毕业设计工业工程专业制造过程中的质量spc策划与实施Word文档下载推荐.docx
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4.2.5过程能力计算-15-
4.2.6改进措施-19-
4.3SPC策划实施监控阶段-19-
第五章公司实施SPC应当注意的问题和现状-21-
5.1实施SPC应当注意的问题-21-
5.2江铃企业实施SPC后的状况-21-
第六章总结-23-
致谢-24-
参考文献-25-
第一章绪论
1.1课题选题背景
面对日趋激烈的国际、国内市场的竞争，企业能否提供高质量的产品和服务不仅仅是企业在竞争中能否取得优势的问题，说严重点，它直接关系到企业的生存问题。
因此，我国企业要想在未来的竞争中占有一席之地，必须对产品质量提出更高的要求。
因此，作为国际上通行的行之有效的质量管理技术SPC，正在受到越来越多国内企业的重视，并被视为企业降低废品率、提高产品质量、增加企业效益的重要工具。
在这种背景下，江铃齿轮股份有限公司充分认识到形势的严峻性，从而提出了利用SPC技术来改进、完善生产线的现场管理，降低生产成本，以提高企业的竞争能力。
1.2统计过程控制（SPC）概述
统计过程控制（SPC）上世纪初由Shewhart博士发明至今，已成为控制稳定产出的最重要工具之一，在全世界范围内的各类生产制造型企业中广泛应用。
SPC技术的有效实施及应用，帮助质量管理从被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也提高了企业的竞争能力。
许多世界级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，并监控其过程数据。
可见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。
统计过程控制（StatisticalProcessControl，简称SPC）是指利用统计技术，对过程的各个阶段进行监控，以达到改进与保证产品质量和服务质量，改善生产能力的重要方法。
当出现能力下降、过程失控或有失控倾向时，立即发出警报，以便及时查找原因，采取纠正措施，使过程一直处于统计受控状态。
系统地使用SPC是一条简捷地改进质量、提高生产率的途径，可以给企业带来更大的销售量、更低的成本，最终获得更有效、更稳定的工作成绩。
1.3设计目的
在快毕业之际我们必须学会独立自主的设计课题解决问题，从而达到熟练掌握所学知识的实际应用。
通过对SPC的课程设计从而更加的了解SPC在企业中的应用。
通过此次课程设计，树立正确的设计思想，培养运用所学专业知识分析和解决实际问题的能力。
利用SPC技术来改进、完善江铃变速器生产线的管理，降低生产成本，以提高企业的竞争能力。
第二章江铃公司概括及生产现状
2.1江铃公司概况
江西江铃齿轮股份有限公司是是原机械工业部定点生产汽车变速器和工程机械变速器总成及配件等各种齿轮传动装置的专业厂家，是江铃汽车集团公司控股子公司之一，是中国国内知名的变速器制造商之一。
江西江铃齿轮股份有限公司年生产能力在15万台，为大批量生产。
产品采用流水线生产方式生产，流水线主要由单个机床或多个机床组合的机床组组成。
2.2企业生产现状
目前生产的产品主要为汽车变速器，该公司现在生产的变速器全部是从国外引进在引进的产品的同时也引进了国外的先进技术，但在国产化的生产过程中，产品质量却极其不稳定，废品率一直居高不下，导致生产成本偏高。
表2-1是公司统计最近生产的1000台变速器的缺陷情况，1000台变速器按照生产时间顺序分为20组，每组50台，每组缺陷数为
如表2-1所示。
表2-1变速器缺陷数数据表
样本号
样本容量
1
50
4
11
2
7
12
6
3
13
14
5
15
16
17
8
18
9
19
10
20
合计：
样本数k=20
由表2-1可以看出公司的产品合格率只有90%，也就是说生产100台变速器就有十台是废品或不合格品。
因此产品质量不合格是公司生产成本一直居高不下的主要原因，所以我们必须对江铃公司变速器生产线管理做一个系统的概要设计（SPC）。
第三章统计过程控制（SPC）
3.1统计过程控制（SPC）概念及其思想
3.1.1SPC的基本概念
SPC是statisticalprocesscontrol的缩写，它指应用统计学的方法，分析过程的样本统计数据，以此判断生产过程的波动是否处于可接受状态，在必要时，调整过程参数，以降低产品质量特性值过多地偏离目标值，使整个过程维持在仅受偶然因素影响的稳定受控状态，以提高过程的效能。
3.1.2SPC的主要思想
1.产品的质量特性值是波动的
