两种过程质量表征方法的比较

摘要：制造企业对于过程质量的表征主要有合格率、CPK值等，近几年制造能力评价中西格玛水平的计算也在日益普及，本文以卷烟制造企业为例，探索了过程质量表征中合格率和西格玛水平两种评价方式的运用。

关键词：质量 CPK 合格率 西格玛水平

制造企业中，评价和表征制造过程质量水平的方法主要有合格率、CPK、西格玛水平[1]等，在卷烟行业实际操作过程中同样如此。如何对卷烟制造过程[2]质量管控水平进行合理、客观、系统的评价，找到制造过程中的短板环节并实施改进，是达到提升卷烟过程质量管控水平的重要基础。本文就卷烟工序质量中的合格率表征和西格玛水平表征两种质量管控方法进行比较，并取长补短，对卷烟制造过程质量管控水平进行探索。

笔者所在企业对于制造过程中，考核管理采取的主要形式是实施奖励和扣款，如针对各工序参数（指标）质量合格率，主要对象为点，计算样本值分布区间，采取只扣不奖的方式，而西格玛水平主要针对面，计算均值、标准偏差、估算概率等，则采取只奖不扣的方式进行。以下就两种表征方式进行如下探讨。

1 两种质量管控方法的评价思路介绍

1.1 合格率表征方法的管理思路

就单工序的参数（指标）的合格率表征思路，管理路径有：确立产品设计要求→确定关键特性指标→统计特性指标合格率→对照合格率要求标准进行判定→实施不达标扣款考核。

1.2 西格玛水平管控方法的思路

就质量涉及较大的面，如工段、生产线，则采取制造能力评价中的西格玛水平测算的方式，其管理路径为：确立产品设计要求→确定关键特性指标→实施西格玛水平测评→对照西格玛水平标准进行判定→实施达标奖励。

西格玛水平的考核工作完成后，相关管理工作没有结束，要实施下一步的持续改进工作，主要工作路径有：分析测评结果→找出短板环节→实施持续改进→提升西格玛水平。

2 两种质量管控方法的计算方法

2.1 合格率的计算

合格率针对单个的参数（指标），表征在设计要求内的合格点的百分比，方法如下：

合格率（%）

=×100%

2.2 西格玛水平的计算

西格玛水平针对工段、生产线，表征在设计要求内的波动情况，按被表征质量数据类型的不同，分成计量型（连续）数据和计数型（离散）数据。计量型数据按以下公式进行计算：

针对双侧标准：

P=1-φ（）+φ（）

单侧标准中，又分为望大和望小标准，望小值

P=1-φ（）

望大值：P=φ（）

式中：USL：关键质量特性的上规格限；

LSL：关键质量特性的下规格限；

μ：总体均值（用样本均值估计）；

σ：总体标准偏差（用样本标准偏差估计）。

计数型数据分为计件型数据和计点型数据，其中：

计件型数据按以下公式进行计算：

P=

计点型主要针对卷烟外观、卷烟盒装、卷烟条装质量缺陷等计点型数据，其中A、B、C类质量缺陷的不合格率P按以下公式进行计算：

P=

3 组成两种质量管控方法关键特性指标统计量

合格率表征和西格玛水平表征之间是有内在联系的，但对于关键质量特性统计量的要求有所不同，如表1所示。因此在计算两种质量表现结果时，需要进行不同的基础数据的统计。

表1 关键质量特性统计量

[合格率＼&西格玛水平＼&关键特性指标规格上限

关键特性指标规格下限

特性指标样本值

＼&关键特性指标规格上限

关键特性指标规格下限

特性指标平均值

特性指标标准偏差＼&]

4 两种质量管控方法应用实例

上述分析中，说明了两种质量表征形式的区别，二者在某种程度是内在统一的，分析二者之间的差异，可以为质量改进找到突破口。以下以笔者企业某一品牌制丝加工流程中实际问题为例，进行分析。

首先根据产品设计要求，确定了各工序的关键特性指标。我们选择切丝工序切丝宽度特性指标来进行实例分析。用测试用的胶棒混入烟叶中经过切丝机进行切丝，在切丝机出料振槽上取样，在切后的胶棒中随机选取50根胶棒，用螺旋侧微仪对胶棒宽度进行检测，分析数据如表2。

表2 改进前测试数据

[统计量＼&样本

合格率%＼&概率估算

合格率%＼&对应西格

玛水平＼&规格上限1.1mm

规格下限0.9mm

样本平均值 0.9832

样本标准偏差0.07723＼&100%＼&79.40%＼&2.32＼&]

由表2可知，用两种不同管控方法统计出来的结果差异比较大。具体原因是样本合格率只代表所测量样本值是否处于规格限以内，而总体西格玛水平既考虑了样本值是否分布在规格限以内还考虑了样本值的偏移和离散程度。因此，运用西格玛水平来对切丝宽度进行评价更合理。

通过以上数据我们分析，造成总体西格玛水平偏低的原因是样本值的离散程度（标准偏差）过大。因此，通过对设备进行针对性改进，降低切丝宽度的标准偏差，提高了切丝宽度的西格玛水平。改进后的数据分析如表3。

表3 改进后测试数据

[统计量＼&样本

合格率＼&概率估算

合格率＼&对应西格

玛水平＼&规格上限1.1mm

规格下限0.9mm

样本平均值 0.9832

样本标准偏差0.05723＼&100%＼&90.6%＼&2.82＼&]

表3数据表明，随着对切丝机实施改进和完善，切后宽度样本标准偏差进一步缩小，概率估算合格率显著提升，西格玛水平提高。因此，追求制造能力的提升的主要方法，不仅仅关注合格率的提高，对关键质量指标的波动，即对表征波动的样本标准偏差实施控制，是提高质量控制精度的有效方法。

5 结论

在卷烟生产质量控制过程中，同时运用合格率和西格玛水平两种质量表征方法，可以在直观和简单的评价操作人员的技能的同时，找到有效的方法提升整体制造能力。质量合格率的表征方法简单易懂，易操作，在短期内还不能放弃，运用合格率管控方法通过考核措施，可以直观的显示操作人员将质量控制在规格限内；运用西格玛水平表征方法，找到质量问题的突破口，在质量的持续改进上首先找到是质量均值存在问题还是标准偏差存在问题，为质量改进指明方向，同时在管理上采取激励措施，降低样本均值的偏移和缩小样本值的离散程度，最终达到提升产品质量的总体控制能力的目标。

参考文献：

[1]张公绪，孙静.新编质量管理学[M].北京.高等教育出版社，2003.

[2]中华人民共和国烟草行业标准.卷烟制造能力测评导则.北京：中国标准出版，2009.

作者简介：

李万友（1979-），本科，主要从事卷烟工艺质量管理工作。endprint