Статистический контроль качества (СКК) продукции и процесса.

В данном приложении представлены краткие сведения по методике сертификации процесса (СП), используемой в аналоге СНСП – системе ACE компании Pratt & Whitney (PW), США.

1. Существует несколько методов СП:

· СП – 6 Шагов;

· Шесть Сигм / DMAIC – Определение, Измерение, Анализ, Улучшение, Контроль;

· DIVE – Определение, Исследование, Проверка, Обеспечение;

· PDCA – Планируй, Делай, Проверяй, Действуй.

Схема СП «6 Шагов» и совмещенная схема всех 4 методов СП представлены на рис.1 в виде ступенчатой и круговой диаграмм.

Рис.1 Методы СП.

2. Основными целями СП (по аналогии с ACE) являются:

2.1. Повышение производительности / ритмичности:

· производство качественной, предсказуемой продукции;

· сокращение времени цикла производства;

· сокращение проблем на последующих процессах;

2.2. Сокращение затрат:

· сокращение затрат на качество;

· снижение нестабильности качества сборки и двигателя, проявляющихся при эксплуатации;

· сокращение проверок деталей после завершения всех производственных операций;

· сокращение расходов, связанных с разработкой новой детали, новой оснастки или нового процесса;

· улучшение возможности выявлять первопричины инцидентов;

2.3. Улучшение качества продукции:

· повышение характеристик и увеличение срока службы продукции;

· сокращение/ликвидация брака, переработок, ремонта;

· предотвращение невыявленного брака;

· оптимизация конструкции/рабочих характеристик продукции;

2.4. Требование заказчика – соответствие стандартам ИСО-9000: 2000.

3. Для реальных процессов производства характерны статистические распределения параметров продукции и производственно-технологических показателей, которые приобретают особое значение для повторяющихся (серийных и массовых) типов производств.

В числе параметров продукции – характеристики ДСЕ (геометрические размеры, твердость материала, шероховатость поверхностей и пр.), сборочные характеристики узлов (посадки, зазоры, проходные сечения и пр.), функциональные характеристики изделий (термодинамические, вибрационные, весовые и пр.).

В числе производственно-технологических показателей – показатели дефектности продукции (брак, возвраты, КН и пр.), показатели организации процессов (исполнительность - полнота, своевременность, ритмичность выполнения планов; вариабельность сопоставлений конкретных значений процессов и пр.).

В основе статистических методов лежат количественные оценки измеряемых параметров продукции/процесса, использование отлаженной ПСД (систематизация, последовательность применения).

4. Вариабельность процесса.

4.1. Производится сбор фактических данных выходных параметров процесса.

Фиксация результатов выполняется как с помощью Контрольных карт (см. рис.2), так и любым иным путем (использование таблиц параметров, баз данных и др.).

Рис.2 Пример контрольной карты геометрических измерений ДСЕ.

4.2. Устанавливается тип распределения выходных параметров процесса.

На основе статистического анализа выходных параметров процесса устанавливается тип распределения данных путем построения гистограммы (см. рис.3) и определяются параметры вариабельности процесса по его настройке – смещению, разбросу/размаху, форме (см. рис.4).

По данным контрольных карт (см. рис.2) определяется гистограмма измеряемых данных, пример которой приведен на рис.3.

С учетом гистограммы определяется тип статистического распределения и производится дисперсионный анализ измеренных данных. Пример графических различий статистических распределений основных параметров продукции/процессов приведен на рис.4.

Нормальное Гауссово распределение плотности вероятностей определяется визуально характерной колоколообразной формой и аналитически подтверждается тестом Колмогорова-Смирнова.

Рис.3 Пример совмещения контрольной карты с гистограммой распределения.

4.3. Упрощенная схема использования статистических данных параметров продукции/ процесса во времени помещена на рис.5.

Рис.5 Схема сопоставления статистических данных параметров продукции/процесса.

4.4. Воспроизводимость процесса.

4.4.1. Важным элементом оценки воспроизводимости процесса является сравнение статистических характеристик измеренных параметров с пределами допустимых для продукции/процесса (по чертежам, техническим условиям, стандартам и т.п.).

Схема на рис.6 наглядно показывает сравнение допустимых пределов измеряемых параметров с их фактическим разбросом/размахом процесса при изготовлении ДСЕ.

Рис.6 Схема оценки точности процесса по разбросу параметров.

Индекс C_P является характеристикой точности процесса по разбросу/размаху, при этом ФПД определяется интервале ±6σ.

4.4.2. Другим важным элементом оценки воспроизводимости процесса является учет смещений/сдвига срединных значений статистических распределений параметров в настройке процессов с целевыми.

Схема на рис.7 наглядно показывает необходимость учета фактора смещений/сдвига в настройке процесса.

Рис.7 Пояснение по смещениям центров цели и фактического распределения.

4.4.3. Весьма важным является также учет смещений границ допусков, схема которого показана на рис.8.

