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    SPC分析在特種氣體行業(yè)的應用

    2018-01-20 03:01:36袁淑筠
    低溫與特氣 2017年6期
    關鍵詞:變差公差特種

    袁淑筠

    (廣東華特氣體股份有限公司,廣東 佛山 528241)

    0 引言

    2016年10月,國際汽車工作組(IATF)發(fā)布了汽車行業(yè)質(zhì)量管理體系標準IATF16949:2016[1],新標準完全符合質(zhì)量管理體系ISO9001:2015標準的要求,并提出了適用于該行業(yè)的細節(jié)。IATF16949:2016的認證對象為汽車行業(yè)及其直接供應商,若半導體行業(yè)供貨給汽車行業(yè)則適用于此標準,應按標準要求對其供應商(包括特種氣體行業(yè))進行管控。普遍認為,汽車行業(yè)標準比普通工業(yè)標準更為嚴苛。比起固定在工廠少有移動的設備,汽車得年復一年承受高頻高強度的震動。加上汽車需上萬零件間互相配合,即使僅僅差之毫厘,裝不上就是裝不上,含糊不得。同理,半導體行業(yè)面對微波、毫米波多品種、小批量、高性能的要求[2],工序動輒幾百步,最終成品率為每一工序的合格率的連乘積[3]。假設成品需經(jīng)100步工序,每工序的合格率均為99.999%,成品合格率僅為99.999%100=99.9%,其中若有一工序的合格率為90%,成品合格率會驟降到89.9%。零件或工序越多,變差越容易累積,可見對每個工序細致把控不是吹毛求疵而是不得不如此。希望從第一步就不產(chǎn)生無用的輸出,必須管理好供應商對SPC的應用。

    SPC以20世紀20年代美國休哈特發(fā)明控制圖為標志,是一種科學的數(shù)據(jù)分析指導實際問題解決的方法[4]。而SPC不但能把數(shù)據(jù)用曲線表示出來,展示其變化趨勢,且能顯示變差是由普通原因還是特殊原因引起的,仍在合格范圍時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程有變差(尤其是特殊原因導致的)就及時修正,避免了更大偏差,降低了成本,保障了產(chǎn)品質(zhì)量,也提高了生產(chǎn)效率。以前統(tǒng)計方法多用于零件而不是過程,而SPC研究變差和應用統(tǒng)計方法改進性能的基本概念適用于任何領域,包括車間和辦公室[5]。應用SPC既有利于特種氣體公司,也有利于顧客,更有利于特種氣體生產(chǎn)和質(zhì)量管理者個人水平的提高,是一個多贏的選擇。因行業(yè)特性不同,若全套照搬整套IATF16949:2016的各種精細化要求到特種氣體行業(yè),難免水土不服,本文將從汽車行業(yè)和半導體行業(yè)的管理理念和行業(yè)特性出發(fā),講解如何用SPC對特種氣體行業(yè)關鍵工序的數(shù)據(jù)進行分析。

    1 管理理念

    IATF16949:2016有五大核心工具:生產(chǎn)件批準程序(PPAP),產(chǎn)品質(zhì)量先期策劃和控制計劃(APQP),潛在失效模式和后果分析(FMEA),統(tǒng)計過程控制(SPC)和測量系統(tǒng)分析(MSA)。五大工具不是互相獨立的,而是互相支持的,例如SPC使用前提是可靠的測量系統(tǒng),故必須嚴格按照MSA參考手冊[6]的要求執(zhí)行。無論是設計階段還是過程階段,都必須以FMEA為基礎指導全部工序的運行??梢娞胤N氣體行業(yè)想實現(xiàn)超純、超凈、超前的目標,僅為了交給顧客SPC而做“好”SPC是不可能的,理解IATF16949:2016科學的管理理念,全方位地應用才是大勢所趨。

    1.1 顧客滿意與多方合作

    特別強調(diào)應保證顧客滿意,在不斷減少質(zhì)量變差和浪費的原則下,當顧客提出特殊要求時,需多方合作對特殊訂單進行評審,提出可滿足顧客的方案。每一環(huán)節(jié)都應考慮多方合作,小組對重要的事項或變更進行評估,通過后做好相應培訓方可實施,且全過程形成受控文件備查。立項時應設立專項小組,組員包括多個部門的成員,最好有專家和顧客的參與。

    1.2 缺陷預防

    重點在于預防缺陷發(fā)生而不是找出缺陷(即探測)和糾正缺陷[5]。在確定小組,確定范圍,確定顧客和得到管理者支持后,運用FMEA對每一個工序進行:1.識別潛在的失效模式;2.識別潛在后果;3.識別潛在要因;4.將嚴重度、發(fā)生率和探測度三者參數(shù)化識別和評估風險,識別出關鍵工序和特殊特性;5.提出建議措施和后果,意圖在降低綜合風險和失效模式發(fā)生的可能性[7];6.定期更新FMEA,尤其是有客訴,或內(nèi)部不符合項的提出時,都應檢視FMEA是否需修改。

