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Spc统计 - SPC控制理论运用于进货检验
作者:佚名 文章来源:ISOYES收集 点击数: 更新时间:2006-9-17 20:15:57

  随着时代的发展,很多企业都实施了日供货,以减少库存,从而降低库存成本。这样的供货体系给进货检验带来了很大的压力,不论是采用GB2828抽样管理办法,还是采用百分比抽样(虽然不太合理,但很多公司仍然在采用),样本量大的检验,必然造成进货检验员人力资源的短缺。如果不增加人员来完成规定的抽样,检验员会人为降低样本量,或匆匆忙忙检查,以完成本次检验(检验不完,要停工,要追究责任)。长期以来,进货检验不但压力大,还给企业带来了质量隐患,存在着很大的风险。

  为了缓解这一矛盾,我想到了SPC控制理论,SPC能控制生产过程,为什么就不能控制进货检验过程呢?

  设想一下,每一位进货检验员每天检查不同种类配件,按规定的抽样方法,抽取样本,检验样本,记录检测数据,与标准对比,判定样本中多少个不合格,再根据合格判定数判定本批是否合格。每批都采取数据,但未对数据进行统计分析。我们可以将统计过程控制SPC理论用于统计分析。设想方案如下:

  第一步:每个进货检验员根据技术要求确定每个配件的3-5个关键特性尺寸(此尺寸受控,就能保证此配件的质量)。

  第二步:针对这几个关键特性,每批进货随机抽取3-5个配件进行测量(当然正规生产过程是连续采样),并记录数据。

  第三步:收集25组数据。

  第四步:根据SPC知识制作控制图。(上下限考虑到风险可适当加严)

  第五步:判断此配件的进货过程(含包装运输)是否稳定。

  第六步:稳定以后转入控制用控制图。

  第七步:以后每批货只需检测3-5个配件的3-5个关键特性尺寸,将平均值和极差打点于控制图(一个关键特性尺寸一张控制图)上,根据点是否出界就可判定本批是否合格。

  这样做的好处:

  1、样本量只需3-5个,大大减少了检测时间,弥补了人员不足,检测不完善而造成的风险。同时提高了效率,减少了浪费。

  2、可监控此配件质量的发展趋势,及早报警,给供方提出将要产生不合格产品的信息。因为等检验再发现不合格,已经晚了。不但影响生产,还会给供方带来运输、返工、返修等消耗费用。

  3、将运输中造成的缺陷(或变化)也纳入了监控。

  4、可以和供应商的生产过程控制的SPC做对比,根据控制图的趋势以发现其它未预料到的事情。

  5、必要时双方做MSA测量系统分析,以避免供方检测的合格,而组织自身检测不合格造成的误判;也避免供方的不合格产品,被组织测量合格而误用。

  这样做的弊端:

  1、因为组间采样不连续(其实就是随机),可能引进了其它影响因素,导致变差增大。这个主要通过加严控制线来减小误判的概率。

  2、刚开始做时较复杂,因为需要一段时间数据和经验的积累。一旦监控起来,效果肯定优于其他抽样检验方法。

  ISO/TS16949:2002标准中的7.4.3.1款中规定“组织接收统计数据,并对其进行评价”。我想这么做也是可行的。

  SPC控制理论运用于进货检验,充分体现了组织对供方的监视,也能促进供方对其制造过程业绩的监视。

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