AQT (Advanced Quality Tools) - перейти на главную страницу

 ВариабельностьQuality 4.0

Правильные и неправильные пути использования полей допусков. Следует ли сортировать продукцию относительно полей допуска на дефектную и бездефектную или пытаться настраивать процесс?

 

Дональд Уилер, DONALD J. WHEELER, Статья: "Right and Wrong Ways to Use Specifications. Sorting or Adjusting?" [26]

 

Перевод, примечания и дополнительные графические материалы с пояснениями: Григорьев С. П.

 

 

В этой статье мы рассмотрим историю и назначение полей допусков, а также рассмотрим два распространенных способа их использования на практике. На простых примерах, я проиллюстрирую правильные и неправильные способы использования полей допусков (спецификаций).

 

Примечание Григорьев С. П.: В статье доказательно продемонстрировано, что оперативная корректировка процесса оператором станка относительно полей допуска имеет смысл только для нестабильных и/или нецентрированных в поле допуска процессов, в то время как корректировка стабильных и хорошо центрированных в поле допуска процессов приводит к еще большей вариабельности (большему разбросу данных вокруг среднего значения), что лишает рабочих понимания "что происходит?" при попытках улучшить качество производимых им деталей.

 

 

Голос клиента

 

Около 220 лет назад Эли Уитни создал хлопкоочистительную машину со сменными деталями. Использование взаимозаменяемых деталей стало технологическим прорывом того времени. Вскоре после своего успеха с хлопкоочистительной машиной Уитни получил контракт на поставку армии США мушкетов, имеющих взаимозаменяемые части. В попытке произвести большое количество деталей с возможностью их взаимозаменяемого использования, он немедленно обнаружил тот факт, который преследует любое производство с тех пор: нет двух одинаковых вещей. Так вместо того, чтобы делать вещи одинаковыми, они должны были довольствоваться тем, чтобы сделать их похожими. Как только они приняли это, сразу же возник вопрос: "насколько схожи достаточно похожие детали?" В попытке ответить на этот вопрос были созданы технические условия (поля допусков, спецификации). Было очевидно, что небольшие отклонения могут быть допущены, поскольку части все равно будут функционировать. Однако по мере увеличения отклонений наступит момент, когда будет дешевле отказаться от детали, чем пытаться ее использовать. И поля допусков (спецификации) были предназначены для определения этой точки отсечения потерь.

 

Двести лет назад экономика массового производства была настолько велика, что к большим отходам можно было спокойно относиться. К 1840-м годам был изобретен инструмент калибр (проходит-не проходит). К 1860-м годам это превратилось в "go-no-go gauge" что позволило проводить экономичную сортировку большого количества деталей на годные и негодные. Эта технология 1860-х годов все еще используется сегодня. Поля допусков были созданы для того, чтобы отделить приемлемый продукт от неприемлемого продукта. Всякий раз, когда поток продукции содержит несоответствующие элементы, которые могут быть идентифицированы с помощью неразрушающего контроля, использование 100-процентного контроля остается разумной стратегией, когда это может быть сделано экономически целесообразным способом. Как только вы сожгли тост, что вы можете сделать, кроме того, как очистить его от подгоревших частей?

 

 

Пример

 

На рисунках 1 и 2 показаны 100 окончательных значений теста вместе с их гистограммой и X-картой (XmR-картой Шухарта для индивидуальных значений). Эти значения получены в результате производственной операции на одном из заводов моего клиента. Поля допусков для этих значений от 67 до 71. Гистограмма показывает, что этот процесс имеет только 34 процента годной продукции, в то время как X-карта показывает, что этот процесс работает непредсказуемо. Поле допуска позволяет нам произвести разделение на соответствующие и несоответствующие изделия, но выход 34 процентов недопустим. Нужно что-то делать.

 

Один из популярных способов действий заключается в том, чтобы попытаться улучшить выход путем внесения соответствующих корректировок процесса. Предположим, что мы можем настроить процесс после каждого результата измерения отобранной на контроль детали (теста) и что каждая корректировка повлияет на последующие произведенные изделия. Мы будем использовать пределы поля допуска 67 и 71 для определения мертвой зоны для наших корректировок. То есть мы будем корректировать процесс только тогда, когда получим несоответствующий результат теста. Если, скажем, мы имеем результат теста 65, то мы отрегулируем процесс вверх на 4 для нацеливания процесса на среднее значение поля допуска, равное 69, и если мы имеем результат 75, то мы отрегулируем процесс вниз на 6. Однако, если у нас есть результат теста 67, 68, 69, 70 или 71, мы не будем вносить никаких изменений в этот процесс. Будем называть этот тип корректировки далее "P-контроллером".

 

 

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Примечание Григорьев С. П.: Вы можете скачать данные в отсортированном списке в формате CSV для самостоятельного построения контрольной XmR-карты: скачать.

 

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Рисунок 1: Гистограмма распределения 100 исходных значений нестабильного и плохо центрированного процесса до корректировки.

 

 

Теги статьи

Действия операторов станков при выпуске дефектной продукции. Что делает оператор не правильно? Что надо делать для улучшения качества выпускаемых изделий? Как помочь оператором станков. Как улучшить качество и значительно сократить количество дефектной продукции. Методы совершенствования качества, о которых вы не знали. Почему в одних случаях корректировка процесса улучшает качество, а в других ухудшает. Понимает ли руководство компании, что обязано оказать помощь рабочим. Имеются ли в компании необходимые для этого знания?! Вы ждете от рабочих самостоятельного решения проблем с качеством?! Надо ли пытаться решать проблемы только собственными силами или стоит обратиться за экспертной помощью?! Барьеры на пути совершенствования качества и производительности. Методология интеллектуального статистического управления процессами. Интеллектуальный контроль качества. Intelligent methods of statistical process control (ISPC). Качество 4.0. Quality 4.0. Применение контрольных карт Шухарта для управления производственными процессами и совершенствования качества. Интеллектуальное управление качеством на цеховом уровне.

 

 Платный контент

Чтобы просмотреть полную версию статьи оформите подписку

 

Стоимость подписки на все статьи сайта

  • Годовая подписка (12 месяцев) - 400,00 руб/мес. ( 4800,00 руб/год).
  • Подписка на пол года (6 месяцев) - 450,00 руб/мес. ( 5400,00 руб/год).
  • Ежемесячная подписка (1 месяц) - 500,00 руб/мес. ( 6000,00 руб/год).

Приобрести подписку

 

Доступ к уникальным и постоянно пополняемым статьям по практическому применению системы менеджмента Э. Деминга и статистическому управлению процессами с использованием контрольных карт Шухарта.  Подписчику по запросу будет предоставлен именной сертификат:

 

 

ПО Контрольные карты Шухарта SPC FOR EXCEL SOFTWARE

 

Самые эффективные и доступные инструменты статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC):

Центр передовых инструментов управления качеством
Advanced Quality Tools (AQT)

Россия, Санкт-Петербург

Тел.: (812) 679-79-71

Консалтинг и обучение
E-mail: info@advanced-quality-tools.ru

Программное обеспечение
E-mail: info@spcforexcel.ru

AQT (Advanced Quality Tools) - перейти на главную страницу

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.

Эмпирическое правило распределения данных в стабильной системе.