影响产品加工质量的因素（如操作人员、设备、操作方法、原材料以及环境等）在持续的生产过程中不可能保持不变，因而导致衡量产品加工质量的特性值亦会随之变化，这也是通常所说的质量特性值发生了波动。
其波动幅度也许很大，也许小得无法测量，但总是存在的。
所以将这些引起质量特性值波动的因素归纳为偶然因素和异常因素两大类。
其特点、作用和表现如表3-1所示：
表3-1偶然因素和异常因素特性的对比分析
影响质量波动的因素
特点
造成结果
处理措施
特征（表现）
偶然因素
（亦称随机因素）
1.影响微小2.始终存在
3.方向随机4.难以控制
过程稳定
（过程受控）
不加处理
质量数据形成典型分布
异常因素
（亦称系统因素）
1.影响很大2.时有时无
3.方向确定4.可以控制
过程失稳
（过程失控）
严加处理
质量数据分布偏离典型分布
2.产品质量特性值的波动具有统计规律
人们采用统计方法分析质量特性值数据时发现，质量特性值数据在一定范围内是按一定的规律波动的，这种波动符合统计规律。
表现如下:
当发生过程中仅有偶然因素存在时，质量特性值数据将形成某种典型分布；
若过程中有异常因素存在时，则这种分布必将偏离原来的典型分布。
通过进一步分析，还可精确地找出产品质量波动的幅度，以及不同大小的波动幅度出现的概率以及导致这种波动发生的故障源。
因此，在生产过程中，质量管理人员需要做的仅是关注产品质量特性值是否发生了异常波动。
而这种异常波动恰好可以利用控制图等SPC工具检测出来，然后通过一定的方式查找故障源，并加以排除。
3.2SPC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，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理#这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（
）正态分布的特征直观就是大多数值集中在以
为中心位置，越往边缘个体数越少。
在正态分布正负3
范围内，即样品特征值出现在（
-3
，
+3
）中的概率为99.73%，即超出正负3
范围发生概率仅为0.27%。
图3-1正态分布区间概率
而失控时，过程分布将发生改变，数据的中心位置或离散程度发生很大变化。
当数据出现正负3
范围以外，根据小概率事件实际不可能发生原理，即认为已出现失控。
如果加工处于受控状态，则认为样品特征值一定落于正负3
范围内，即存在3
原理。
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。
在世界上大多数国家均以正负3
范围为控制界限。
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。
3.3SPC实施步骤
实施SPC的过程一般分为三大步骤：
第一步是准备阶段，进行关键过程的识别，确定过程关键变量（特性），制定过程控制计划，进行数据收集整理；
第二步是分析阶段，用SPC工具对过程进行分析，绘制分析用控制图等，根据分析结果采取必要措施，消除过程中的系统性因素；
第三步是监控阶段，是用控制图对过程进行监控，将生产过程的数据及时绘制到管理用控制图上，并密切观察控制图，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。
图3-2SPC过程实施步骤控制流程
第四章制造过程中的SPC质量控制策划与实施
4.1SPC策划实施准备阶段
4.1.1识别关键过程
关键工序是指能反应生产线上零部件加工质量的主要工序。
关键工序能在最大程度上反应零部件质量的好坏和制造水平的高低，所以确定关键工序对实施SPC来说就显得尤为的重要。
关键工序识别原则：
形成产品主要特性的工序；
对产品质量有重大影响的关键工序；
屡屡发生质量问题的场合；
根据第二章我们知道江铃公司最近生产的1000台变速器中有100台是不合格品，对100台不合格品进行不合格项目统计得到表4-1如下：
表4-1变速器总成检验报告
不合格项目
检验方法
不合格频次
换挡性能
台架换档操作（手感）
异响
耳听
允许最大噪声级（dB）
声级计
83
密封性能
F2P泄漏检测仪
清洁度
变速器部分
倒车灯开关
兆欧表
二四驱开关
外观
目测
紧固件扭矩
扭力扳手
一轴盖外径
卡规
一轴前端直径
托架螺孔
螺栓M10
法兰盘
塞规、孔位置检具
前桥输出法兰
塞规
后桥衬套
总计
144
对15个项目的检查结果绘制成不合格项目帕累托图如图4-1所示：
图4-1不合格项目的帕累托图
通过图4-1可以看出在不合格品中允许最大噪声这一项成为不合格的主要因素，占到了不合格比例的58%，所以有必要对允许最大噪声这一项进行原因分析。
对允许最大噪声级（dB）不合格的原因分析，如图4-2所示：
图4-2允许最大噪声级（dB）因果图
由图可以看出造成最大噪声级超过标准的主要因素有：
