)品質(zhì)量管理中的應用大多僅局限在線上工人采集數(shù)據(jù),線下技術人員分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題再解決問題的水平,這種采集到反饋整改的循環(huán)耗費了大量時間,錯失從生產(chǎn)源頭扼制不合格品產(chǎn)生的機會。為解決這一普遍問題實現(xiàn)生產(chǎn)過程監(jiān)控智能化,旨在將計算機軟件技術與統(tǒng)計過程控制理論相結合,設計開發(fā)基于SPC的動態(tài)監(jiān)控生產(chǎn)質(zhì)量系統(tǒng),并將其應用于某汽車后橋殼生產(chǎn)線的橋殼專控項數(shù)據(jù)的分析處理,達到動態(tài)監(jiān)控生產(chǎn)的目的。
控制圖又稱為管制圖,是對過程穩(wěn)定進行評估的一種統(tǒng)計用圖,由3條平行于橫軸的直線和數(shù)據(jù)點連成的折線組成,通過識別質(zhì)量數(shù)據(jù)波動是隨機的還是系統(tǒng)的,找出過程不穩(wěn)定的原因,并利用折線的運動趨勢對工序判穩(wěn)。按照用途可分為以下兩種:①前期過程判穩(wěn)時使用的分析用控制圖;②起預警作用的控制用控制圖,它是在過程達到穩(wěn)定狀態(tài)后由分析用控制圖轉(zhuǎn)化而來。控制圖基本結構如圖1所示。
圖1 控制圖基本結構
判斷異常波動是SPC控制圖最重要的職能之一,國際GB/T4091-2001《常規(guī)控制圖》中規(guī)定了8種判異準則[5],可分為有點出界和界內(nèi)點排列不隨機兩類[6]。 8種判異準則及可能的原因如表1所示。
表1 控制圖判異準則及原因分析
過程能力用于衡量產(chǎn)品的加工質(zhì)量,是指在工序處于穩(wěn)態(tài)期間產(chǎn)品的實際加工能力。過程能力指數(shù)指產(chǎn)品的工藝質(zhì)量與要求相吻合的程度,一般用Cpk或Ppk表示,根據(jù)值的大小范圍來劃分過程能力的充分與否,具體分析情況如表2所示。過程能力指數(shù)Cpk計算公式為:
(1)
表2 過程能力分析
SPC質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)基于5M1E分析法,通過在線檢測設備采集質(zhì)量特性數(shù)據(jù),并傳輸?shù)綄崟r監(jiān)控系統(tǒng)中進行生產(chǎn)能力分析[7-9]。系統(tǒng)可繪制控制圖,通過特征識別功能判斷控制圖異常類型,分析過程能力。過程能力分析有兩個使用前提:①生產(chǎn)過程穩(wěn)定受控;②質(zhì)量數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。當數(shù)據(jù)為非正態(tài)分布時,可通過系統(tǒng)的Johnson變換轉(zhuǎn)為正態(tài)分布。直到工序能力充足后,即可采用控制用控制圖來監(jiān)控生產(chǎn)。SPC質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)流程如圖2所示。
圖2 SPC質(zhì)量實時監(jiān)控系統(tǒng)流程圖
產(chǎn)品參數(shù)的測量與采集方面,選用市面上常用的數(shù)顯千分表和RS-232轉(zhuǎn)換器。數(shù)顯千分表采集到數(shù)據(jù)后,經(jīng)由適配器轉(zhuǎn)換,可與帶有RS-232插口的上位機連接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)傳輸過程如圖3所示。
圖3 數(shù)據(jù)采集流程
該系統(tǒng)也能實現(xiàn)線下分析的需要,分析人員只需將所要分析的產(chǎn)品數(shù)據(jù)依次輸入到軟件界面的數(shù)據(jù)表格中,即可進行產(chǎn)品分析,也可先將數(shù)據(jù)整理成指定文件,再通過“數(shù)據(jù)導入”功能進行快速輸入與分析。需要注意的是當產(chǎn)品樣本組數(shù)達到指定個數(shù)n(可設置)時,系統(tǒng)才會執(zhí)行產(chǎn)品質(zhì)量分析的相關操作,系統(tǒng)具體功能在實例中有詳細介紹。
Johnson轉(zhuǎn)換是一種可以將樣本數(shù)據(jù)從偏態(tài)分布轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布的統(tǒng)計學工具[11],便于更好地分析工序能力。Johnson的轉(zhuǎn)換公式為:
Z=γ+δτ(X,ε,λ)
(2)
Johnson體系根據(jù)變量X的3個分布族可分為SB、SL、SU 3個模型,每個模型對應的轉(zhuǎn)換公式如表3所示。未知參數(shù)γ、δ、ε和λ的估計本系統(tǒng)采用樣本百分位數(shù)法。對任意給定的Z值,令P1=Φ(-3Z),P2=Φ(-Z),P3=Φ(Z),P4=Φ(3Z),設Xi表示X分布的Pi個分位數(shù),i=1,2,3,4,定義數(shù)值比為:
