李娅波 卢盛辉 潘彬彬
摘 要:针对整流管堵漏工序合格率较低的问题,研究了应用统计分析软件Minitab解决工序中的质量问题的方法与步骤,挖掘出了整流管制造过程中影响堵漏工序合格率的关键因素,并采取针对性措施,使合格率从57.4%提高到82.6%。该应用Minitab软件解决质量问题的方法,可以推广到各类生产制造过程中,具有一定的实用价值。
关键词:统计分析软件;Minitab;整流管;堵漏;质量问题
中图分类号:TP319 文献标识码:A
Abstract: In view of low pass rate in the rectifier tube plugging process, this paper proposes methods and steps of applying statistical analysis software Minitab to solve quality problems. The key factors that affect the pass rate of the leak plugging process in the rectifier tube manufacturing process are discovered, and targeted measures are taken to have increased the pass rate from 57.4% to 82.6%. This method of applying Minitab software to solve quality problems can be extended to various manufacturing processes and is of practical value.
Keywords: statistical analysis software; Minitab; rectifier; plugging process; quality problems
1 引言(Introduction)
统计分析软件是分析和解决生产过程中质量问题的重要工具。常用统计分析软件有SAS(Statistical Analysis System)、SPSS(Statistical Package for the Social Science)、Excel、S-plus、Minitab等,其中Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导,是全球领先的质量管理和精益六西格玛实施软件工具,更是持续质量改进的良好工具软件[1]。Minitab软件在实际生产中具有广泛应用,可用于质量管理[2]、测量系统分析[3,4]、质量分析研究[5,6],以及制造过程控制等[7]。
本文以某公司整流管堵漏工序为例,研究如何应用Minitab软件来统计分析和发现工序中的质量问题。整流管堵漏工序合格率较低,需要反复堵漏,导致生产周期长,严重影响整流管按期交付,因此,急需提高合格率。本文首先从定义问题、分析可能的影响因素出发,再应用统计分析软件minitab对实验数据进行统计分析,挖掘出了影响合格率的关键因素,采取针对性措施后,合格率得到了很大提高。
2 Minitab软件简介(Introduction of Minitab software)
Minitab软件提供了各种分析工具,针对不同的数据类型,可采用不同的图形工具和统计工具进行统计分析(表1,表中X表示自变量,Y表示因变量),并通过分析结果找出重要的影响因素,从而可对生产现场进行有效的改善,同时,还可以监控生产现场,确保实施效果。
3 Minitab软件在整流管堵漏工序中的应用(Application of Minitab software in diode rectifier plugging process)
3.1 問题描述
某型整流管共投入八批,其中主分批漏气共1024支,经堵漏后合格588支,堵漏合格率为57.4%。因需要反复堵漏,导致生产周期长,严重影响整流管按期交付。
3.2 缺陷定义
一支经堵漏工序后的整流管置于(125±5)℃氟油中,10分钟内管帽或氩弧焊部位若出现连续气泡,或浸于氟油中2分钟后仍不断冒出气泡,则为缺陷,即漏气。
该类缺陷主要出现在整流管氩弧焊和管帽处;整流管堵漏的检测为100%检验;整流管在一次堵漏后,在检漏工序进行检测时出现漏气即为不合格(图1)。
