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    人工檢測環(huán)境下零件質(zhì)量統(tǒng)計(jì)控制軟件開發(fā)

    2018-11-15 00:54:34王玉國趙振東
    關(guān)鍵詞:控制線時間段報(bào)表

    蔡 周, 謝 斌, 王玉國, 趙振東

    (1.南京工程學(xué)院汽車與軌道交通學(xué)院, 江蘇 南京 211167;2.南京康尼精密機(jī)械有限公司, 江蘇 南京 210038)

    引言

    隨著企業(yè)的發(fā)展和零件種類的增多,產(chǎn)品質(zhì)量占著越來越重要的地位,如何實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確化和管理的精細(xì)化,已成為制造公司的重要發(fā)展方向[1]。在信息化的時代,傳統(tǒng)的手工記錄方式已無法滿足加工質(zhì)量的要求,故本文根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)一個面向車間的零件加工生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件。根據(jù)測量結(jié)果在軟件界面上指定檢測結(jié)果所在的范圍,軟件自動將結(jié)果寫進(jìn)報(bào)表文件的對應(yīng)位置,并根據(jù)報(bào)表文件形成的檢測結(jié)果變化曲線,分析零件加工質(zhì)量是否出現(xiàn)異常,若發(fā)生質(zhì)量異常波動則采取相應(yīng)的處理措施。本文以某企業(yè)伸縮套零件生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)為例,運(yùn)用生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件在車間的應(yīng)用,解決了生產(chǎn)車間數(shù)據(jù)采集易出錯、管理混亂等問題,使得現(xiàn)場操作人員質(zhì)量信息錄入過程和巡檢員復(fù)檢過程更加方便,限制操作人員在規(guī)定時間范圍內(nèi)多次錄入信息,以及利用倒計(jì)時提醒禁止在規(guī)定時間段外錄入數(shù)據(jù),對防止漏檢、避免誤檢有一定的監(jiān)督作用。

    1 企業(yè)傳統(tǒng)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)方式及存在的問題

    目前該企業(yè)主要用傳統(tǒng)的手工方式來收集生產(chǎn)車間的質(zhì)量信息,如下頁圖1所示是采集數(shù)據(jù)的報(bào)表文件,現(xiàn)場操作人員根據(jù)測量工具得到的尺寸寫入在報(bào)表文件的對應(yīng)位置,并將新檢測零件擺放在指定位置,待檢驗(yàn)員復(fù)查。在數(shù)據(jù)采集完成后,管理人員根據(jù)檢測結(jié)果的區(qū)域進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)和調(diào)整,當(dāng)測量結(jié)果出現(xiàn)在黃色區(qū)域(報(bào)警區(qū)域)和紅色區(qū)域(停止區(qū)域),需找到質(zhì)量數(shù)據(jù)異常的原因,并及時實(shí)施對策,保證質(zhì)量數(shù)據(jù)處于受控狀態(tài)。

    在信息化時代的不斷深入和發(fā)展,傳統(tǒng)的手工統(tǒng)計(jì)方式已無法滿足企業(yè)的質(zhì)量要求和管理要求,并存在以下主要問題:第一,由于生產(chǎn)的產(chǎn)品種類繁多、工序環(huán)節(jié)復(fù)雜,使用人工報(bào)表文件無法全面掌握產(chǎn)品質(zhì)量信息,不方便質(zhì)量記錄的查詢和追溯。第二,在信息化時代,企業(yè)競爭力更加激烈,需利用計(jì)算機(jī)技術(shù)達(dá)到半自動化,使得質(zhì)量信息錄入過程更加簡潔、方便。第三,使用人工檢測環(huán)境下的傳統(tǒng)報(bào)表文件形式采集零件質(zhì)量數(shù)據(jù),無法有效地消除現(xiàn)場操作人員的漏檢、誤檢操作,以及信息錄入次數(shù)和時間的限制,起不到監(jiān)督作用。第四,產(chǎn)品種類的不斷增多促使車間數(shù)據(jù)采集的報(bào)表文件紙質(zhì)稿使用量增大,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)性下降,不利用企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

