（管理科学与工程专业论文）现代制造系统集成质量管理研究和应用.pdf

中文摘要 高度自动化是现代制造系统的主要特征，自动化设备的广泛采用对质量管理 理念和技术提出了越来越高的要求。本文在综合研究质量管理发展历史及现代质 量管理理念和方法的基础上，分析了现代制造系统对质量管理提出的需求。之后 分析现代质量管理的几种单元技术，并提出系统集成模型。最后基于本文研究的 理论和模型建立了l 公司集成质量管理体系和方法。 本文共分四章，各章的主要研究内容概括如下。 第一章是本文的绪论部分，回顾了质量管理的发展历史，着重对现代质量管 理的理念和方法进行了深入研究。同时，还研究了现代制造系统的主要特征。最 后提出了本文的研究方法和技术路线并对本文的研究内容、目的和意义进行了简 要的总结。 第二章研究了现代质量管理中的几种核心单元技术，主要包括：工序能力分 析、统计过程控制及实验设计，重点研究了数据挖掘的相关理论和方法，并提出 了数据挖掘技术在质量管理中的应用方法。 第三章提出了基于三维质量集成模型的集成质量体系，主要研究了三维质量 集成模型的主要内容和运作机制，提出了具体的技术路线，并将数据挖掘等先进 的数据处理和分析手段与传统的s p c 方法进行了有机的集成。 第四章是本文的实证研究部分，综合运用本文提出的理论模型和方法，结合 l 公司制造系统的特征，建立了该公司的集成质量管理体系并进行了质量改进， 还设计了支持该体系的质量信息系统平台框架，取得了比较满意的效果。 总之，本文的研究内容紧密结合企业实际，综合运用现代质量管理方法和技 术，建立了现代制造系统中支持连续质量改进的集成质量管理体系并在企业中进 行了有效应用。本文的研究内容对于其他类似制造系统同样具有一定的借鉴意 义。 关键词：现代制造系统集成质量管理统计过程控制实验设计数据挖掘 a b s t r a c t 碰g hd e g r e ea u t o m a t i o n i s t h e m a i nc h a r a c t e r o f t h e c o n t e m p o r a r y m a n u f a c t u r i n gs y s t e m s t h ew i d e l ya d o p t i o no ft h ea u t o m a t i o ne q u i p m e n t sl e a d st o h i g h e rr e q u i r e m e n tf o rq u a l i t y m a n a g e m e n tt h e o r ya n dt e c h n o l o g y a tf i r s t t h ea u t h o ro ft h i st h e s i s a n a l y z e dt h eq u a l i t y m a n a g e m e n tr e q u i r e m e n to fm o d e mm a n u f a c t u r i n gs y s t e m sb a s e do nt h ei n v e s t i g a t i o no fq u a l i t y m a n a g e m e n td e v e l o p m e n th i s t o r ya n dm o d e r nq u a l i t ym a n a g e m e n tp h i l o s o p h y t h e nt h ea u t h o ro f t h i st h e s i sa n a l y z e dm a n ya d v a n t a g eq u a l i t ym a n a g e m e n tt e c h n o l o g i e s ，a n dp r e s e n t e das y s t e m i n t e g r a t i o nm o d e l a tt h el a s tp a r to ft h i st h e s i s ，t h ei n t e g r a t e dq u a l i t ym a n a g e m e n ts y s t e mh a s a p p l i e di nas e m i c o n d u c t o ra s s e m b l yc o m p a n y t h e r ea r ef o u rc h a p t e r si nt h i st h e s i sa n dt h em a i nc o n t e n t sa r el i s t e db e l o w ： c h a p t e r o n ei st h ei n t r o d u c t i o n w es u m m a r i z e dt h e d e v e l o p m e n th i s t o r y o f q u a l i t y m a n a g e m e n t ，a n dg i v ead e e pi n v e s t i g a t i o no fm o d e r nq u a l i t ym a n a g e m e n