Рис.8 Схема учета смещений границ допусков и фактического распределения.

4.4.4. Совместный учет точности по разбросу и аккуратности настройки по смещению является ключевой характеристикой воспроизводимости процесса, схема которого помещена на рис.9.

Рис.9 Пояснение по оценке воспроизводимости процесса по точности и настройке.

4.5. Статистическая оценка разброса параметров при нормальном Гауссовом типе распределения оценивается использованием среднеквадратичного отклонения σ, интервалы которого от срединного значения определяют вероятность распределения измеренных значений. Пояснительная диаграмма для интервалов СС(±σ), ВВ(±2σ), АА(±3σ) приведена на рис.10.

Рис.10 Плотность вероятности нормального распределения для интервалов ±σ …±3σ.

Доверительный интервал ±3σ включает 99, 7% всех измеренных параметров.

Расширенный доверительный интервал ±3σ …±6σ в нормальном типе распределения определяет плотность вероятности измеренных значений параметров практически для всех случаев в промышленном производстве с учетом всех применяемых диапазонов измерений.

На рис.11 приведена таблица плотности вероятности с учетом индекса C_PK ≥ 1, 0.

4.6. Известная в мире и распространенная в области массовых и крупносерийных типов производств система «6 Сигм» использует нижеследующий методический подход.

Следует учитывать важнейшее условие использования указанного статистического подхода к оценке дефектности процесса изготовления ДСЕ – правильное измерение параметров отклонений (все проявившиеся инциденты продукции/процесса – брак, возвраты, КН) и возможностей (все контролируемые характеристики продукции/процесса по ТУ – размеры, твердость, шероховатость, отклонения формы, покрытия, внешний вид и пр.).

4.7. Для серийных и мелкосерийных типов производств система ACE использует другой методический подход, отличающийся использованием интервала ±4σ (характерного для отраслевой статистики подобной серийности) вместо интервала ±6σ (характерного для статистики массового типа производства). Отличия подходов компаний PW и GE представлены ниже.

Для UTC и PW нормой является воспроизводимость процесса изготовления ДСЕ при достижении значения С_PK=С_P=1, 33 или 63 отклонения на миллион возможностей (DPM).

Достижение уровня С_PK=1, 5 (4, 5σ) для серийного производства, являющегося целью компаний UTC и PW, сравнимо с уровнем 6σ компании GE для массового производства.

Компания GE сконцентрирована на измерениях всех бизнес-процессов, начиная с анализа заказов/контрактов и заканчивая проектированием, поставщиками, производством, монтажом и услугами/производством деталей. Улучшения внедряются от области к области, от проекта к проекту.

4.8. При использовании индексов C_P и C_PK следует помнить:

· C_P указывает потенциальную способность процесса соответствовать техническим требованиям (ТТ). Однако это не означает само соответствие ТТ;

· C_PK указывает на аккуратность настройки центра процесса по целям ТТ:

o Если C_PK = C_P, то процесс сосредоточен точно в середине ТТ;

o Если C_PK < C_P, то центр процесса смещен (имеет сдвиг);

o Если C_PK > 1, 0, то даже при смещении центра процесса, лишь немного отклонений выйдет за пределы полей допусков ТТ;

o Если C_PK < 0, тогда смещение центра настройки процесса вне поля допусков по ТТ (это - признак процесса с чрезвычайно плохим управлением!);

· C_PK никогда не может быть больше чем C_P (математически невозможно).

4.9. В различиях подходов компаний PW и GE при установлении статистических норм воспроизводимости процессов следует обратить внимание:

4.9.1. На принцип базирования норм GE с использованием интервала ±6σ и индекса C_P=2, 0, что по сравнению с используемым PW интервалом ±4σ и индексом C_P=1, 33 приводит к ужесточению требований к процессу по точности разброса параметров (повышенная точность оборудования/оснастки/инструмента, исполняемых размеров при обработке ДСЕ).

4.9.2. На принцип базирования норм PW с индексами C_PK= C_P=1, 33, что по сравнению с используемыми GE индексами C_P=2, 0 и C_PK=1, 5 требует большей аккуратности в настройке центра процесса и ужесточенным требованиям к контролю его смещения/сдвига в процессе работы. Подобный подход характерен для серийных типов производств с партионной обработкой ДСЕ, с широким использованием универсального оборудования и квалифицированных ОР.

5. Устойчивость процесса.

5.1. Стабильность процесса зависит не только от воспроизводимости (индексы C_P и C_PK), рассчитываемой на базе краткосрочной вариабельности (т.е. повторяемости в пределах партии ДСЕ или разового производственного заказа), но и от устойчивости процесса во времени.

Поясняющая схема по краткосрочной вариабельности процесса помещена ниже.

Краткосрочная вариабельность - изменение вариативности процесса по короткому промежутку времени (например, последний k£ 25 выбранных подгрупп ДСЕ).

Краткосрочная вариабельность основана на диапазоне измерений в пределах каждого подгруппы.