    綜合以上的主要問題,再結(jié)合企業(yè)的車間實(shí)際情況,為企業(yè)開發(fā)一個面向車間的機(jī)械零件加工車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件,可以改善企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)水平,從而提高企業(yè)的質(zhì)量管理水平。

    2 生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件的設(shè)計(jì)

    2.1 軟件業(yè)務(wù)流程

    機(jī)械零件加工車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件的業(yè)務(wù)流程如下頁圖2所示。

    圖1 零件生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)報(bào)表文件

    圖2 機(jī)械零件加工車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件的業(yè)務(wù)流程

    首先,若需要導(dǎo)入報(bào)表文件,則選擇相應(yīng)的文件路徑,解析報(bào)表文件并顯示在主界面上;若不需要重新導(dǎo)入,則在軟件主界面上根據(jù)檢測結(jié)果選擇尺寸范圍;在任一時間段中,錄入的次數(shù)只能為一次,若超出錄入次數(shù)限制,則禁止錄入。在每個時間段的開始,會啟動倒計(jì)時,在進(jìn)度條上通過不同的顏色提醒用戶。

    2.2 生產(chǎn)車間質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件功能框圖

    機(jī)械零件加工車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件總體功能劃分如圖3所示。

    3 生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件的運(yùn)行

    根據(jù)軟件的業(yè)務(wù)流程和功能框圖,以及結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)有技術(shù),開發(fā)及完成機(jī)械零件加工車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件。該軟件的具體運(yùn)行流程如下:第一,打開軟件并導(dǎo)入報(bào)表文件。啟動軟件,軟件自動解析最近一次打開的統(tǒng)計(jì)報(bào)表文件并顯示在工作區(qū)。如果需要更改統(tǒng)計(jì)表文件,重新選擇路徑文件。第二,操作人員錄入檢測數(shù)據(jù)。現(xiàn)場操作人員利用檢具或量具檢測零件指定位置的尺寸,在軟件界面上雙擊檢測結(jié)果所在的范圍,點(diǎn)擊時的系統(tǒng)時間自動存儲到報(bào)表文件的對應(yīng)位置。第三,巡檢員復(fù)查檢測數(shù)據(jù)。操作人員將已檢測的零件放置在指定的位置,巡檢員定期進(jìn)行零件尺寸的復(fù)檢,存儲質(zhì)量數(shù)據(jù)到報(bào)表文件中。

    圖3 車間生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件總體功能框圖

    操作人員和巡檢員錄入檢測數(shù)據(jù)后的界面如下頁圖4所示。在每個時間段中,操作人員需及時錄入質(zhì)量數(shù)據(jù),否則在下一時間段中無法錄入上一時間段的檢測數(shù)據(jù),并且每個時間段只能有一個檢測結(jié)果,若多次錄入,則會彈出警告對話框進(jìn)行提醒。

    圖4 錄入檢測結(jié)果后的軟件界面

    4 質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析

    本文質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)異常分析分為兩個部分,包括在線異常報(bào)警和歷史樣本分析。其中在線異常報(bào)警根據(jù)該軟件的自動識別功能判斷當(dāng)前樣本是否異常。歷史樣本分析是相關(guān)管理人員利用軟件統(tǒng)計(jì)的報(bào)表文件分析歷史數(shù)據(jù)曲線的波動,并結(jié)合歷史報(bào)警日志發(fā)現(xiàn)異常的原因。

    4.1 當(dāng)前質(zhì)量樣本的異常分析

    由于累積和控制圖對中小漂移識別的靈敏度高,所以該軟件是根據(jù)累積和控制圖的算法判別當(dāng)前樣本異常情況,若超出控制界限,自動在軟件界面顯示當(dāng)前預(yù)警信息,并將信息寫入到歷史報(bào)警日志中。累積和控制圖統(tǒng)計(jì)量的形式如下[2]:

    式中:Ci+、Ci-分別為監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)向上和向下漂移的累積和;Xi為統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)值;K為決策值或參考值,K=kσ;H為控制界限參數(shù)或判定值,H=hσ。

