溫雅梅
(天水鐵路電纜有限責任公司,甘肅 天水741000)
供應商所提供的零部件質量在很大程度上直接決定著企業產品的質量,影響著顧客對企業的滿意程度。有研究表明,企業的產品質量問題有85%是由供應商提供的零部件引起的,可見對供應商產品質量控制的重要性。企業在選擇了合格的供應商后,還要定時對供應商的業績進行評定,及時肯定優秀供應商、鞭策合格供應商、淘汰不合格供應商,而這些都建立在數據收集分析的基礎上。
筆者結合實際對長期從三個不同廠家采購的銅桿的電阻率進行統計,通過描述性統計方法掌握了樣本的特性,然后用推斷性統計方法對總體的質量進行推斷。確定了三個廠家銅桿質量的穩定性、可靠性以及過程能力,為供應商的選擇和動態管理提供依據。
樣本來自總體,但是要把零散的信息集中起來反映總體的特征,就需要對樣本進行加工,圖與表是對樣本進行加工的一種有效方法,另一種有效的辦法就是構造樣本的函數,不同的函數反映總體的不同特征。把不含未知參數的樣本函數稱為統計量。
對一組樣本數據,可以用一些量來表示它們的集中位置,這些量中常用的有樣本均值、樣本中位數和樣本眾數。
一組數據內部總是有差別的,對一組質量特性數據,大小的差異反映質量的波動。也有一些用來表示數據內部差異或分散程度的量,其中常用的有樣本極差、樣本方差、樣本標準差和樣本變異系數。
對于這些常用統計量的計算可以借助相關的軟件來完成,這里不再贅述。
收集數據的科學性、合理性、準確性是非常重要的,是進行分析的前提和基礎。企業長期從A、B、C三個銅材生產廠家采購銅桿,每批采購的銅桿數量不等,最多20 t,均抽取三個試樣測試電阻率,以下是兩年來積累的數據,每個廠家收集數據75個,三個廠家共225個,見表1。
該銅桿為軟銅桿,其20℃時的電阻率應不大于0.017241Ω·mm2/m,如果一批3個樣品的測量值都合格,則這一批產品就判為合格。
從表1中可以看出,A、B、C三個廠家銅桿的批合格率都是100%,那他們的質量到底有沒有區別?在供應商的業績評定中,產品質量的評價應如何進行?進一步的供應商動態管理如何做?帶著這些問題,我們對以上數據進行詳細的分析。

表1 三廠銅桿電阻率統計表
數據的圖形描述就是通過圖形更直觀地反應數據的分布情況,初步判斷數據是否服從正態分布,常用的有直方圖和莖葉圖。這里我們采用直方圖,繪制直方圖可以通過相關軟件來完成,常用的EXCEL軟件也可以實現,下面三個廠家銅桿電阻率的直方圖是用SPSS統計軟件做成的。銅桿電阻率為單側質量控制限,即ρ20℃≤0.017241Ω·mm2/m,只有上控制限,在圖中用TU表示。三組數據的直方圖分別見圖1、圖2和圖3。

圖1 A廠銅桿電阻率直方圖

圖2 B廠銅桿電阻率直方圖

圖3 C廠銅桿電阻率直方圖
圖1 ~圖3可以看出,A廠、B廠銅桿樣本的直方圖基本上滿足“中間高,兩邊低,左右近似對稱”的規律,可以初步判斷樣本數據服從正態分布。而C廠銅桿樣本的直方圖,是一種異常的直方圖,數據呈現絕壁型,其原因可能是C廠由于生產質量不能保證,在檢驗時采用了篩選的措施,從圖3中可以看到在合格界限(TU=0.017241Ω·mm2/m)上直方圖還很高,而后面就沒有數據了,這是依靠檢驗把關的結果。
數據的數字描述就是利用事物的特征數據來顯示事物的規律性。通常有描述樣本集中位置的統計量樣本均值)、樣本中位數(或Me)、樣本眾數(Mod)以及描述樣本分散程度的統計量樣本極差(R)、樣本方差)、樣本標準差(s)和樣本變異系數(Cv)等,實際應用中可根據需要選擇不同的統計量。這里,我們用SPSS軟件計算出了、Me、R、s以及Cv共5個統計量,見表2。Cv是在消除量綱影響后的樣本分散程度的一種度量,其值為Cv=s/。

表2 三個廠家樣本統計量計算結果
從表2中可以看出三個工廠計算得到的樣本統計量是不同的,可以區分三個工廠產品質量的差異。A廠銅桿電阻率的、Me和s都小于B廠和C廠,這說明A廠質量控制較好,電阻率指標分布較為集中,質量較穩定。這一點和直方圖反應的情況一致,B廠和C廠在合格界限TU上都有不同數量的數據存在,C廠較B廠更多(直方圖的高矮可以判斷)。
將直方圖與控制界限比較就能得到工序生產能力的信息,判斷工序能力所處的狀態,通常有理想型、無富裕型、能力富裕型和能力不足型等幾種狀態,如圖4所示。圖4中,TL為下控制限,TU為上控制限,本文所討論的只有上控制限TU。
將A、B、C三廠銅桿電阻率的直方圖與圖4相比較可知,A廠的工序能力應處于能力富裕型狀態,而B、C兩廠的工序能力均處于無富裕型狀態。
為了更清晰、量化地說明三廠銅桿質量的差異,我們可以通過計算過程能力指數Cp或過程性能指數Pp來做進一步的分析。Cp是在穩態情況下計算的,需要運用控制圖來對過程先進行判穩,指的是過程的短期能力指數,而Pp不一定在穩態下計算,指的是過程的長期能力指數。由于我們未對過程進行判穩操作,所以選擇Pp來分析過程的能力。銅材的電阻率因為只有上控制限TU,故屬于單側公差情況的過程能力,應計算上單側過程性能指數PPU。即:

根據表2,則有:
A廠銅桿電阻率上單側過程性能指數

B廠銅桿電阻率上單側過程性能指數

C廠銅桿電阻率上單側過程性能指數


圖4 直方圖與控制界限的分析
從以上計算可知,A廠過程性能指數大于B廠,B廠又大于C廠。根據過程性能指數的評價參考,我們可以得出這樣的結論,A廠的過程能力是充足的,B廠的過程能力不足,而C廠的過程能力嚴重不足。雖然我們觀察到的不合格率都為0,但三個廠家都有可能出現不合格品,其中C廠出現不合格品的概率最大。
通過上述分析,三個廠家提供的銅桿質量有明顯的差別,相對來說,A廠好于B廠,B廠又好于C廠。而作為對供應商的動態管理來說,在三廠其他方面的業績都相同的情況下,可以這樣來處理,A廠銅桿繼續使用,同時提出改進意見,并繼續監控其質量;B廠由于其技術管理能力已很差,應減少采購數量或停止采購,并正式通知其必須立即采取措施進行質量改進;C廠銅桿應不再采購,可考慮重新選擇供應商。
統計技術就是通過對客觀數據的收集、整理、分析,進而發現事物的客觀規律,為決策提供依據,實現“用數據說話”的目的,在企業質量控制、市場分析、供方管理、材料消耗等方面都有廣闊的應用前景。用來分析的質量工具和方法也有很多,在實際應用中,可根據具體情況,結合個人對工具的熟練程度采用不同的分析方法和工具。
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