基于P控制图的西服上衣缝制流水线返工率的统计分析

杨 艳，赵维强,李加顺

(1.江苏阳光集团有限公司，江苏 江阴 214426；2.张家港鼎力科技有限公司，江苏 苏州 215600)

1 引言

目前，随着劳动力成本上升、原料价格上涨、客户要求不断提高，服装加工业的竞争越来越激烈，利润空间越来越小，这就要求企业提升内部管理水平、提高生产效率、降低成本。返工率偏高，会使生产效率降低，能耗和成本增加，交货日期延迟等，并且衣服经返工后，对其整体外观影响明显。

P控制图又叫管理图，它是判断过程正常与否的一种工具，可将其用于区分由特殊原因引起的异常波动和过程固有的随机波动。其是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而检查过程是否处于控制状态的一种用统计方法控制的图，可用于诊断评估过程的稳定性，具有对过程状态预警及确认过程改进效果的功能[1]。

本文基于Minitab软件，通过P控制图对西服上衣缝制流水线返工率进行分析，为企业生产质量控制提供参考。

2 P控制图

2.1 资料要求及统计学基础

资料服从二项分布，缺陷率P为一常数，且各样本是相互独立的[2]。

μp=P

2.2 P控制图的控制界限

若过程参数P为已知，则P图的控制界限为：UCLP为上控制线，LCLP为下控制线。然而在现实中往往由于参数P未知，通常用样本的p来代表参数P。

CLp=μp=P

3 实验

3.1 实验数据

对5月份西服上衣缝制流水线每个工作日的返工率进行统计，数据如表1所示。基于Minitab软件，进行流程稳定性的分析，制作P控制图，如图1所示,可知有许多控制点超出界限，说明过程很不稳定。

针对“5月份返工率的P控制图”，对西服上衣缝制工序的返工率进行原因分析并进行改进，再次对12月份的返工率进行统计分析，统计数据及P控制图如表2、图2所示。

3.2 数据分析

如果某日不合格点落入控制界限内则表示该日的质量水平无显著异常，超出上控制限时可认为该日的不合格品率与以往有非常显著差异；低于下控制限时可认为该月的指标合格率显著高于平均水平，如果全月的不合格点均在控制限内则表示全月总体质量水平稳定。从图1可以看出，有23个点异常点，说明过程很不稳定；从图2可以看出，有6个点超出控制限，过程虽然相比图1较为稳定，但是还有很大的改善空间。

表1 5月份西服上衣返工率统计表

图1 5月份返工率的P控制图

日期检验数返工数返工率(%)12月1日125012710.1612月2日98012212.4512月3日680618.9712月4日500489.6012月5日16801237.3212月6日14401298.9612月7日8309010.8412月8日1260917.2212月9日6468112.5412月10日910869.4512月11日290931110.6912月12日14901459.7312月13日128013910.8612月14日620538.5512月15日600599.8312月16日8009011.2512月17日96112012.4912月18日217028713.2312月19日110311810.7012月20日126217013.4712月21日67010014.9312月22日119018315.3812月23日142015610.9912月24日18001769.7812月25日148014810.00

图2 12月份返工率的P控制图

4 结论

本文基于Minitab软件，通过P控制图对西服上衣缝制流水线返工率进行分析，比较客观地反映了该产品全月的质量状况，避免了评价质量水平的主观性和局限性，为质量评价提供科学依据，对今后工作中确定不同质量参数的合格率范围和质量管理工具在服装行业的应用提供了参考依据。