2020-08-20
制程抽样计划之玄机(二)
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作者：盈飞无限国际统计方法副总裁 史蒂夫·怀斯 |
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来源：美国《质量文摘》杂志 |
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时间:2013-8-9 |
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关键词：制程抽样计划
导语：制订制程抽样计划对于很多质量管理专业人士而言是一件非常头疼的事。检测项目、样本量设定以及让人防不胜防的各种陷阱误区，都是开展SPC工作的拦路虎。如何有效制订抽样计划？看盈飞无限专业人士怎么说。 明确样本量 现阶段，大多教科书里推荐使用的样本量为1、3、5和10。实际生产中，企业也普遍采用上述样本量。需说明的是，如样本量大于1，则要求这些样本是连续生产的产品。例如，检测瓶子的重量时，如果样本量设为3，那么，这3个样本应当是生产线上连续生产的3个瓶子。 子组的作用在于揭示一段时间内的过程均值和短期变差。 因此，通过5个样本计算出来的均值和短期变差比根据3个样本计算出来的值更精准。但当样本量到一定程度后，增加样本大小对统计结果的精确性就没有明显的助益了。所以，提高抽样频率比增加样本量更能帮助您了解生产过程。 有时候，样本量只有设为1才有意义。例如，对某同质产品的三个连续样本进行检测（假定是混合容器中被搅拌均匀的肉汁），不同样本的差异反而会导致测量误差的出现。对于上述情况，更明智的做法是把样本量改为1。如果再次对混合容器中产品进行抽样，假设间隔30分钟，那么两次检测结果的差异就能反映出被检测的关键特性在上次抽样后发生了何种变化。另外，在只有一个值的情况下，样本量也只能为1。例如监控指定的某一天的加班时长或指定烘箱周期峰值温度等特性时，其样本量只能设定为1。 改善抽样策略 通常，出现下述三种情况时，企业需要考虑调整抽样策略。1、过程失效，直到下道工序才被检测发现。针对这种情况，需要调整上道工序的检测项目或提高本道工序的抽样频率。2、没有检测到任何失效。对于这种情况而言，降低抽样频率将会是比较好的选择。3、检测的产品特性没有发生任何变化。这种情况意味着测量系统分辨力不足或测量人员人为编造了处于界限内的数值，质量人员需仔细加以甄别。 避开常见误区 数据信息所蕴含的价值往往比想象要大得多。在过程数据采集中，如果单点数据仅用于实时信息反馈的话，其价值就大打折扣。这些数据的价值远不止于此，它们的其他附加价值与提供实时反馈一样不可小觑。如今历史数据已然成为一个无价的数据宝库。所有为实时决策而采集的数据都具备强大的“第二次生命”，它们能帮助质量专业人士判断今天的哪些行为能让明天更美好。对这些数据进行分析和挖掘就相当于挖掘过程改进的金矿。在这些数据上做足功夫，能够发现大量原本无法侦测到的信息和规律。 另一个常见误区是不能充分利用软件工具的巨大价值。不少企业往往在利用SPC软件达到某些短期目标后，便对其弃之不用。很多人甚至没有发现SPC软件还自带流程和抽样等附加功能。例如，大量车间操作员还在通过纸质点检表来完成点检工作。其实现在类似工作完全可以在平板电脑或者智能手机上完成，不但能节约纸张和时间，还能大大提高数据的真实性。而且，数据库中有了这些数据后，企业的过程分析能力显著提高。 抽样计划需要长期有效 需要注意的是，制程抽样计划的改进是一个不断持续的过程。日常工作中，企业要确保至少有两个员工清楚了解过程抽样策略并不断探索SPC软件的延伸功能。 回头再看上文提到的精密塑料制品企业，这位质量总监的下一个目标就是进一步改善他的抽样计划以便随时动态响应检验结果。与“可接受质量水平（AQL）”法类似，针对制程检测的抽样计划也会根据产品线或过程的拒收记录相应地提高或降低抽样频次。他相信：采用新的抽样策略后，不但能稳定和持续提升产品质量，而且检验时间和检验成本也必定大幅下降。 了解更多有关制程检验重要性及抽样检验项目等内容，请点击：制程抽样计划之玄机（一） |