1、统计技术在企业质量管理过程中的开展现状及应用思路 张艳娟 李睿华 安淑铭 兰芳 晋西工业集团有限责任公司 中国人民解放军驻七四三厂军事代表室 摘 要： 为了不断满足顾客对产品质量的要求, 提高企业自身质量经营水平, 质量工作必须由过去的管理要素变为管理过程, 由静态管理变为动态管理, 加强对过程变异的关注与识别, 而反映这种变异的方法就是过程的数据统计及其分析。可以说没有数据的收集、统计、分析就不能及时、准确、精细、有效地管理, 就满足不了产品越来越高的质量要求, 这也与质量管理八大原则中基于事实的决策方法相符合。然而, 在实际的生产过程中, 统计技术在质量控制过程中的应用还存在一些问题。本文
2、将分析存在的这些问题, 并提出适合企业开展统计技术的思路及案例。关键词： 质量控制过程; 统计技术; 思路; 案例; 0 引言兵器工业由于其军品的特殊性和生产过程的复杂性, 对质量管理有更为严格的要求。军品在科研、试制、生产过程中积累了大量的产品实物统计数据。在原材料进厂、生产过程控制、产品检验、产品试验以及质量问题的处理方面, 通过对统计数据进行收集、整理、计算和分析后, 掌握产品整体的质量状况, 对过程的持续改进可以起到很好的效果。在质量问题的分析中, 通过对数据的分析, 并结合工艺试验针对问题的处理以数据说话, 提高了解决问题的效率, 满足归零的客观准确性要求。由此可见, 统计技术在质量
3、管理及质量控制过程中有着重要的意义。1 统计技术在企业质量管理应用中存在的问题目前, 统计技术在企业质量管理过程中开展的领域及方法较少。涉及原材料进厂、生产过程控制、产品检验、产品试验等过程的数据基本停留在记录中, 并没有形成系统化、规范化的数据资源。在生产过程中, 只对数据开展描述性分析, 强调数据符合工艺要求。对数据的推断性统计分析应用较少。造成以上问题的主要原因为:1.1 技术人员获取的数据不能有效支撑科研工作数据在生产阶段是通过检验产品获得的, 在科研设计阶段, 数据必须通过相应的试验获取。在军品科研过程中, 可选择原材料、工艺方法非常多, 但怎样将所有要素协调组合起来, 最终实现的产
4、品满足要求, 就需要科研人员做大量的试验, 获取有效的数据开展分析工作, 通过分析的结果来指导科研工作的开展。但企业在科研过程中, 试验手段较少, 获取有效数据的途径不多, 开展统计分析的数据资源较少。在产品生产过程中, 有些零部件的质量会受到温度、湿度、时间等特殊因素的影响。虽然在工艺中规定了温度、湿度等要求, 但并没有通过分析得到各因素对产品质量的影响程度, 没有通过分析得出可指导生产的较精确的数据模型, 造成了生产过程符合工艺要求, 但出现不合格品的情况屡有发生。1.2 企业在生产过程中各要素没有识别为有效的数字信息, 对已有的数据资源没有形成电子化信息资源在企业的日常生产过程中, 人、
5、机、料、法、环、测各要素对产品质量均有影响, 可以说, 识别出以上各要素的异常波动就能对产品质量波动进行有效的控制。目前, 企业还没有对以上各要素进行数字化识别, 因此, 在生产过程中没有形成可统计分析的数据资源。当前企业数据量最大的资源是产品零部件在生产过程中由操作人员及检验人员实际测量的数据 (不包括专用量具测量) 。这部分数据量涵盖了各种产品从科研到生产、交付的各个环节, 因此数据种类多, 信息量巨大。开展此类数据的统计分析工作可提高对在制产品的质量控制, 加强质量波动监控, 并且可以为新产品的开发提供必要的信息支持, 避免开展重复性的工作。但这些数据长期停留在书面记录中, 没有形成可共
6、享的电子化数据资源, 造成了数据资源的浪费。如遇到特殊情况需参考相关数据, 需临时组织人员查找、输入、编辑数据, 对工作进度造成了很大的影响。1.3 企业技术人员缺少统计技术应用知识, 技术人员很难直接使用统计工具解决自己在工作中遇到的实际问题在企业中, 部分技术人员认为, 所生产的产品满足图纸工艺要求就合格, 认为对生产中形成的数据资源进行统计分析没有实质性意义。还有部分技术人员所掌握的统计技术不多, 在实际应用过程中只对数据进行均值、方差等描述性统计应用, 遇到多因素推断性统计等实际问题时不知道如何开展统计分析工作。统计分析相关技术没有在企业中广泛的使用, 相关统计软件没有推广应用。2 企
7、业在质量管理过程中开展统计技术应用的建议2.1 拓宽重要数据获取渠道, 对重要数据进行统计分析在科研设计阶段, 按照产品设计性能要求, 积极对重要的零部件开展相关试验工作, 如企业无相关试验条件可委托相关单位进行, 在试验验证设计可靠性的同时获取试验数据, 通过拓宽数据获取的渠道, 打开数据积累的瓶颈, 形成有效的数据资源, 通过对数据的分析来验证和推断设计的有效性。在产品生产过程中, 特别是涉及特殊过程的工序中, 技术人员要收集尽可能多的对产品质量有影响的数据, 如温度、湿度、时间等特殊因素的数据。通过分析得到各因素对产品质量的影响程度, 识别出对产品质量有显著影响的因素并建立可指导生产的数
