面向多品种小批量机加工车间的工序质量控制方法

吴婷 李兴朝 邢路

西安艾力特电子实业有限公司 陕西 西安 710114

1 多品种小批量质量控制的方法选择

从以往的大批量机加工车间生产质量控制来说，人们在进行质量控制时往往会将重点放在工件加工层次当中，一般会应用SPC技术手段对产品的数据变化曲线进行分析。若发现了生产过程当中存在异常波动的情况，那么则需要第一时间找到导致问题出现的原因，并科学合理地进行动态化调整[1]。但是针对多品种小批量机械加工生产来说，传统的SPC质量控制技术已经无法满足当前多品种小批量机械加工生产质量控制需求。因为多品种小批量机械生产加工时，具备产品数量少﹑产品种类多等诸多特点，所以在进行质量控制时，就应该将质量控制转移到工序层次当中。将多品种小批量的数据借助数理变换的方式，集合成大批量的数据信息并科学合理的实施质量控制。当前多品种小批量机械加工生产质量控制的主要方法有以下几个内容[2]。①基于工序相似性，分析比较数据变换法﹑建模法﹑贝叶斯法，结合工程理论和信息理论的角度出发，对多品种小批量生产模式当中的各个工序对整个加工环境情况进行分析整合，提出一种包含共组质量状态分析﹑相似性工序识别﹑控制图设计﹑控制图模式识别﹑失控原因控制等模块，并且将其在多品种小批量模式SPC当中实现。②借助概率积分变换理论方式，服从正态分析的独立﹑同分布﹑顺序型样本数据分别实施标准化，构建出一种适应多品种小批量机械加工生产质量控制模式，借助实例分析的方式明确该方法应用可行性。③结合多品种小批量机械加工生产的特点，将过程控制传统模式与现有的机械加工生产质量要求紧密结合。

2 多品种小批量机加工车间的工序质量控制基本思想

多品种小批量加工模式主要有以下几个特点，分别是[3]：①产品要求多样化，产品生产的尺寸﹑形状﹑材料呈现出多种多样，精度要求不统一，同一个产品的数量对较少；②加工设备多样化；③工艺路线多样化，工艺参数也存在较大的差异，生产加工过程当中器具的转换相对频繁；④加工过程的连续性与断续性交替。从现场质量控制的角度来看，大批量加工相对困难，其中存在较多问题。①影响加工质量的因素非常多，各因素之间相互影响，促使关系变得相对复杂。②由于同一个产品加工数量相对较少，传统质量控制方法很难满足对样本容量的要求。③在线质量控制的实现非常短，并且生产批量小﹑加工时间短，当采集完足够的数据之后来进行质量控制时，加工已经完成。④若每一种产品的质量控制结果都做出了质量控制图，那么质量控制的种类复杂，管理难度也相对较大，质量控制图缺乏通用性，很容易造成极大程度的浪费。⑤加工完成之后，每一种产品的质量数据没有充分利用，相比对大批量产品进行质量控制来说，多品种小批量质量加工面向的是对品质﹑小批量的加工模式，众多因素促使加工质量一直处于变动状态。

3 多品种小批量机加工车间的工序质量控制模型

多品种小批量机械加工模式的生产工序控制，最为关键的目标便是促使工序长期处于一个稳定﹑可持续的生产状态之下，并且可以结合产品工艺的需求，分析出产品波动规律，判断导致异常波动的因素，实施各种措施，确保波动保持在技术要求范围当中。工序质量集成控制系统当中包含生产前期准备工作﹑质量预防阶段﹑质量控制阶段三个内容。具体的内容应该结合工序质量继承控制模型进行分析，如图1所示。为了有效克服传统质量控制体系当中存在的质量闭塞问题﹑信息不流通问题﹑历史数据难以调用问题，那么应该构建出一个产品数据信息库，有效解决并分析质量影响因素以及设定工艺路线时无法参考历史数据的困难。科学合理的控制系统内部，借助优化相关参数的方式来找到制造过程当中各个影响因素，并且实现最佳组合，借助过程反馈的方式对各项内容开展合理调整，确保多品种小批量机械系统在生产过程中保持良好状态。

图1 工序质量集成控制模型

4 多品种小批量机加工车间的工序质量控制实现策略

4.1 前期准备工作

在开展多品种小批量机械加工之前，应该对零件的相似性进行合理分析，对不同类型零件的产品参数控制，制定出明确的工艺路线，并确定工艺参数。对初定的工艺路线和加工参数，构建出仿真模型对加工零件的各项指标进行分析，并与所期望的目标数值进行比较分析。若能够达到相应的期望预期，必须要按照指定的工艺路线和工艺参数进行合理加工。若无法实现加工目标，那么则需要重新设定生产工艺参数，切实满足多品种小批量机加工生产质量控制目标。