tt h e o r ya n dm e t h o d s a tt h es a m et i m e ，t h em a i nc h a r a c t e r so ft h ec o n t e m p o r a r ym a n u f a c t u r i n gs y s t e mw o r ea l s o p r e s e n t e da tl a s t ，t h er e s e a r c hm e t h o da n dt e c h n o l o g yr o u t i n gw e r ei n t r o d u c e d ，a n dt h er e s e a r c h c o n t e n t s o b j e c ta n ds i g n i f i c a n c e w e f ea l s os u m m e d u p s e v e r a li m p o r t a n tt e c h n o l o g i e so f m o d e r nq u a l i t ym a n a g e m e n tw e r ed i s c u s s e di nc h a p t e r t w o ， s u c h p r o c e s sc a p a b i l i t ya n a l y s i s ，s t a t i s t i c a lp r o c e s sc o n t r o la n dd e s i g no f e x p e r i m e n t sa f t e r t h a t t h er e l a t e dt h e o r ya n dm e t h o do f d a t am i n i n gw e r ei n v e s t i g a t e d t h r e ed i m e n s i o n sq u a l i t yi n t e g r a t i o nm o d e lw a sd e s c r i b e di nc h a p t e rt h r e e t h em o d e l f r a m e w o r ka n do p e r a t i o nm e c h a n i s mw a sd i s c u s s e d ，a n dt h ed e t a i lo ft h et e c h n o l o g yr o u t i n gw a s a l s op r e s e n t e dh e r e t h e nt h ei n t e g r a t i o no f t h es t a t i s t i c a lp r o c e s sc o n t r o la n dd a t aa n a l y s i sm e t h o d s u c ha sd a t am i i l i n gw a s d e v e l o p e d i nc h a p t e rf o u r , t h el a s t p a r to f t h i st h e s i s ，w ea p p l i e dt h et h e o r ym o d e la n dt h ed e t a i l e d t e c h n o l o g i e si nas e m i c o n d u c t o ra s s e m b l yc o m p a n y a ni n t e g r a t i o nq u a l i t ym a n a g e m e n ts y s t e m w a sd e v e l o p e dt oc a r r yo u tq u a l i t yi m p r o v e m e n t s t h eq u a l i t yi n f o r m a t i o ns y s t e mf r a m e w o r kt o s u p p o r tt h eq u a l i t yi n t e g r a t i o nw a s a l s od e s i g n e da n das a t i s f a c t o r yr e s u l tw a sg o r e n b r i e f l y , b a s e do nt h ee n t e r p r i s eq u a f i t ym a n a g e m e n tp r a c t i c e ，t h i st h e s i su s e dt h em o d e m q u a l i t ym a n a g e m e n tc o m p r e h e n s i v e l yt o b u i l di n t e g r a t e dq u a l i t ym a n a g e m e n tf f a m e w o r l cf o r m o d e r nm a n u f a c t u r i n gs y s t e m sa n dh a sl e a d e dt oag