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如何借力SPC?让新产品乘风破浪


发布时间:2021-08-20   资讯类别: 行业动态   我要发布
新产品投产在即,A公司的工艺工程师小王和一个品质工程师小李联手了,他们决定开创工厂品质控制的新时代----试点SPC的运行:

首先他们结合特殊特性清单和PFMEA,选择某产品的台阶尺寸φ55.01(0/+0.03)开始试行SPC的运作,使用X-R图进行分析。

第二步,开始实施X-R图的准备工作--测量系统分析。方案内容为:选取10个已加工完成的工件作为测量样件,选择包括机台检验员在内的三个检验员,分别进行三次测量,记录测量结果,使用0.02*150的游标卡尺。

但在实际测量过程中,因目前产品生产50套/每日,还没有形成一定批量,对人、机、料、法、测、环方面也未形成一套稳定的模式,故而在测量后计算得到的%R&R值为93.43%,

没达到要求啊!

随后小李对测量过程仔细分析,发现主要存在三点问题:

1. 人员问题

所选的检验员除了该工序仅有的一名检验员外,一个是新进厂的检验员,一个是另外工序的检验员,这两个人之前均未做过台阶尺寸的检验。

2. 仪器问题

游标卡尺精度为0.02mm,为公差的1/3,加上测量人员读值的误差,满足不了产品要求。

3. 样件选择问题

所选的样件是从刚加工好的一批合格产品中直接选取的,未对尺寸数值进行筛选,致使样本数值范围未体现实际加工的数值变差范围。

根据以上分析小李又组织重新实施了MSA:将新检验员重新培训,统一测量手法(同一位置间隔120度测量三点取均值),使用精度为0.01mm、规格50-75mm的千分尺,为测试试验结果,选择昨天检验员检出的一个超上差产品。虽结果未达到要求,%R&R值为40.36%,但数值已大幅度下降,说明样件的变差对结果影响较大,量具的重复性和再现性分别为28.56%和28.51%。

小李工程师再次分析总结后,认为%R&R值超差的根本原因,在于总测量变差仍然未覆盖生产过程变差。重新研究产品的波动范围:确定正常加工时产品尺寸变化的**和*小范围,均不选择样件,再次现场实施MSA,记录测量结果,计算出的结果为9.89%,小于10%,评价可接受.故而修改检验文件等,明确测量设备及测量方式,同时给所有检验员培训后考核检验能力,确保MSA一直符合要求。

可太不容易了!

下面就开始进行控制图分析阶段和控制阶段了。

这时就该小王大显身手了:

小王先分析了产品台阶尺寸的人、机、料、法、环、测,根据加工设备的特点、生产班次、产线计划的安排等,经过对取样频次的研究,初步确定从首检开始,每三小时取样一次,一次五个产品。

收集现场数据,做控制图如下:

X-CHART

1.png

R-CHART

2.jpg

分析控制图可知,生产过程中存在异常因素。

均值图不仅有超出点,均值还在递减,有导致尺寸减少的因素一直影响生产加工;极差图显示已有两点超出控制上限,且有明显的周期。

经调查实际加工情况,此工序内有两台设备同时加工,因考虑现场测量方便,取样测量位置安排在后工序,故而测量的是两台设备生产后混在一起的产品,按机台分开重新收集数据发现,一台(a设备)CPK为0.76;另一机台(b设备)连续取样计算CPK为1.66,现场检查分析时发现,a设备有两个夹具进行加工,其中一个装夹装置磨损严重,产品夹持后有晃动,加工的工件尺寸波动较大,维修工装后重新取样(如下图所示),还是不稳定,控制图仍存在异常,但追溯生产过程各记录,未找到具体原因,决定a设备暂时停机待查,不再生产。

X-CHART

3.jpg

R-CHART

4.jpg

小王要吐血了,这个关键工序只剩一个独苗了!幸亏生产节拍还跟得上,要不生产经理会堵门的!

但是!b设备会争气吗?的数据来说话了:

在b设备生产的产品中取样做控制图,具体如下,虽有一定周期,但评价整体应能接受。还好,还好……

X-CHART

5.jpg

R-CHART

6.jpg

小王和小李已初步完成了控制图的分析阶段,可以延长控制限交给生产现场监控了。当然a设备的分析改进还在继续中。

资讯来源:https://www.lxgmgl.com/liuxigemagongju/3345.html  

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