3.3 工艺流程分析
某型整流管的流程图如图2所示,在整流管进行完离心加速度试验后即进行检漏,检漏合格的整流管进行反向重复平均电流测试,若检漏不合格需进行最多三次的堵漏,三次堵漏后仍不合格的整流管作报废处理。
整流管堵漏的详细流程依次为:串整流管、清理堵漏罐、放入整流管、抽真空、吸漆、取出整流管、清洗、晾置、烘烤。
3.4 因果图分析
整流管堵漏合格率低的可能原因有测量系统、材料、操作者、设备、工艺方法和环境六个方面的因素,经过头脑风暴法最终确定工艺方法和堵漏漆最有可能是影响整流管堵漏合格率的关键因素(图3)。
3.5 实验数据收集
为了确定影响整流管堵漏合格率的关键因素,制定了涉及堵漏合格率Y(连续型)、漆粘度X1(连续型)、抽真空时间X2(连续型)、堵漏方法X3(离散型)、浸漆时间X4(连续型)、晾置时间X5(连续型)、烘烤工艺X6(离散型)的数据收集计划(图4),并通过实验获得用于统计分析的数据。
3.6 统计分析
通过使用Minitab软件对收集的数据进行一般线性模型分析发现(图5):
(1)影响因素中的抽真空时间X2、浸漆时间X4的P值小于0.05,但是贡献率的值较小,是非关键因素。
(2)影响因素中的漆粘度X1、晾置时间X5的P值大于0.05,对结果无显著影响。
(3)影响因素中的堵漏方法X3、烘烤工艺X6的P值小于0.05,贡献率值高,是关键因素。从图5中的饼图可以看出:堵漏方法X3的贡献率为72.2%、烘烤工艺X6的贡献率为16.5%。
3.7 改进措施
针对Minitab统计分析出的影响堵漏合格率的关键因素——堵漏方法X3和烘烤工艺X6,制定了标准作业程序(SOP,Standard Operation Process)、技术通知单及SOP现场执行管理办法等措施进行了控制(图6),确保改善效果。
3.8 时间序列图分析
图7展示了Minitab软件对改进过程中不同阶段(DM:Define & Measure;A: Analysis;IC:Improve & Control)的时间序列图。整流管堵漏改进过程中,因为无意中控制了抽气阀门后,堵漏合格率有很大提升,达到80%以上,在控制抽气阀门和更改烘烤工艺后,堵漏合格率有逐渐上升的趋势,在对关键影响因素堵漏方法X3和烘烤工艺X6进行改善后,堵漏合格率保持在80%以上,最高值达到90%以上,说明改善效果明显。
3.9 改善前后的比较
通过对整流管堵漏的不合格数、堵漏总数和不同改进阶段进行二进制逻辑回归分析发现(图8)。
(1)比较IC阶段与DM阶段,因为P<0.05,所以倍率关系成立。
(2)IC阶段(改善后)是DM阶段(改善前)产生缺陷机会的0.28倍。
结论:IC阶段与DM阶段缺陷状况有显著不同,改进效果明显。
3.10 生产流程监控
通过使用Minitab软件对整流管堵漏不合格数按阶段进行P控制图分析发现:改善后的不合格率中心线下移且流程可控,说明改善效果显著,同时,该图亦可用于生产流程监控(图9),若有异常数据出现,数据点会变为红色,表明该工序出现了问题,需要立即关注。
4 结论(Conclusion)
以整流管堵漏工序为例,通过缺陷定义、可能因素分析及收集数据,应用统计分析软件minitab的一般线性模型进行统计分析,挖掘出了影响堵漏合格率的关键因素为堵漏方法和烘烤工艺。采取更完善的堵漏方法和更改烘烤工艺之后,运用minitab的时间序列图和二进制逻辑分析比较了改善前后的合格率,合格率有显著改善,从57.4%提高到82.6%。最后,利用minitab的P控制图监控生产流程,确保流程可控或出现异常能立即发现。
本文阐述的应用统计分析软件minitab解决生产过程中质量问题、提高合格率的方法,具有很强的实用性和有效性,可应用于类似的生产制造过程。
参考文献(References)
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[7] 杨柳,王强,冯富宁,等.Minitab软件在水泥过程质量管理中的应用[J].水泥,2019(S1):77-80.
作者简介:
李娅波(1978-),女,硕士,高级工程师.研究领域:智能产品开发,电子科学与技术,统计工具及方法应用.
卢盛辉(1977-),男,博士,高级工程师.研究领域:金融大数据与人工智能应用技术研究,统计工具及方法应用.
潘彬彬(1976-),女,本科,助理馆员.研究领域:档案管理,统计工具分析.