    對于累積和控制圖,馬爾可夫鏈模型可分為兩個狀態(tài)[3]:累積和控制圖的設(shè)計(jì)參數(shù)為(n,k),過程處于受控狀態(tài);過程處于失控狀態(tài),稱為吸收態(tài);

    根據(jù)兩個狀態(tài)得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Q→:

    式中:pij表示樣本當(dāng)前的設(shè)計(jì)參數(shù)為(n1,k1),在下一個時間間隔后抽取的樣本設(shè)計(jì)為(n2,k2)的轉(zhuǎn)移概率。根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)得到轉(zhuǎn)移概率:

    根據(jù)馬爾可夫鏈的性質(zhì),可以得到如下的性能指標(biāo)LAR(平均運(yùn)行鏈長):

    式中:r→表示在樣本數(shù)據(jù)處于受控階段的初始向量。對于不同的均值偏移大小,平均運(yùn)行鏈長得到的值不同,因此在保證過程處于受控狀態(tài)時,比較失控狀態(tài)時的平均運(yùn)行鏈長值。進(jìn)一步得到累積和控制圖的最優(yōu)決策變量,最優(yōu)參數(shù)用于控制圖統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算,判斷質(zhì)量數(shù)據(jù)是否失控[4]。

    4.2 統(tǒng)計(jì)報(bào)表文件的歷史樣本分析

    4.2.1 報(bào)表文件質(zhì)量數(shù)據(jù)分析基本原理

    軟件實(shí)現(xiàn)在線的異常預(yù)警功能,為了讓現(xiàn)場操作人員能及時地發(fā)現(xiàn)原因并采取措施,而管理人員對報(bào)表文件歷史樣本數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析能夠更全面和精確地掌握背后的具體原因,管理人員對報(bào)表文件的歷史樣本分析有兩種方式,第一種是根據(jù)報(bào)表文件中質(zhì)量控制區(qū)域直觀的判斷是否有數(shù)據(jù)異常,這種方式簡單、效率高。第二種是利用報(bào)表中自動計(jì)算得出的均值、極差值繪制出均值-極差控制圖,再依據(jù)判異和判穩(wěn)準(zhǔn)則進(jìn)一步判斷曲線是否處于受控狀態(tài),這種方式精確性高。

    報(bào)表文件中質(zhì)量控制區(qū)域分為三個要素:上控制線、下控制線、中心線。上頁圖1中紅色區(qū)域分別為上控制線和下控制線。而中心線則為上、下控制線的中心,即檢測零件尺寸的均值。

    現(xiàn)場操作人員進(jìn)行質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程中,軟件自動將樣本數(shù)據(jù)分為樣本容量大小為4的數(shù)據(jù)組,并將每組計(jì)算得出的均值、極差寫入到統(tǒng)計(jì)報(bào)表文件對應(yīng)位置中。其中控制圖均值上、下控制界限,極差上、下界限的公式如下:

    式中:LUC表示上控制線;LLC表示下控制線;A2、D4、D3表示為控制圖系數(shù),各系數(shù)值由表1查得。

    表1 控制圖系數(shù)表

    4.2.2 報(bào)表文件質(zhì)量數(shù)據(jù)判異準(zhǔn)則

    判斷質(zhì)量數(shù)據(jù)曲線是否受控分為兩個準(zhǔn)則:判穩(wěn)準(zhǔn)則、判異準(zhǔn)則。符合下列其中一點(diǎn)則判定過程穩(wěn)定[5]:連續(xù)25個點(diǎn)沒有超出紅色區(qū)域的數(shù)據(jù)。連續(xù)35個點(diǎn)中超出紅色區(qū)域的點(diǎn)數(shù)不超過1個;連續(xù)100個點(diǎn)中超出紅色區(qū)域的點(diǎn)數(shù)不超過2個。

    判異準(zhǔn)則分為兩部分:數(shù)據(jù)點(diǎn)超出控制界限;控制界限內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)排列不隨機(jī)。當(dāng)有以下任一情況時,則認(rèn)為過程異常[6]:第一,一點(diǎn)落于上控制線上方或落在下控制線下方。第二,連續(xù)9點(diǎn)以上落在中心線的任意一側(cè)。第三,連續(xù)6點(diǎn)有上升或下降的趨勢。第四,連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)在預(yù)警區(qū)域(黃色區(qū)域)。第五,連續(xù)15個點(diǎn)以上在中心線附近。第六,連續(xù)14個點(diǎn)中相鄰點(diǎn)上下交替排列。