    1.3 持續(xù)改進

    每一環(huán)節(jié)都應按戴明循環(huán)P(Plan,策劃)-D(Do,執(zhí)行)-C(Check,檢查)-A(Adjust,糾正)的思路執(zhí)行。除了整體框架按P-D-C-A規(guī)劃外,在各分階段也應細化為P-D-C-A??傊?,持續(xù)改進的理念——分析過程,保持或控制過程,改進過程——必須貫徹始終。

    1.4 體系有效

    顧客注重質(zhì)量體系的有效性,主要體現(xiàn)在產(chǎn)品的可追溯性上,即能否在短時間內(nèi)還原出產(chǎn)品制造出來的全過程,包括每個工序的時間地點操作者具體操作參數(shù)等。同時,產(chǎn)品標識和區(qū)域標識是否清晰,記錄是否受控,防錯措施是否有效,批次管理是否到位,人員責任是否明晰等都影響著產(chǎn)品的可追溯性,不容忽視。

    2 難點與對策

    2.1 單邊公差

    對控制圖可依3個特征加以分析:一是其中心線(CL),即總均值;二是分布寬度,即最大值和最小值間的距離,由極差(R)和標準差(σ)來衡量;三是形狀,即對稱或偏斜,和變差有關。汽車行業(yè)和半導體行業(yè)多采用雙邊公差,既有上規(guī)格限(USL)又有下規(guī)格限(LSL),望目值(即目標值)為1/2(USL+LSL)。而特種氣體行業(yè)對氣體雜質(zhì)進行測量,采用只有USL的單邊公差,要求雜質(zhì)越少越好,即取望小值。假設不同批次的產(chǎn)品控制圖的形狀和分布寬度是一樣的,由表1可見其CL越接近望目值,則過程能力指數(shù)(Cpk)越大,評級越優(yōu),也代表制程越佳;在CL不等于望目值時,即使雙邊公差時按LSL=0計算,仍不等于相應的單邊公差的Cpk,故特種氣體行業(yè)不能套用取望目值或望大值時的方法。因此,SPC判異規(guī)則(OCAP)中關于“上升/下降”的描述應用到特種氣體行業(yè)應改為“上升”。

    其中,Cpk用來確定一個過程是否有能力滿足顧客的需要,單邊公差只有USL時它等于CPU(也寫作Cpku),只有LSL時等于CPL(也寫作Cpkl),雙邊公差則取兩者最小值:

    CPU=(USL-CL)/3σ

    (1)

    CPL=(CL-LSL)/3σ

    (2)

    表1 單雙邊公差對比

    2.2 時間線

    SPC改變了以前靠經(jīng)驗來調(diào)整生產(chǎn)的模式,該事后檢驗的模式之所以過時,一是造成的直接成本增加,周期過長,二是不易分清哪個環(huán)節(jié)出問題,是主因還是次因,三是耗費精力大效果差[4]。SPC強調(diào)數(shù)據(jù)被收集的順序,以顯示何時發(fā)生變差,不適用于先后順序錯亂和非連續(xù)時間或時間跨度比較大的數(shù)據(jù)。從SPC的OCAP如“連續(xù)14點上下交錯”,“連續(xù)9點在同一側”,可見時間線的重要性。顧客想要的是制程過程及時的修正和改善,而不是事后完美的數(shù)據(jù),針對過程的控制參數(shù)所做的才是SPC,針對產(chǎn)品所做的是SQC。

    2.3 數(shù)據(jù)量

    汽車行業(yè)和半導體行業(yè)1 h動輒幾百個數(shù)據(jù),所以需要將數(shù)據(jù)分組后統(tǒng)計。相比起來,特種氣體行業(yè)因檢測出1個數(shù)據(jù)往往需要0.5 h以上,數(shù)據(jù)量少得可憐(數(shù)據(jù)量大于25才算有效)且時間跨度偏大,數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)點之間是相對獨立的,故子組大小必須設置為1,以保證在變差發(fā)生時第一時間被識別出來。同理,“連續(xù)7個點上升/下降”的OCAP不能直接應用在特種氣體行業(yè),應改為“連續(xù)3個點上升”甚至是“連續(xù)2個點上升”。

    2.4 自動化

    汽車行業(yè)和半導體行業(yè)的自動化程度很高,當SPC系統(tǒng)計算出異常時,會自動鎖住生產(chǎn)設備,需要工程師排查出異常后輸入密碼才能恢復生產(chǎn)。特種氣體行業(yè)的制程自動化已經(jīng)很常見了,但SPC系統(tǒng)自動化還是不夠普及。我們?nèi)钥啥嗷ㄐ乃继岣卟僮鞯谋憷?,逐步實現(xiàn)SPC系統(tǒng)自動化。例如利用Excel軟件中的“數(shù)據(jù)有效性”的功能設置數(shù)據(jù)超標時會彈出警告窗口,又如在設備上加裝報警器,或者編程將報警記錄自動上傳到工程師手機等。

    2.5 周期性波動的數(shù)據(jù)