主轴、机器、人员、环境和材料。
对影响允许最大噪声级（dB）的原因进行数据统计分析，得到以下数据，如表4-2。
表4-2允许最大噪声级（dB）不合格统计
影响的因素
不合格数
累计不合格
比率（%）
累计比率（%）
主轴
51
61.4
人员
63
14.5
75.9
环境
71
9.6
85.5
材料
78
8.4
94
机器
6.0
100
合计
由表4-1得到不合格项目帕累托图4-3：
图4-3不合格项目的帕累托图
由上述分析我们可以得知生产变速器的关键工序是主轴加工，应将主轴加工工序选为统计过程控制的重点对象。
4.1.2确定关键特性
由以上分析不难看出生产变速器的关键特性应该在主轴的生产加工上面，主轴生产工序比较复杂主要生产流程有：
车坯检验→精车小头切槽→精车大头切槽→磨工艺外圆→滚齿→挤棱→车毛刺车→钳→清洗→剃齿→清洗→滚轧花键→钻深孔→钻4处小油孔→去毛刺→清洗→双啮→热处理→喷砂处理→去内孔→油孔毛刺→校直→磨小头所有外圆→精车端面→槽磨外圆→对滚→清洗→双啮→噪音检验→产品成型。
产品质量的形成是这些过程综合作用的结果，其中有一些过程对产品质量好坏起至关重要的作用。
根据主轴质量标准对前面得到的51个不合格的主轴进行调查分析得到表4-3：
表4-3影响主轴不合格原因分析
精车切槽
30
58.8
剃齿
38
15.7
74.5
滚齿
44
11.8
86.3
模工艺外圆
48
7.8
94.1
其他
5.9
由表4-3得到主轴不合格项目帕累托图4-4：
图4-4主轴不合格项目帕累托图
精查相关资料得知在排列图中在0-80%之间的因素为A类因素，即主要因素；
在80%-90%之间的因素为B类因素，即次要因素；
在90%-100%之间的因素为C类因素，即一般因素。
由以上分析发现主轴的关键特性在于精车切槽，切槽的力学性能、切槽尺寸等对产品质量影响大控制难度高是主轴生产成型过程中的关键的特性。
4.1.3确定控制计划
控制计划的确定是SPC准备阶段中一个重要的环节，如图4-4所示。
图上有中
统计量
图4-4控制图示例
心线（CL）上控制线（UCL）下控制线（LCL）并有按时间顺序抽取的样本统计量。
在控制图中，若描点落在（UCL）与（LCL）之外，或描点在（UCL）与（LCL）之间排列不随机，则表示过程异常，需查明原因、采取措施、设法消除、不再出现、纳入标准。
每这样循环一次就消除一个异因，因此对此异常因素起到了预防作用。
利用控制图来分析工序状态容易出现两类错误。
第一类是虚判，即生产正常情况下，因偶然因素点子出界而判为异常，虚判概率记
为第二类是漏判，即异常生产情况下，因产品质量分布偏离了典型分布而判正常，漏判概率记为
。
因此，在选择控制界时，应使两种错误最小。
根据相关资料查的3
方式是两类错误造成的总损失较小的控制界限此时犯第一类错误的概率
=0.0027。
根据控制图所控数据类型不同，控制图可分为计量控制图和记值控制图，计量控制图适用于计量值为控制对象的场合，根据主轴生产的实际情况我们选用计量控制图。
根据概率论知识我们可以知道计量数据服从正态分布，其均值
和标准差
是各自独立的不相关差数应分别加以控制。
适用范围广灵敏度高是
最基本的控制图，所以主轴生产控制就选用
控制图。
图：
UCL=
+
UC=
LCL=
-
R图：
式中：
=
=
其中
为样本容量，
为样本组数，
为常数可查计量控制图系数表得到。
4.1.4数据收集
变速器主轴精车切槽是对精车切槽深度尺寸进行控制，精车切槽作为影响主轴质量的主要质量特性，加工过程复杂，尺寸要求严格。
每天产量为300-400件，所以根据主轴的生产批量需要对该工序进行较长时间的抽样。
抽样方案：
每加工25个主轴随机抽取一组作为抽检样本，每个样本由连续抽检的5个主轴切槽深度尺寸数据组成，即样本容量n=5。
样本个数：
为更好地检验工序的稳定性抽取25组样本。
标准切槽速度为：
数据收集：
得到表4-4
表4-4切槽深度检测记录
序号
数据1
数据2
数据3
数据4
数据5
7.87310
7.96651
7.97294
8.02092
8.03979
8.07552
8.02575
8.06166
7.95165
7.96186
8.03438
8.00412
7.95200
7.98097
7.99957
8.04101
8.03238
7.74886
7.87398
7.79861
8.12691
8.00553
7.87237
7.96278
7.89515
8.08283
7.96550
8.02785
8.04935
8.18142
8.07656
7.98846
8.07508
8.04353
7.98398
8.04585
7.99540
7.96123
8.03777
7.94229
8.03145