Краткосрочная вариабельность будет, прежде всего, зависеть от машинного фактора, системы измерения и возможно от действий ОР.

5.2. Сравнение кратко- и долгосрочной вариабельностей процесса дано на схеме ниже.

Краткосрочная вариабельность проявляется в той же самой партии ДСЕ (производственном заказе), когда выполняется работа.

Из-за некоторых причин, действующих в разное время, долгосрочная вариабельность процесса м.б. больше краткосрочной.

5.3. Критерии долгосрочной вариабельности процесса.

5.3.1. P_P - Индекс эффективности процесса.

Формула:

P_P = Чертежное поле допусков / Фактическое поле допусков = ЧПД / ФПД.

где ЧПД = ВПД - НПД, и ФПД = 6σ.

В долгосрочной вариабельности σ определяется как:

Что означает индекс P_P?

- Соответствует ли точность процесса по разбросу параметров, чтобы потенциально сделать каждую ДСЕ на 100% соответствующей ТТ с учетом многократных установок, по долгосрочным наблюдениям за период 3 …6 месяцев, с различными операторами и т.п.?

Цель: Значение P_p≥ 1, 33, что эквивалентно или лучше коэффициента 63 отклонения на миллион возможностей (DPM).

5.3.2. P_pk - Индекс целевой эффективности процесса.

Формула:

Что означает индекс P_pk?

- Соответствует ли процесс номинальным параметрам по разбросу и настройке?

- Действительно ли изменение процесса достойно внимания?

Цель: Значение P_PK≥ 1, 33, что эквивалентно или лучше коэффициента 63 отклонения на миллион возможностей (DPM).

5.3.3. Для чего используются P_P и P_PK?

Цели:

1) Изменение Длительного срока, равное краткосрочному изменению;

2) Все индексы способности короткого и длительного изменения, чтобы быть > 1, 33.

P_P и P_PK измеряют длительную точность процесса для данной ключевой особенности, включая:

· Все источники изменчивости;

· Все возвраты.

Оценки P_P и P_PK интерпретируются аналогично C_P и C_PK. Эти индексы измеряют работу процесса по более длинному промежутку времени.

Например: период 3 …6 месяцев, охватывая 100 …200 значений, три или больше устройства, многократные изменения настроек и операторов.

P_P и P_PK могут помочь когда:

· Принятие решений по допускам для новых и «зрелых» программ;

· Оценка, можно ли процесс считать сертифицированным/гарантированным;

· Сравниваются с C_P и C_PK при принятии решений по измерениям и приоритетам в усовершенствовании процесса;

· Чтобы определить износ оборудования в течение долгого времени; управлении ВПОО.

P_P и P_PK применимы к различным операторам, перемещениям, сырью/заготовкам, настройке инструмента, учету ошибок машинных и ручных измерений.

5.3.4. Матрица сопоставлений кратко- и долгосрочной воспроизводимости процесса.

Ремарка: C_P против P_P - различие находится в «Сигме»!

5.3.5. Отношения к картам статистического контроля.

У процессов управляемых статистическим контролем, т.е. с отсутствием возвратов, есть следующие особенности:

· C_P и C_PK оценивают завершение процесса ближе оценок P_P и P_PK;

· Процесс движется по нормальному распределению;

· Краткосрочная вариабельность эквивалентна долгосрочной;

· Ключевыми источниками причин изменения процесса, являются оборудование и система измерений;

· Если система измерения составляет < 20 %, ключевым источником является оборудование.

Процессы не в состоянии статистического контроля, т.е. имеющие специальные причины (существуют возвраты), имеют следующие особенности:

· C_P и C_PK оценивают намного выше чем P_P и P_PK;

· Ненормальное распределение;

· Долгосрочная вариабельность обычно намного больше чем краткосрочная (по причинам –процесс затронут изменениями в сырье, температуре, несогласованностях устройства, различных Операторах, изменениях настроек и т.д.).

Примечание: См. пояснение в п.8 приложения 1.

6. Термины воспроизводимости процесса:

C_P - Process Capability Index (Индекс соответствия процесса);

C_PK - Assesses Accuracy & Precision Index (Индекс оценки настройки процесса);

P_P - Process Performance Index (Индекс эффективности процесса);

P_PK - Targeted Process Performance Index (Индекс целевой эффективности процесса).

7. Значения показателей дефектности комплектующих изделий в мировом автомобилестроении характеризуются величиной 250 DPM, у компании Toyota – 60 …10 DPM, что обеспечивает последней в целом уровень дефектности 25 …35 дефектов на 1 000 автомобилей и мировое лидерство в качестве продукции.

По экспертным оценкам, 20% из общей доли роста эффективности и качества производства определяется состоянием основных фондов, а 80% - «человеческим фактором». По данным исследований в странах Ю-В Азии 70 …80% роста производительности труда и эффективности производства достигается за счет отношений сотрудничества между администрацией и персоналом.

Приложение 4.