o o dq u a l i t yi m p r o v e m e n tr e s u l ti np r a c t i c e t h em a i nc o n t e n ti sa l s oe f f e c t i v ef o ro t h e rm a n u f a c t u r i n gs y s t e m si ns o m ee x t e n th o p et h i sw o r k i s v a l u a b l e f o r t h e d e v e l o p m e n to f q u a l i t y m a n a g e m e n t k e yw o r d s ： c o m e m p o r 盯ym a n u f a c t u r i n gs y s t e m ，i n t e g r a t e d q u a l i t y m n a g e m e n t ，s t a t i s t i c a lp r o c e s sc o n t r o l ，d e s i g no fe x p e r i m e n t s ，d a t am i n i n g 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得盘鲞盘鲎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：判谚秀 签字日期：。沙p ￥年2 ，月乙7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盘壅盘茔有关保留、使用学位论文的规定。 特授权垂鲞盘茔可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名；圣j 谚诱 导师躲么压 签字日期：。午年乙月己7 日签字日期：2 ，。y 年2 一月曰 第一章绪论 1 1 质量管理研究综述 第一章绪论 质量管理的发展经历了从质量检验到全面质量管理的转变，与此同时产生了 大量的质量管理理念和技术。本节在简要回顾质量管理发展历史的基础上，着重 研究了现代质量管理理念和方法及主要研究成果。 1 1 1 质量管理的发展历史 质量管理的的发展从二十世纪初的质量检验到四五十年代的统计质量控制， 到六十年代后的全面质量管理，一般认为已经经历了这三个阶段： 1 ) 质量检验阶段 科学管理的出现引起了生产的专业化分工，专职的检验人员出现了，质量检 验人员根据产品的技术标准，利用各种测试手段，对已经生产出来的产品和半成 品进行检查以防不合格品流入到下个工序或出厂。这一时期的质量管理主要是进 行质量的检验工作，对过程的理解不深入当作黑箱处理，尤其局限于事后检验， 不能预防废品的产生，隐私不能减少因废品而造成的损失。在这一阶段控制图理 论、抽样检验表、小样本统计学这三种方法先后得到发展，奠定了统计质量管理 的基础。 2 ) 统计质量控制阶段 统计质量控制使用数理统计的方法控制整个生产过程的质量。强调对生产制 造过程的预防性控制，使质量管理由单纯依靠质量检验事后把关，发展到突出质 量的预防性控制和事后检验相结合的工序管理，成为生产过程质量控制的强有力 工具。但由于这个阶段过于强调数理统计方法，又没有适合的工具解决质量管理 的统计技术问题，影响了质量管理方法的普及。 3 ) 全面质量管理阶段 随着生产力的发展，单一的对工序的统计质量管理已经不能满足需要，质量 管理需要更加广泛的理论和技术体系。费根堡姆于1 9 6 1 年出版了全面质量管 理一书，主张应改变单纯强调数理统计方法的偏见，把统计方法的应用与改善 组织管理密切结合起来，建立一套完整的质量管理体系，以保证经济的产出可满 足用户要求的产品。这一思想最终发展成为全面质量管理( t o t a q u a l i t y 第一章绪论 m a n a g e m e n t ) 。国际标准中定义全面质量管理“以质量为中心建立在全员参与上 的一种管理方法，其目的在于长期获得顾客满意从而使组织成员和社会的获得利 益。”将质量管理工作拓展到企业的各个方面，包括质量在内的所有管理目标为 对象，并强调最高管理层强有力的领导和对全员教育及培训的必要性。t q m 涉 及管理学中的运筹学、系统工程学、价值工程学、生产管理、项目管理、成本管 理、和组织行为学等以及统计学、实验设计、信息技术等多种技术和学科。 4 ) 信息时代的质量管理 九十年代后出现的6 s i g m a 质量管理、零缺陷等方法和随着信息技术的发展 出现的集成质量管理可以看作第四个阶段，从质量管理的发展可以总结出一些规 律和特点，质量管理的发展基本上同制造的发展相一致，连续质量改进、集成质 量管理将成为今后质量管理的重点。这集成质量管理包括从设计制造到服务的 全过程生命周期，体现了并行工程、全面质量管理的思想和信息技术的优势。 事实上，质量管理的研究随着制造系统的发展逐渐深入，产生了一系列重要 的研究成果。其中以连续质量改进和集成质量管理系统最为典型。 1 1 2 连续质量改进 j u t a n 提出了质量活动的三个部分：质量计划、质量控制、质量改进。近年 来连续质量改进成为了质量研究和实践的一个热点。