    汽車行業(yè)和半導體行業(yè)的過程控制多為平穩(wěn)型的數(shù)據(jù),例如尺寸、電容容值、粘度等等。而特種氣體的過程控制中,則是周期性波動的數(shù)據(jù),例如真空度由0.1 MPa下降到5 Pa,雜質(zhì)含量從3000 ×10-6下降到0.05×10-6。這就意味著只能選取相同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)點來做SPC,而不能將精餾塔不同純化階段的取樣數(shù)據(jù)混在一起,否則容易誤判,浪費精力和成本。這就又回到了1份SPC中數(shù)據(jù)量較少,時間跨度大的問題了。建議選取雜質(zhì)降到最低的工序來做SPC管控,例如充裝排在線檢測數(shù)據(jù),先集中精力把產(chǎn)品質(zhì)量做好,待效率和量上去后再考慮增加SPC管控點,例如用純化時間來做SPC,但絕不能因為某些困難而放棄使用SPC這一科學的分析工具。

    3 數(shù)據(jù)分析

    圖1 質(zhì)控流程圖

    圖2 階梯狀分布的控制圖

    分析數(shù)據(jù)時應避免只關注X圖而忽視MR圖,除了關注到變差還需管理變好。如圖2,雖然該組數(shù)據(jù)的Cpk=3.48(屬A++級),但MR圖可見序號1~25的MR范圍為0~0.5,而序號26~50的MR縮小到0~0.09,呈階梯分布,應查出什么導致了該狀況的發(fā)生,才能使變好得以保持,變差得以糾正預防。直方圖用圖形表示了變差的分布,可以判斷數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)正態(tài)分布,但是否正態(tài)分布并不能區(qū)分是否存在變差的特殊原因,應以分析控制圖為主。Cp、Pp、PR、CR可以描述非正態(tài)的數(shù)據(jù),但Cpk和Ppk則必須滿足數(shù)據(jù)是近似正態(tài)分布(可通過Johnson族的轉換和Box-Cox轉換實現(xiàn))的前提。

    沒有一種指數(shù)(或比值)可以廣泛地應用到所有過程中,即沒有一個過程可以由一種指數(shù)(或比值)完全描述,所以SPC用到的指數(shù)(或比值)很多,一般不用考慮抽樣變差的影響。SPC參考手冊推薦同時使用Cp和Cpk,并與圖表技術一起使用,但Cp、Pp、PR和CR在單邊公差時是沒有意義的[5]。也有人喜歡用過程性能指數(shù)(Ppk)評估過程性能是否實際上滿足了顧客要求,單邊公差只有USL時Ppk等于PPU(寫作Ppku),只有LSL時Ppk等于PPL(寫作Ppkl),雙邊公差則取兩者最小值(s為方差):

    PPU=(USL-CL)/3s

    (3)

    PPL=(CL-LSL)/3s

    (4)

    其實Cpk和Ppk比較相似,都直接與過程所產(chǎn)生的不合格品比例有關[5],一般要求大于1.33甚至1.67。Cp、Cpk和CR顯示子組內(nèi)的變差,Pp、Ppk和PR顯示整體總變差。

    4 結 論

    產(chǎn)品的制造工藝不是絕對穩(wěn)定的,使用SPC工具發(fā)現(xiàn)變差產(chǎn)生時,應分別從人、機、料、法、環(huán)等多方面去對異常原因進行分析,通過一些檢查手段,確認問題的根源,提出糾正預防措施,措施實施后再收集數(shù)據(jù)對此進行評審。除了對過程的分析,還要識別顧客不斷變化的需求和期望,融入我們的產(chǎn)品和服務中。如此持續(xù)優(yōu)化,可實現(xiàn)整個供應鏈中變異和浪費的減少,提高特種氣體產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性。

    [1] International Automotive Task Fore. IATF16949: 2016 International Automotive System Standard[S]. Interna-tional Automotive Task Fore, 2016.

    [2] 胡玲,潘宏菽. 小批量多品種的芯片研制生產(chǎn)線的質(zhì)量控制[J]. 制造工藝技術,2011, 36(7): 524-528.

    [3] 于信明,倪濤. SPC在半導體生產(chǎn)中的應用[J]. 制造工藝技術,2011, 36(4): 280-283.

    [4] 李丹丹,李翔宇,鄭秋艷,等. SPC技術在高純四氟化硅生產(chǎn)中的應用[J]. 化學工程師,2014, 220(1): 15-28.

    [5] ASQC/AIAG編寫組. 統(tǒng)計過程控制(SPC)參考手冊[M]. 2版. 戴姆勒克萊斯公司,福特公司,通用汽車公司,2005: 1-220.

    [6] ASQC/AIAG編寫組. 測量系統(tǒng)分析(MSA)參考手冊[M]. 4版. 戴姆勒克萊斯公司,福特公司,通用汽車公司,2010: 1-157.

    [7] ASQC/AIAG編寫組. 潛在失效模式和后果分析(FMEA)參考手冊[M]. 4版. 戴姆勒克萊斯公司,福特公司,通用汽車公司,2008: 1-135.

    [8] 李芳. MSA和SPC在生產(chǎn)工藝優(yōu)化中的應用[J]. 現(xiàn)代鹽化工,2016(3): 45-46.

    [9] CHANDRA M Jeya. Statistical quality control[M]. USA: Taylor & Francis Inc, 2001: 1-296.

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