8.01298
8.02495
7.99492
8.13032
8.05958
7.94382
7.94390
8.08139
7.94996
8.00393
8.05692
7.96356
7.97056
8.01645
8.03818
7.91429
7.94371
8.02767
8.06489
8.09899
8.06431
8.07357
7.86846
7.98321
8.04577
7.92625
8.01882
7.94968
8.12095
7.92094
7.98267
8.05185
7.99932
7.96986
7.99205
8.00022
8.08466
7.92966
8.09203
7.96281
8.09104
7.99406
7.95146
8.01699
8.06386
7.94980
8.23458
8.18407
8.10681
8.03445
8.03653
7.94778
8.01915
8.01545
7.99939
7.92994
8.18467
7.96242
8.06382
21
7.95080
8.08848
8.06816
7.96987
8.01813
22
8.03228
8.11946
8.13369
7.98138
7.88626
23
7.95479
7.98262
8.08471
8.01081
8.00823
24
8.00277
7.93163
7.88774
8.01624
8.04265
25
7.98362
7.97208
7.95421
7.97744
8.04589
4.2SPC策划实施分析阶段
4.2.1绘制控制图
根据前面分析结果故决定选用灵敏度高的
-R控制图，将抽样数据导入Minitab软件中自动生成控制图如图4-5所示。
图4-5主轴切槽精度的
-R控制图
4.2.2控制图分析
控制图的观察与分析工序质量特性值分布的变化是通过控制图上点的分布体现出来的，因此工序是否处于稳定状态要依据点的位置和排列来判断。
工序处于稳定的控制状态，必须同时满足两个条件：
1控制图的点全部在控制界限内；
2点的排列无缺陷，即点在控制界限内的波动是随机波动，不应有明显的规律性；
根据控制图的判断准则，极差图处于稳态，再分析均值图，从图中可以看出，第4和18两个样本超出控制界限，控制图过程不稳定，存在异常原因，需要调查分析原因。
4.2.3分析异常产生原因并消除异常
一、异常产生原因调查
由图可以看出样本点4加工深度达不到规定要求深度而样本点18加工深度又超过规定加工深度。
经调查发现导致样本点4加工深度达不到要求深度的原因可能是：
1、加工刀具损坏
2、车床紧固螺钉松动导致车床振动太大
3、操作工人没有严格按照操作标准对其加工
再进过严格的试验和相关数据分析发现导致样本点5加工深度达不到规定要求的原因是加工刀具损坏，导致加工刀具损坏的原因是操作工人的操作失误导致的，而刀具损坏后工人没有及时发现从而导致样本点4的加工深度达不到规定要求。
样本点18加工深度超过规定加工深度原因调查，经调查发现导致样本点18加工深度超过规定加工深度的原因可能是：
1、装夹主轴的紧固螺丝损坏
进过严格的试验和相关数据分析发现导致样本点18加工深度超过规定加工深度的原因是装夹主轴的紧固螺丝损坏导致主轴装夹产生偏差，而导致装夹螺丝损坏的原因是由于操作工人没有严格按照相关操作标准对其装夹，从而导致了主轴的装夹偏差。
二、消除异常
对损坏刀具和装夹紧固螺丝进行更换。
导致样本点4加工深度达不到规定要求深度和样本点18加工深度超过规定加工深度的直接原因虽然分别是刀具损坏和紧固螺丝损坏，但是最根本的原因却是操作工人没有严格按照操作标准进行操作导致工件损坏。
为了使同样的问题不再发生，对其操作工人进行严格的教育培训使其严格按照操作标准来进行操作生产，将原来没有纳入操作标准的动作纳入操作标准。
比如原来对主轴装夹紧固螺丝的打紧没有严格的标准完全靠工人的感觉对其操作，而经过多次试验得到对装夹螺丝打紧的力矩应当在450-500n/m之间最为合适，过大容易损坏螺丝过小不能夹紧主轴。
以前工人对加工刀具检查没有明确的检查周期从而导致刀具损坏不能及时发现导致加工出废品造成损失，而现在规定每加工一次就要对其刀具进行检查严格保证刀具的正常使用。
原来的装夹螺丝打紧没有标准可查现在有了标准，原来的刀具检查周期不明确现在有了明确的检查周期，同样的问题出现的几率大大降低。
从而保证了同样的问题不再出现。
4.2.4剔除异常点重新绘制控制图
剔除异常点4和18重新绘制控制图如图4-6所示，发现剔除异常点后过程处于稳态，可知影响产品质量的异常因素已经排除。
图4-6剔除异常点后主轴切槽精度的
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