连续质量改进从制造业的发 展来看是必然的，一方面企业追求效率和效益的提高是竞争导致的必然趋势，另 方面产品生命周期不断缩短导致制造要不断的引入新技术、新产品，这些新技 术和新产品的不稳定性必然要求企业进行连续质量改进。 连续质量改进的思想可以追溯到戴明提出的p d c a 循环和朱兰的质量环 ( q u a l i t yl o o p ) 。p d c a 将质量改进的步骤分为四个阶段、八个步骤，提出了一 般工作流改进的概念模型。j u r a n 则从产品开发到售后服务的各个阶段出发，指 出质量改进是一个螺旋式上升的过程。但这些都停留在概念层面上，没有形成完 整的体系。 i s 0 8 4 0 2 ( 1 9 9 4 ) 明确规定了质量改进的定义：为向本组织及顾客提供更多 的收益，在整个组织内所采取的旨在提高活动和过程的效益和效率的各项措施。 i s 0 9 0 0 0 ( 2 0 0 0 版) 中将质量改进定义为致力于提高有效性和效率，并进一步说 明当质量改进是渐进的并且是组织积极寻求改进机会时，应使用术语“持续质量 改进”。质量改进是企业为了不断地满足顾客日益提升的市场需求和保持企业持 续发展所进行的持续改进活动。i s 0 9 0 0 0 ( 2 0 0 0 版) 中突出强调了连续质量改进。 但是并没有提出如何实施连续质量改进的流程和方法。 连续质量改进是九十年代质量管理领域研究和应用的重点。re m o h a n t y 和 第一章绪论 n d a h a n a y k a 提出改进制造系统质量的六种方法( 连续质量水平检查、过程质量 水平检查、过程能力研究、过程改进计划、调优运算、模拟实验) ，并对这些方 法进行了综合比较研究。实际上连续质量改进是一项复杂的系统工程，必须综合 使用多种质量工具实现质量工具的有效集成，所谓有效是指这种集成应该是面向 应用的。j i j ua n t o n y 等人将实验设计( 包括田口方法) 等高级质量工具应用于质 量改进的步骤，尽管他们给出的应用高级统计工具( a d v a n c e ds t a t i s t i c a lq u a l i t y i m p r o v e m e n tt e c h n i q u e s ，a s q i t ) 解决质量问题的流程易于应用，但其方法仅 限于因子实验和田口方法( t a g u c h im e t h o d ) ，也并非一个系统的发现问题、分析 问题和解决问题并实施有效控制的流程。e el i p s c o m b 论述了如何从质量体系展 开( q u a l i t ys y s t e md e p l o y m e n t ) 的角度管理和实施连续质量改进。在九十年代 末期，又产生了零缺陷质量管理的口号和目标，相应的在质量工程领域中很多支 持零缺陷质量的高级统计技术得到了发展，这方面的研究主要集中在提高过程控 制技术的精度等，数据挖掘技术也在这一时期引入到质量管理的实践中。 1 1 3 集成质量系统 1 9 8 5 年u i r i c hr e m b o l d 等人在计算机集成制造系统技术与系统一书中首 先提出了质量控制的系统观和计算机支持的质量控制系统的递阶结构和功能。 1 9 8 7 年t u l l e 总结了计算机辅助质量控制( c o m p u t e r a i d e dq u a l i t y c a q ) 的概念；美国i l l i n o i s 大学的sg k a p o o r 等人也提出了集成质量系统( i n t e g r a t e d q u a l i t ys y s t e m i q s ) 的概念。c a q 和i q s 都强调用系统的观念将计算机技 术与质量管理技术结合，构造集成化的质量管理体系，在概念的内涵和外延上存 在交叉，目前对c a q 和i q s 尚无统一公认的定义( 在c i m s 中常把c a q 和i q s 成为质量信息系统：q u a l i t y i n f o r m a t i o ns y s t e m - - q i s ) j u r a n 对q i s 的定义是：支 持各层决策的质量信息收集、存储、分析和报告的系统方法。 最初的集成质量系统的研究大多集中在质量信息系统，通过提供质量数据的 管理能力和数据分析能力来支持在设计、制造、质量保证等过程的全面质量管理 活动。集成质量系统的发展最初就是质量信息系统的发展g e o r g ev o s n i a k o s 和 j i e m i nw a n g 提出了在离散机械部件制造业中质量控制的的计划和运作系统的软 件架构。l e e 就在c i m 环境下支持t q c 的质量信息系统的设计和实施问题作了 讨论，并提出了q i s 设计实施的系统方法体系。n e c 公司的m s h i n d o 等人就 q c 信息系统的设计作了深入的研究，建立了由数据获取子系统、数据存储子系 统、过程报警子系统、数据分析子系统四个子系统构成的q c 信息系统，在产品 质量提升、减少质量损失成本、提高工程人员效率三个方面提供工具支持。p e t e r z u m e g e n 等人提出了知识管理技术和专家系统在q i s 中的应用方法。 