人工檢測環境下零件質量統計控制軟件開發

蔡 周， 謝 斌， 王玉國， 趙振東

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

引言

隨著企業的發展和零件種類的增多，產品質量占著越來越重要的地位，如何實現生產質量數據采集的準確化和管理的精細化，已成為制造公司的重要發展方向[1]。在信息化的時代，傳統的手工記錄方式已無法滿足加工質量的要求，故本文根據現有技術結合計算機技術開發一個面向車間的零件加工生產質量統計軟件。根據測量結果在軟件界面上指定檢測結果所在的范圍，軟件自動將結果寫進報表文件的對應位置，并根據報表文件形成的檢測結果變化曲線，分析零件加工質量是否出現異常，若發生質量異常波動則采取相應的處理措施。本文以某企業伸縮套零件生產質量統計為例，運用生產質量統計軟件在車間的應用，解決了生產車間數據采集易出錯、管理混亂等問題，使得現場操作人員質量信息錄入過程和巡檢員復檢過程更加方便，限制操作人員在規定時間范圍內多次錄入信息，以及利用倒計時提醒禁止在規定時間段外錄入數據，對防止漏檢、避免誤檢有一定的監督作用。

1 企業傳統質量統計方式及存在的問題

目前該企業主要用傳統的手工方式來收集生產車間的質量信息，如下頁圖1所示是采集數據的報表文件，現場操作人員根據測量工具得到的尺寸寫入在報表文件的對應位置，并將新檢測零件擺放在指定位置，待檢驗員復查。在數據采集完成后，管理人員根據檢測結果的區域進行相應的改進和調整，當測量結果出現在黃色區域（報警區域）和紅色區域（停止區域），需找到質量數據異常的原因，并及時實施對策，保證質量數據處于受控狀態。

在信息化時代的不斷深入和發展，傳統的手工統計方式已無法滿足企業的質量要求和管理要求，并存在以下主要問題：第一，由于生產的產品種類繁多、工序環節復雜，使用人工報表文件無法全面掌握產品質量信息，不方便質量記錄的查詢和追溯。第二，在信息化時代，企業競爭力更加激烈，需利用計算機技術達到半自動化，使得質量信息錄入過程更加簡潔、方便。第三，使用人工檢測環境下的傳統報表文件形式采集零件質量數據，無法有效地消除現場操作人員的漏檢、誤檢操作，以及信息錄入次數和時間的限制，起不到監督作用。第四，產品種類的不斷增多促使車間數據采集的報表文件紙質稿使用量增大，導致經濟性下降，不利用企業的持續發展。

綜合以上的主要問題，再結合企業的車間實際情況，為企業開發一個面向車間的機械零件加工車間生產質量統計軟件，可以改善企業的質量數據統計水平，從而提高企業的質量管理水平。

2 生產質量統計軟件的設計

2.1 軟件業務流程

機械零件加工車間生產質量統計軟件的業務流程如下頁圖2所示。

圖1 零件生產質量統計報表文件

圖2 機械零件加工車間生產質量統計軟件的業務流程

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

2.2 生產車間質量統計軟件功能框圖

機械零件加工車間生產質量統計軟件總體功能劃分如圖3所示。

3 生產質量統計軟件的運行

根據軟件的業務流程和功能框圖，以及結合企業的現有技術，開發及完成機械零件加工車間生產質量統計軟件。該軟件的具體運行流程如下：第一，打開軟件并導入報表文件。啟動軟件，軟件自動解析最近一次打開的統計報表文件并顯示在工作區。如果需要更改統計表文件，重新選擇路徑文件。第二，操作人員錄入檢測數據。現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果所在的范圍，點擊時的系統時間自動存儲到報表文件的對應位置。第三，巡檢員復查檢測數據。操作人員將已檢測的零件放置在指定的位置，巡檢員定期進行零件尺寸的復檢，存儲質量數據到報表文件中。

圖3 車間生產質量統計軟件總體功能框圖

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

圖4 錄入檢測結果后的軟件界面

4 質量統計數據分析

本文質量統計數據異常分析分為兩個部分，包括在線異常報警和歷史樣本分析。其中在線異常報警根據該軟件的自動識別功能判斷當前樣本是否異常。歷史樣本分析是相關管理人員利用軟件統計的報表文件分析歷史數據曲線的波動，并結合歷史報警日志發現異常的原因。