    4.3 質(zhì)量數(shù)據(jù)異常原因

    質(zhì)量曲線出現(xiàn)異常的原因,從工序質(zhì)量控制的角度來看,可分為兩類:正常原因和異常原因。正常原因在生產(chǎn)過程中大量存在,無法避免,但它們對產(chǎn)品質(zhì)量的影響較小,在進(jìn)行曲線異常分析時可忽略不計(jì)[7]。異常原因是非正常狀態(tài)下產(chǎn)生的,能使產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)生顯著的變化,是可控性的原因,需要及時采取相應(yīng)措施去解決[8]。在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)異常原因來源主要是質(zhì)量因素,而質(zhì)量因素是指人員、材料、方法、測量、設(shè)備、環(huán)境等[9]。

    5 應(yīng)用實(shí)例

    綜合上述分析,將該生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用于車間伸縮套加工過程統(tǒng)計(jì)中。

    1)點(diǎn)擊“導(dǎo)入SPC統(tǒng)計(jì)表”按鈕,軟件自動解析統(tǒng)計(jì)表中相關(guān)基本信息并且顯示在主界面,界面顯示三個時間段,也是需要錄入數(shù)據(jù)的時間段。

    2)操作人員利用檢具或夾具測量需檢測零件的尺寸,測得尺寸為61.30 mm,在該尺寸所在范圍雙擊,此時中間時間段自動寫入錄入的時間,以藍(lán)色背景顯示。

    3)在下一時間段,軟件自動將上一時間段的錄入數(shù)據(jù)向左平移一列,等待操作人員和巡檢員的再次錄入,以此類推,經(jīng)過多次采集后的統(tǒng)計(jì)報(bào)表如圖5所示,形成不規(guī)則的曲線。

    圖5 人工采集后的統(tǒng)計(jì)報(bào)表

    4)根據(jù)繪制的圖6和圖7的均值-極差控制圖,并依據(jù)判異準(zhǔn)則和判穩(wěn)準(zhǔn)則,得出該加工過程分布均落在控制界限內(nèi),沒有異常趨勢,處于受控狀態(tài)。

    6 結(jié)語

    質(zhì)量管理作為車間制造執(zhí)行系統(tǒng)重要的模塊,使得企業(yè)的生產(chǎn)可以有序、穩(wěn)定的進(jìn)行,而質(zhì)量統(tǒng)計(jì)作為質(zhì)量管理分析的必要因素,為企業(yè)提供大量實(shí)際生產(chǎn)中的質(zhì)量數(shù)據(jù),對于企業(yè)改善產(chǎn)品質(zhì)量水平具有重要的意義。本文開發(fā)了面向車間的機(jī)械零件生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)軟件,并以伸縮套統(tǒng)計(jì)表為例進(jìn)行分析,結(jié)果顯示有如下的實(shí)際意義和作用:第一,該軟件使得過程統(tǒng)計(jì)更加簡潔,能夠防止操作人員在每個時間段的漏檢和多次錄入,以及在下個時間段無法錄入上個時間段的數(shù)據(jù),起到一定的監(jiān)督作用。第二,該軟件能夠有效地改善企業(yè)的傳統(tǒng)人工檢測環(huán)境下的采集方式,提高了企業(yè)的質(zhì)量管理水平和信息化水平。第三,該軟件使得車間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式更加透明化,相比傳統(tǒng)采集方式,大大減少了紙張的使用量,提高了質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的經(jīng)濟(jì)性。第四,本軟件目前已經(jīng)初步開發(fā)完成,并通過一段時間的應(yīng)用,軟件不斷完善,目前已經(jīng)能夠滿足企業(yè)的要求,提高了企業(yè)的競爭力。

    圖6 報(bào)表文件數(shù)據(jù)的均值控制圖

    圖7 報(bào)表文件數(shù)據(jù)的極差控制圖

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