第章绪论 集成质量系统在半导体制造业中得到了很好的发展，由于合格率是半导体制 造业中关键的成功要素，在半导体制造业中工程师们的主要工作之一就是提高产 品合格率，为此发展了很多理论和应用系统，最初的集成合格率管理系统主要功 能在于数据的管理、提供集成的数据环境、对合格率和过程数据进行简单统计分 析，随后包括神经网络、数据挖掘等单元技术也得到了应用和发展。简祯富博士 应用数据挖掘技术建立在对半导体过程数据的工程决策分析系统框架、应用神经 网络对晶圆测试图进行聚类分析从而实现工序的过程控制和故障诊断。 m o n t e g a m e r y 对决策树和主成分分析方法在过程建模分析的应用作了比较，在 1 9 9 5 年c h a r l e sw e b e r , b i z h a nm o s l e h i ，m a n j a r id u t t a 三人提出了合格率管理的集 成框架，建立了合格率管理的三维结构模型，为合格率管理的系统性发展建立了 理论框架、b o o s i kk a n g ，j a n g - h e el e e 等人提出了集成合格率管理中的开放式 机器学习系统，与传统的对单一工序或单一过程进行统计分析的方法不同，为了 管理全工艺过程，他们应用了决策树技术和神经网络技术建立了最终合格率数据 与全过程参数的映射关系，进行全过程的过程控制和系统改进。i d s 、y i e l d d y n a m i c 等公司主要发展在集成合格率管理系统方面的产品，其功能主要有数据 的管理、基本的统计分析、晶元图的分析、分析报告的生成、高阶的数据分析包 括数据挖掘等技术，在半导体制造业有着很好的应用效果。 集成质量系统的研究目前主要有两个方向，一个方向是集中在质量信息的集 成上，8 6 3 c i m s 主题的支持下开展了国内在这方面有很多的研究，如面向敏捷 制造的集成质量系统的研究、全面质量管理信息系统的研究、集成环境下质量 信息管理系统等。质量信息的集成是质量活动的基础，在实际生产过程中过程工 程师有很大部分的时间和精力在收集和整理数据，每个企业都可以很容易的收集 到相同的数据，但产生差距的是对数据的分析和针对功能的数据收集。这也就是 功能集成的必要性，功能集成是集成质量管理系统的另一个方向。功能集成层次 上的研究重点目前集中于质量工具在连续质量改进活动中的集成应用上，何桢等 在连续质量改进和质量工具集成的研究就是集中在功能集成的角度上的，如基于 s p c d o e 集成的制造过程连续质量改进模式和方法的研究、面向设计过程的 q f d 和d o e 集成来实现设计过程质量改进。 由于生产系统的复杂性和多样性，上述方法面对不同的制造环境需要进行一 定的改进和创新。本文的着眼点在于研究高度自动化制造系统中的集成质量管理 模式，而高度自动化是现代制造系统最主要的特征之一。因此有必要对现代制造 系统进行分析。 第一章绪论 1 2 现代制造系统 科技的发展在一定程度上能够带动制造的发展，同时对制造技术提出了更高 的要求，制造系统的复杂程度和自动化程度越来越高。现代制造模式已经发生了 根本的变化。因此传统的制造管理理论和方法需要进一步提高，以适应现代制造 系统的需求。 制造并不是单纯的制造工艺而是一个由多种层次集成的系统，通过系统运行 实现系统功能。这一集成可以从两个层次上理解，工程的层次和组织的层次。工 程的层次主要指直接支撑制造过程的硬件和软件部分，包括：底层的制造工艺、 制造过程的控制、实现生产的组织和计划调度系统。组织层次主要指间接支撑制 造活动的管理层次：包括实现企业资源集成的并行工程和全面质量管理等管理理 念、实现企业间资源集成和虚拟企业、最后层面是客户需求，现代制造系统的体 系如图1 1 所示。 图l - l 现代制造系统模型 电子信息产品的制造是典型的现代制造系统，其中又以半导体及其相关产品 的制造为最具典型的代表，同时与半导体产品相关的p c b 制造、电脑制造、精 密机械也具有类似特征。概括起来，该产业制造模式的主要特点是系统复杂而且 高度自动化，具体包括如下特点： 1 ) 高度自动化生产线。 高度自动化生产的突出特点是产品的质量与设备的关系密切。产品的加工过 程很大程度上由加工设备完成，人为因素对产品质量的影响居于次要地位。另外， 由于自动化程度高，在制造过程中产生大量的数据，而有效信息就隐藏在这些数 据中。因此，需要对传统的数据处理和分析手段进行改进。 2 ) 产品加工速度快。 第一章绪论 企业大量采用自动化技术来实现高速生产。方面生产过程尽可能不出现间 断，因为短暂的停顿会给企业造成很大的经济损失。另一方面，由于企业闻供应 链的高度集成给企业留下的缓冲余地很小，这样生产的停顿会造成延迟交货的损 失。 3 ) 强调设备利用率。 一方面自动化生产线的设备投资很大，另一方面装备制造业的技术更新速度 有了大幅度的提高，设备的更新换代时间与传统的生产线相比也有了大幅度的缩 短。因此，为了能快速的回收设备投资，普遍重视提高设备利用率，要求尽量减 少非正常因素的停机，目前世界级企业( w o r l dc l a s s e n t e r p r i s e ) 的o e e ( o v e r a l l e q u i p m e n te f f i c i e n c y ，设备总体利用率) 水平已经达到了9 0 以上。 