8、据模型, 最终建立可有效指导生产的作业指导书。2.2 企业应建立生产各要素的数据资源库, 完善已有数据的电子化工作企业应依托目前开展的信息化工作, 对企业日常生产过程中的人、机、料、法、环、测各要素进行数字化识别工作。如对操作人员、生产设备、原材料批次等影响产品质量的因素进行数字标识, 形成可统计分析的数据资源。在生产前、中、后对其进行有关数据的收集统计, 提前发现影响产品质量的异常波动, 进而开展有效地控制。对已有的从科研到生产、交付的各个环节的产品数据, 技术人员应按产品种类列出重点数据明细, 由分厂人员或检验人员开展电子化工作。形成数据资源后可提供科研、工艺等部门使用, 充分开发出已有数
9、据资源的价值, 最终达到数据资源的共享。2.3 企业应对技术人员进行统计技术应用能力培训, 推广对现有统计软件等工具的使用企业应加强对技术人员统计技术及相关软件的培训力度, 提高技术人员使用统计工具解决实际问题的能力。建议组织相关人员与统计工具应用广泛的企业开展交流活动, 提高技术人员对统计技术应用的认识。企业统计技术应用少、效果差, 关键是没有认识到其重要性, 认为对生产中形成的数据资源进行统计分析没有实质性意义。另一方面是统计分析手段不多, 没有找到合适的工具软件。以下结合产品在原材料进厂、生产过程控制以及质量问题的处理等方面的数据, 简要说明统计分析在生产过程中的应用。3 企业开展统计技
10、术在质量管理中应用实例企业在原材料进厂、生产过程控制、产品检验、产品试验以及质量问题的处理方面, 通过对统计数据进行收集、整理、计算和分析后, 可以掌握生产过程中产品整体的质量状况, 对工艺的完善能起到很好的效果。以下结合我厂在原材料进厂、生产过程控制及质量问题的处理等方面的数据, 通过 MINIT-ABE 统计分析软件来例举统计分析在质量管理过程中的应用。3.1 统计技术在原材料验收过程中的应用3.1.1 验证原材料能否代用过程中统计技术应用某产品在设计过程中, 为减轻产品重量, 设计人员建议使用甲材料代替乙材料, 甲材料制造简单且造价低。为保证所使用材料可靠性, 通过对两种材料抗压强度数据
11、进行统计分析, 来判断甲材料能否代替乙材料。甲、乙材料抗压强度检测数据, 表 1 所列。表 1 甲、乙材料抗压强度检测数据 下载原表 通过表 1 可知, 甲、乙材料的抗压强度总体均值分别为 1 2。假设检验H0 1= 2, H1 1 2采用 t 检验, 通过软件统计分析得出数据, 表 2 所列。表 2 甲、乙材料计算结果 下载原表 由表 2 可知:甲、乙材料抗压强度样本均值分别为 87.6 和 88, 由输出的 P 值=0.837a (双侧检验, 检验水准 a=0.05) , 可以得出结论, 即 H0 1= 2, 认为甲、乙材料抗压强度总体均值没有显著差异, 甲材料可以代替乙材料。3.1.2
12、供方选择过程中统计方法的应用某种产品在出厂时需向用户提供某种型号电池。设从甲、乙、丙三个厂家采购电池, 这三个厂的电池有没有显著差异, 如果有, 哪个厂的电池寿命最长, 具体数据见表 3。表 3 甲、乙、丙电池寿命 下载原表 通过表 3 可知, 分析厂家对电池寿命值 i的影响是否显著, 假设检验:H0 1= 2=, H1 1, 2, 3不全相等。通过软件统计分析得出, 表 4 所列。表 4 甲、乙、丙电池计算结果 下载原表 由表 4 可知:P 值=0.000a (按 a=0.05 水准) , 说明温度的主效应不显著, 温度的变化对垫片强度的影响不大;生产线对应的 P 值=0.028a (按a=
13、0.05 水准) , 说明生产线对垫片强度影响很大。对生产线单独分析, 具体见表 7。表 7 生产线 (1!4 号) 计算结果 下载原表 由表 7 可知:生产线 P 值=0.048a (按 a=0.05 水准) , 表明不同生产线的垫片强度有显著差异。采用最小二乘法对垫片强度均值进行估计, 生产线 4 垫片强度均值为 92.50, 比其它生产线生产的垫片强度高。因此生产线 4 更适合生产此零件。4 结语以上是本文提出的有关统计技术在企业质量管理过程中的开展现状及应用思路, 通过问题的展开、思路的说明及质量控制过程中统计方法应用实例的列举, 能够得出统计技术的应用可以发现原材料改进需求;在生产过
14、程中可对关键重要工序的人员的能力进行量化, 便于人尽其才, 并提供生产过程中人、机、料、法、环、测的改进方向;另外, 通过统计技术的应用, 还能为质量问题的原因分析提供有效的帮助和指导, 使质量问题的解决有的放矢。可以预知, 企业通过不断的努力, 越来越多的统计方法和工具能够在更多的领域开展应用, 指导生产, 确保持续改进, 最终达到顾客满意。参考文献1吴令云.MINITAB 软件入门:最易学实用的统计分析教程M.北京:高等教育出版社, 2012 2詹姆斯埃文斯 (James R.Evans) .质量管理与卓越绩效M.北京:中国人民大学出版社, 2015 3GJB 9001B-2009.质量管理体系要求S.中国人民解放军总装备部:中国人民解放军总装备部电子信息基础部, 2009