(3)
Johnson轉(zhuǎn)換的使用步驟:①計算最優(yōu)變換參數(shù)。②當質(zhì)量數(shù)據(jù)是偏態(tài)分布時,則選{0.25,0.26,…,1.25}中的每一個Z值來計算QR,并選取對應的Johnson模型。③根據(jù)轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)為正態(tài)分布。④利用變換得到的新數(shù)據(jù)分析其過程能力,并結合質(zhì)量專家的經(jīng)驗實施改進措施。
表3 Johnson分布系統(tǒng)
質(zhì)量動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的設計源于對某廠后橋殼體高效率質(zhì)量檢測的需求,主界面如圖4所示。數(shù)據(jù)的采集可以通過在線檢測裝備直接導入,也可在 “數(shù)據(jù)信息”模塊對應輸入添加到下方列表中?!皵?shù)據(jù)保存”可將質(zhì)量數(shù)據(jù)導出存檔,便于質(zhì)量追溯;“數(shù)據(jù)導入”可將數(shù)據(jù)庫中存檔的文件導入分析。
圖4 質(zhì)量分析系統(tǒng)主界面
表4 控制圖控制線
圖控制圖分析界面
圖6 工序能力分析界面
當控制圖判穩(wěn)后,對質(zhì)量數(shù)據(jù)進行工序能力分析,工作界面如圖6所示,點擊“能力判定”按鈕即可查詢生產(chǎn)的過程能力以及現(xiàn)階段的建議措施。在原始質(zhì)量數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布時,運用Cpk值無法準確判斷工序能力,此刻則需對數(shù)據(jù)進行Johnson轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布數(shù)據(jù)再計算Ppk值,進行Johnson變換后的過程能力分析。
通過將計算機技術與統(tǒng)計過程理論相結合,實現(xiàn)了動態(tài)監(jiān)控生產(chǎn)質(zhì)量、預警生產(chǎn)故障,解決信息傳遞延緩、發(fā)現(xiàn)故障不及時等問題,極大地提高了生產(chǎn)質(zhì)量,節(jié)省了大量不必要的人力物力。
參考文獻:
[1]陳國華,貝金蘭.質(zhì)量管理學[M].北京:北京大學出版社,2014.
[2]王桂英,韓東.汽車發(fā)動及裝配線的SPC質(zhì)量控制系統(tǒng)設計[J].中國農(nóng)機化學報,2016,37(2):174-179.
[3]孫雪嬌.基于SPC的裝配過程質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)研究[D].北京:北京交通大學,2015.
[4]張鋮林.基于SPC的在線檢測及質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)研究及應用[D].柳州:廣西科技大學,2015.
[5]吳蒼.基于SPC控制圖模式的自動生產(chǎn)線產(chǎn)品質(zhì)量動態(tài)監(jiān)控方法及應用[D].重慶:重慶大學,2015.
[6]徐學棟.非正態(tài)分布形態(tài)下的過程能力指數(shù)研究[D].鎮(zhèn)江:江蘇大學,2010.
[7]Ren Yingxue, He Zhen. Application of Statistical Software in the Process of Quality Control[J]. Total Quality Management & Business Excellence,2016,27(7/8):897-911.
[8]Barclay Steve. Industry Week Best Plants Winners Use Infinity QS′SPC Platform for Quality Control[J]. Automotive Industries,2012,192(2):1-2.
[9]Martel Anne-Marie. Using a Quality Management System to Implement Best Practice Standards for Phlebotomy Processes[J]. Medical Laboratory Observer,2017,49(10):20-20.
[10]明日科技.ASP.NET從入門到精通[M].北京:清華大學出版社,2012.
[11]李長江,鄧文平.基于Box-Cox變換與Johnson轉(zhuǎn)換非正態(tài)過程能力分析[J].齊齊哈爾大學學報,2015,31(1):66-70.