4 ) 生产组织形式以多品种大批量为主。 客户需求的多样化对生产系统提出了多品种大批量的要求，而多品种大批量 的生产又要求生产系统在柔性、稳定性和高效率三方面都有优秀的表现。如何在 这三个方面提高能力是一个全新的挑战。目前在日本的h ( a 公司的高效率、 省能源的多品种大批量制造系统的研究，已经得到了经济产业省、新能源开发局 提供5 0 的经费支持3 年内投资8 0 亿日元，并被评价为曰本三大半导体开发计 划之一。 5 ) 产品制造工艺日益复杂。 主要体现在两个方面，一方面制造的高精度，一方面工序繁多。以半导体业 为代表，目前硅晶片技术的晶片直径己经达到了3 0 0 m m 制造工艺达到9 0 n m 的 线宽有在前端也就是芯片制造阶段就有近3 0 0 道工序。复杂的工艺过程。高精度 的工艺要求全过程的高精度，以芯片制造为例，从原材料到生产过程到生产过程 中的辅助过程到测试封装，任何一个环节的不稳定都会带来很大的质量损失，在 保证质量的条件下快速的达到可量产的良品率是这一行业成功的关键。 6 ) 新工艺和新产品的引入速度加快。 产品生命周期短，1 9 5 9 年美国科学家摩尔大胆做出一个假说：c p u 的功能 和复杂性每1 8 个月增加一倍。这一预言成为了芯片业的真实写照，并带动了世 界经济进入快速增长期。墨尔定律所带来的直接影响就是产品生命周期的大大缩 短，在制造过程中要求产品快速完成从研发到量产的过程，实现制程的快速成熟。 第一章绪论 1 3 论文的研究内容和技术路线 本论文在综合前人研究成果的基础上，着重对如下内容进行了深入研究： 1 ) 对制造过程质量管理的主要技术进行了分析，如过程能力分析、统计过程控 制、实验设计等，并对数据挖掘进行了重点研究。 2 ) 结合现代制造系统特点和具体案例，提出了三维质量集成模型，综合运用各 种技术手段建立集成质量管理的技术框架。 3 ) 综合应用上述模型和方法为l 公司建立了集成质量体系，并在实际应用中取 得了一定的效果。 本论文采取理论联系实际的方法，具体的技术路线如图1 2 所示。 基于三维质量集成 的集成质量 框架研究 上 在l 公司的应用研究 图1 - 2 技术路线 第一章绪论 1 4 研究背景及研究意义 本文的研究基于我们在l 公司实施的持续质量改进项目，该公司制造系统 具有高度自动化生产的特征，生产组织形式采用多品种大批量方式，多年来企业 产品合格率维持在9 0 左右的水平上，这一质量水平在业界处于中低水平。较低 的产品合格率严重制约了企业的扩张，影响了企业的进一步发展。在该项目实施 过程中，我们碰到了如下几个迫切需要解决的问题： 1 ) 快速的质量异常诊断的问题； 2 ) 工序能力的提高； 3 ) 多品种大批量情况下的过程控制问题。 总结起来这几个问题是现代制造系统的共性问题，这三个问题构成了本研究的基 本出发点。 本论文的研究意义主要体现在如下两个方面： 1 、理论意义 1 】解决了高度自动化制造模式，特别是多品种特征下的过程控制问题。应用聚 类分析和s p c 集成的方法降低了控制图数量，使s p c 在实际应用上可行。 2 1 建立了数据挖掘和s p c 集成的框架体系，实现过程控制和快速诊断的有效集 成。 3 ) 提出了面对产品合格率管理的三层合格率管理模型。解决了合格率管理分散 孤立的问题，将总合格率与过程质量特性有机的结合起来。 4 1 本文将理论模型转化为可以实际运作的技术体系，并通过实证研究验证了可 操作性和实际效果。 2 、实际意义 本论文的成果已经在l 公司进行了成功的应用，取得了很好的效果，改善了 该厂制造过程质量管理体系能力不足的问题，并在工程师的协助下将该厂的产品 合格率提高了5 左右。由于l 公司的生产模式在该产业甚至产业链具有共性特 征，所以本论文的成果对于该行业具有一定的指导意义。 第二章集成质量管理的单元技术 。一r 一瓦一瓦 。，2 石2 。 ( 2 1 ) 公式( 2 - 1 ) 中，t 为过程统计量的技术规格的公差幅度；弓、五则分别为 上、下公差界限；仃为过程统计量的总体标准差，可以在过程处于稳态时得到。 2 、有偏移情形的工序能力指数 当过程统计量的分布均值与公差中心m 不重合( 即有偏移) 时，如图2 - 1 所 示，显然不合格率( 如图上的e ) 增大，也即c p 值降低，故式( 2 1 ) 所计算的工序 能力指数不能反映有偏移的实际情形，需要加以修正。定义分布的总体均值与 公差中心m 的偏移为s = 旧一a 1 ，与m 的偏移度k 为： k ：三：丝 ( 2 2 ) 则有偏移的工序能力指数为： c 砷2 0 - x ) c ，= 0 - g ) 毒 3 、单侧规格的工序能力指数 若只有规格上限的要求，而对规格下限无要求 如下： 巳= 警 ( 2 3 ) 则单侧规格的工序能力指数 ( 2 - 4 ) 同理，若只有规格下限的要求，而对规格上限无要求，则单侧规格n q - 序能 力指数如下： c p t - 坐3 a 互 ( 2 5 ) m 上u 1 l 1 飞7 狐、 占 jl 7 ， m 图2 - 1 过程质量特征值的均值与公差中心m 不重合的情况 1 0 - 第二章集成质量管理的单元技术 第二章集成质量管理的单元技术 本章主要对集成质量管理的主要单元技术进行了概要性的研究，包括传统的 工序能力分析、统计过程控制、实验设计，在最后对数据挖掘技术做了较详细的 介绍和分析。 