4.2 质量预防阶段

质量路线制定与完成，应该在仿真中达到预期目标之后，结合市场需求和客户需求为基础原则，选取质量控制目标。结合控制目标的需求，确定零件加工过程的一般工序﹑关键工序﹑特殊工序内容，对关键工序进行重点控制。设置工序质量控制重点，为采集数据奠定基础准备，质量控制点选择非常重要，为采集数据做准备。在质量控制点选择时非常重要，是质量控制工作基础，在选择质量控制点时，应该遵循以下要求内容。①对产品的参数进行明确，明确产品性能﹑精度﹑寿命﹑可靠性﹑安全性等诸多关键性特质，明确产品的关键部位和重要质量影响因素，把控产品质量控制的要点。②对工艺上进行严格质量控制，对一下工序开展严格把控。明确生产零件关键的特质，对零件关键的部位进行严格质量控制。③对质量不稳定或者容易出现不合格的项目进行严格控制。④详细分析客户反馈的数据信息，构建出质量问题控制问题管理机制，做到防微杜渐。⑤针对获取紧缺或者可能对生产安排存在影响的项目进行分析，构建出质量控制点。针对采集到的数据进行计算的过程中，在数据信息统计的过程中，可以引入SPC体系。转变传统事后检验的质量控制模式，引入事前预测模式。借助详细分析，对多品种小批量机加工车间生产当中潜在的质量问题进行把控，预测未来潜在的质量问题状态，杜绝超出质量标准，减少因为质量不过关造成的零件废品。此外，在多品种小批量机加工车间质量控制系统当中若出现了质量异常波动问题，必须要立即停止多品种小批量生产，杜绝连续生产导致更多的质量异常零件出现，及时发现异常并阻止异常出现。

4.3 制造过程的质量诊断分析

借助质量预防阶段的数据分析和控制图分析，第一时间对多品种小批量机加工车间生产加工过程当中的稳定性进行把控。若多品种小批量机加生产工序稳定﹑工序能力指数充分，那么则应该继续进行加工。若生产工序存在不稳定的情况，生产工序过程的能力指数大于1.67小时或者小于1小时，那么必须要对导致该情况的原因进行详细分析，并且找到最佳解决该问题的原因，充分保障多品种小批量机加工生产能力。若制造过程当中出现了异常问题，停止生产加工时，那么为了有效减少多品种小批量机械加工生产停止时间，应该从产品数据库当中找到产品加工的影响因子，并且及时发现造成生产异常波动的因素，引入六西格玛工具快速的进行改进，调节生产加工当中的不良因素。在进行零件生产的过程中，应该按照工艺路线进行加工处理，结合零件加工设置质量控制点并且采集数据信息。对采集的数据进行分析，判断加工过程当中是否稳定。若加工过程稳定，那么工序能力便可以得到充分发挥，多品种小批量机械便可以继续进行生产，否则应该第一时间查找原因，借助正交试验设计方法寻找各个影响因素当中的最优组合。利用正交试验设计方法来寻找各个影响因子当中的最优组合，引入用六西格玛改进工具和控制图，分析工序加工过程，计算工序加工能力是否是最优状态，并且对过程当中的问题进行预判断，通过一系列方法找到影响工序质量的因素，及时进行改进找到反馈目标。为了有效改进因素的结果进行检测，验证并且加工状态是否处于良好的状态。产品数据库在诊断分析阶段是最为关键的重要环节，数据库存储信息量的大小以及完整性，直接影响质量成本控制。其中信息应该包含了以往的零件生产工艺路线与工艺参数﹑影响某个零件生产工序质量的因素﹑各个因素对于产品质量的影响结果，六西格玛工具中对影响因素的改进措施与方法。

4.4 集成控制系统质量管控结果

借助科学合理的测量判断以及调整，促使整个制造过程始终保持在一种良好的运行状态当中。结合多品种小批量机加工车间的实际情况，预判出产品的走势，有效对各种零件生产情况开展动态化的调整，确保工序处于受控制状态当中。在进行控制的过程中，应该动态化的改进结果，对得到的数据第一时间存储到数据库当中，这样才能够在零件加工的过程中，把控零件加工生产质量。

5 结束语

总而言之，多种小批量生产过程产品种类变化相对较快，质量样本数据量相对较少，若出现了质量问题，那么很容易导致产品的批量返修或者报废情况。为了有效应对此种情况，就应该的找出面向多品种小批量机加工车间的生产工序质量控制方法。