4.1 當前質量樣本的異常分析

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

式中:Ci+、Ci-分別為監控數據向上和向下漂移的累積和；Xi為統計的數據值；K為決策值或參考值，K=kσ；H為控制界限參數或判定值，H=hσ。

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

根據兩個狀態得到狀態轉移概率矩陣Q→：

式中：pij表示樣本當前的設計參數為（n1，k1），在下一個時間間隔后抽取的樣本設計為（n2，k2）的轉移概率。根據樣本統計性質得到轉移概率：

根據馬爾可夫鏈的性質，可以得到如下的性能指標LAR（平均運行鏈長）：

式中：r→表示在樣本數據處于受控階段的初始向量。對于不同的均值偏移大小，平均運行鏈長得到的值不同，因此在保證過程處于受控狀態時，比較失控狀態時的平均運行鏈長值。進一步得到累積和控制圖的最優決策變量，最優參數用于控制圖統計量的計算，判斷質量數據是否失控[4]。

4.2 統計報表文件的歷史樣本分析

4.2.1 報表文件質量數據分析基本原理

軟件實現在線的異常預警功能，為了讓現場操作人員能及時地發現原因并采取措施，而管理人員對報表文件歷史樣本數據的進一步分析能夠更全面和精確地掌握背后的具體原因，管理人員對報表文件的歷史樣本分析有兩種方式，第一種是根據報表文件中質量控制區域直觀的判斷是否有數據異常，這種方式簡單、效率高。第二種是利用報表中自動計算得出的均值、極差值繪制出均值-極差控制圖，再依據判異和判穩準則進一步判斷曲線是否處于受控狀態，這種方式精確性高。

報表文件中質量控制區域分為三個要素：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。

現場操作人員進行質量數據統計過程中，軟件自動將樣本數據分為樣本容量大小為4的數據組，并將每組計算得出的均值、極差寫入到統計報表文件對應位置中。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，各系數值由表1查得。

表1 控制圖系數表

4.2.2 報表文件質量數據判異準則

判斷質量數據曲線是否受控分為兩個準則：判穩準則、判異準則。符合下列其中一點則判定過程穩定[5]：連續25個點沒有超出紅色區域的數據。連續35個點中超出紅色區域的點數不超過1個；連續100個點中超出紅色區域的點數不超過2個。

判異準則分為兩部分：數據點超出控制界限；控制界限內數據點排列不隨機。當有以下任一情況時，則認為過程異常[6]：第一，一點落于上控制線上方或落在下控制線下方。第二，連續9點以上落在中心線的任意一側。第三，連續6點有上升或下降的趨勢。第四，連續3點中有2點在預警區域（黃色區域）。第五，連續15個點以上在中心線附近。第六，連續14個點中相鄰點上下交替排列。

4.3 質量數據異常原因

質量曲線出現異常的原因，從工序質量控制的角度來看，可分為兩類：正常原因和異常原因。正常原因在生產過程中大量存在，無法避免，但它們對產品質量的影響較小，在進行曲線異常分析時可忽略不計[7]。異常原因是非正常狀態下產生的，能使產品質量發生顯著的變化，是可控性的原因，需要及時采取相應措施去解決[8]。在生產過程中產生的數據異常原因來源主要是質量因素，而質量因素是指人員、材料、方法、測量、設備、環境等[9]。

5 應用實例

綜合上述分析，將該生產質量統計軟件應用于車間伸縮套加工過程統計中。

1）點擊“導入SPC統計表”按鈕，軟件自動解析統計表中相關基本信息并且顯示在主界面，界面顯示三個時間段，也是需要錄入數據的時間段。

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據向左平移一列，等待操作人員和巡檢員的再次錄入，以此類推，經過多次采集后的統計報表如圖5所示，形成不規則的曲線。

圖5 人工采集后的統計報表

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

6 結語

質量管理作為車間制造執行系統重要的模塊，使得企業的生產可以有序、穩定的進行，而質量統計作為質量管理分析的必要因素，為企業提供大量實際生產中的質量數據，對于企業改善產品質量水平具有重要的意義。本文開發了面向車間的機械零件生產質量統計軟件，并以伸縮套統計表為例進行分析，結果顯示有如下的實際意義和作用：第一，該軟件使得過程統計更加簡潔，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據，起到一定的監督作用。第二，該軟件能夠有效地改善企業的傳統人工檢測環境下的采集方式，提高了企業的質量管理水平和信息化水平。第三，該軟件使得車間數據統計方式更加透明化，相比傳統采集方式，大大減少了紙張的使用量，提高了質量數據統計的經濟性。第四，本軟件目前已經初步開發完成，并通過一段時間的應用，軟件不斷完善，目前已經能夠滿足企業的要求，提高了企業的競爭力。

圖6 報表文件數據的均值控制圖

圖7 報表文件數據的極差控制圖