2 1 工序能力分析 工序能力( p r o c e s sc a p a b i l i t y ) 是衡量过程加工内在致性的标准。它与我 们通常所说的生产能力( 加工数量方面的能力) 是完全不同的概念。在一定时间内 处于控制状态即稳定状态下，过程质量总是在一定范围内波动的，而其波动又具 有或近似具有规律性，我们用工序能力这一指标来度量过程的这一特性( 即工序 质量波动可能达到的实际范围1 ，因此，工序能力也反映了过程的实际加工质量 满足技术标准的能力。由此可见，工序能力不仅是判定和控制过程质量的重要指 标，同时也是产品质量设计、工艺方案的制定、检验标准的确定以及设备调整等 各项生产技术准备工作的重要依据。 工序能力反映的是过程质量波动可能达到的实际范围，它是一个比较抽象的 指标，它不能反映质量特性的分散程度是否满足产品质量的要求。过程质量是过 程加工能力的实际反映，它在一定范围内波动，而其波动又主要受到来自人、机 器、材料、方法、环境和测量，即5 m i e 的影响。这些因素综合引起的过程质量 方面波动，一般认为都具有正态分布或近似正态分布的性质。假设此正态分布的 平均值为“，标准差为盯，则由正态分布性质和休哈特3 盯控制图理论可知，质 量特性”落在+ _ 3 0 - 范围内的概率为9 9 7 3 ，故6 仃几乎包括了质量特性的整个 变动范围，能较好地代表该过程能够达到的质量水平。 2 1 1 工序能力指数的一般性问题 工序能力指数( p r o c e s sc a p a b i l t i t yi n d e x ) 表示工序能力满足技术标准( 例如规 格、公差) 的程度，一般记为c p 1 、双侧规格情形的工序能力指数： 这时，工序能力指数的计算公式如下： 第二章集成质量管理的单元技术 。一r 一瓦一瓦 。，2 石2 。 ( 2 1 ) 公式( 2 - 1 ) 中，t 为过程统计量的技术规格的公差幅度；弓、五则分别为 上、下公差界限；仃为过程统计量的总体标准差，可以在过程处于稳态时得到。 2 、有偏移情形的工序能力指数 当过程统计量的分布均值与公差中心m 不重合( 即有偏移) 时，如图2 - 1 所 示，显然不合格率( 如图上的e ) 增大，也即c p 值降低，故式( 2 1 ) 所计算的工序 能力指数不能反映有偏移的实际情形，需要加以修正。定义分布的总体均值与 公差中心m 的偏移为s = 旧一a 1 ，与m 的偏移度k 为： k ：三：丝 ( 2 2 ) 则有偏移的工序能力指数为： c 砷2 0 - x ) c ，= 0 - g ) 毒 3 、单侧规格的工序能力指数 若只有规格上限的要求，而对规格下限无要求 如下： 巳= 警 ( 2 3 ) 则单侧规格的工序能力指数 ( 2 - 4 ) 同理，若只有规格下限的要求，而对规格上限无要求，则单侧规格n q - 序能 力指数如下： c p t - 坐3 a 互 ( 2 5 ) m 上u 1 l 1 飞7 狐、 占 jl 7 1 0 0 ) 时，e ( c ，) * c ， 2 ) 0 廿是c 肚的有偏估计，r o b e r tn r o d 咄u e z 研究发现随着c p 的增加，估计 偏差增加；而在相同的c p 值的条件下，随着偏移系数的增加，估计偏差减少； 在c 。和偏移量固定的条件下，随着含量的增加，估计偏差明显减少a 3 ) 样本n 对c ，、c 庙的置信区间有较大的影响，当样本含量较小时，置信区间 第二章集成质量管理的单元技术 会很大，从而使得根据单一样本计算出的0 ，、0 砷与实际值偏差较大，造成人们 对工序能力判断失误。 因此在使用c ，、c 砷分析工序能力，应保证样本含量在1 0 0 以上。 2 2 统计过程控制 统计过程控制s p c ( s t a t i s t i c a lp r o c e s sc o n t r 0 1 ) ，源于本世纪二十年代，以美 国s h e w h a r t 博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推 广应用，二战中美国将其制定为战时质量管理标准，当时对保证军工产品的质量 和及时交付起到了积极作用：自五十年代以来s p c 在日本工业界的大量推广应 用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；八十年代以后，世界许多大公 司纷纷在自己内部积极推广应用s p c ，而且对供应商也提出了相应要求。在 i s 0 9 0 0 0 以及q s 9 0 0 0 中也提出了在生产控制中应用s p c 方法的要求。s p c 非常 适用于重复性生产过程。它能够帮助我们对过程作出可靠的评估；确定过程的统 计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系 统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；减少对常规检验的依赖性，定时的 观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。 