制造质量控制系统中的数据管理方法研究
摘
要
针对统计过程控制技术在企业实施过程中难以真正实现
质量控制功能的现状，对制造质量控制系统中数据的管理方法进行研究，提出依据产品结构配置的数据管理方法，解决制造质量数据分散、无序和不完整等问题，实现质量数据的合理存储和读取，大大提高了统计过程控制的准确性和可靠性。关键词统计过程控制制造质量数据控制图
统计过程控制技术作为产品制造加工过程中的主要质量工具，已在机械、化工、电子等很多行业得到广泛的应用但在企业实际的质量管理中，统计过程控制技术只作为一种纯粹的统计工具，用来统计产品质量问题发生后的状况，忽略了其对有用质量信息的挖掘能力和查找质量问题原因的能力。造成这一现状的根本原因是质量数据的分散和无序，大大降低了统计过程控制系统分析缺陷原因和持续改进产品质量的功能。因此能否有效组织和管理制造质量数据，成为企业实施统计过程控制的关键。本文依据统计过程控制的基本原理和制造质量数据的特征，提出了统计过程控制系统中质量数据的管理方法，实现了质量数据的合理存储和读取，从而使统计过程控制技术真正实现其质量控制的功能。1SPC简介统计过程控制StatisticalProcessCo
trol，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
f持过程稳定，从而实现改进和保证产品质量的目的。SPC源于20世纪20年代，以美国质量大师ShewhartWA博士发明控制图为标志，自创立以来即在工业和服务等行业得到推广应用。ISO9000族质量体系和QS9000都将SPC纳入标准之中2。统计过程控制的理论基础是中心极限定理和3σ原则3。在正态分布重要结论中认为在μ士3σμ为分布数据的均值，σ为标准差范围内包含质量数据的99．73，如果能控制住这99．73的质量数据，就可认为过程基本上是受控的。统计过程控制技术主要工具控制图也是依据这一理论而提出的1。统计过程控制技术原理为通过对受控过程产品质量特性值波动的研究，建立有效的分析用控制图，并计算出受控状态下的过程能力，再将有效的分析用控制图转化为生产过程控制用控制图，对日常生产过程进行监控。通过对一个过程的产品特性数据连续测量，对数据进行合理分组，并按顺序打点在所选类型控制图上，便可以依据控制图判异准则从质量特性数据的排列状况来分析生产过程是否稳定，从而判断过程质量是否存在异常波动。当过程质量状态不稳定和出现异常波动，并发生偏移时r