2 2 i 统计过程控制概述 统计过程控制最重要的手段就是控制图。控制图就是工序能力指数在时间维 度的拓展，统计过程控制通过控制图发挥作用，控制图通过不断地进行假设检验 来判断过程是否发生变化。以x 控制图为例来说明统计过程控制的原理，采用 3 盯方式进行控制， u c = 且+ 3 0 r c l = ( 2 1 5 ) 三c 三= “一3 d 公式( 2 1 5 ) 中u c l 为控制图的上控制限，c l 为控制图的中心线，l c l 为控制 图的下控制限。在控制图上描点就是进行统计假设检验，即检验： h o ：= 风 h 】1a t 风 ( 2 1 6 ) 而控制图上的上下控制限即为接受域与拒绝域的分界限，如图2 2 中的4 点就落 第二章集成质量管理的单元技术 在控制限之外，所以判定4 点时过程有变异，过程的均值已经偏移，导致工序能 力也发生变化。 3 g 图2 - 2 休哈特控制图的原理示意图 表2 1 列出了常规的休哈特控制图，并在图2 - 3 中说明了休哈特控制图的选 用流程。 表2 - 1 常规的休哈特控制图 数据分布控制图简记 计量值正态分布均值极差控制图覃一r 控制图 均值标准差控制图f s 控制图 中位数极差控制图叠一s 控帝0 图 单值移动极差控制图 z r 控制图 计件值二项分布不合格品率控制图 p 控制图 不合格品数控制图p n控制图 计点值泊松分布单位缺陷数控制图u控制图 缺陷数控制图c控制图 统计质量控制的观点认为波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是 偶然性原因( 不可避免因素) 造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消 除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因( 异常因素) 造成的。它对 产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避 免异常波动，使过程处于正常波动状态。当过程仅受随机因素影响时，过程处于 统计控制状态( 简称受控状态) ；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统 计失控状态( 简称失控状态) 。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时， 过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。s p c 正是 利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和 有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 第二章集成质量管理的单元技术 图2 3 休哈特控制图的选用流程 实施s p c 的过程一般分为两大步骤：首先用s p c 工具对过程进行分析，如 绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统 性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足工序能力的要 求。第二步则是用控制图对过程进行监控。 2 2 2c u s u m 控制图和e w m a 控制图 1 9 5 4 年p a g e 提出的c u s u m ( c u m u l a t i v es u m ，累积和) 控制图的基本思想 是对观测咒进行累积只，通常使用吐= 咒一c 的累积和，其中c 为某一选定的 常数， 5 1 s n = ( y 一c ) ( 2 1 7 ) 】_ 1 s n 为打点的c u s u m 统计量。若取c 为过程的均值，那么，当观测值的均值 与总体样本均值相等时，s n 是一个在0 附近取值的随机变量；若过程均值与 总体均值存在偏差量占时，每增加一个观测值，s n 的期望值就增加一个占，d 的偏移方向决定了s n 是增还是减。若将s n 在c u s u m 控制图上打点，从s n 倾 斜度的变化上就可以看出过程均值的变化 e w m a ( e x p o n e n t i a l l yw e i g h t e dm o v i n ga v e r a g e ，指数加权移动平均) 控制 第二章集成质量管理的单元技术 图是1 9 5 9 年由r o b e r t 提出来的它同样利用了所有的历史数据，而且对数据的处 理更有特色。e w m a 纰t i z , 为： z ，= 旯墨+ ( 1 一五) z 。( 2 1 8 ) 其中：0 2 1 为常数。e w m a 统计量的初值z o 一般取e ( 肖) = 。z i 可以表示 为所有数据加权平均的形式。这样可以得到 i - i z ，= a ( 1 一a ) 置一，+ ( 1 一丑) z o( 2 - 1 9 ) j = o 由公式( 2 1 9 ) 可见，距离当前越远的数据，权重越小， 数据墨一，的权重的累积和为： f - i 名( 卜a ) = 1 - ( 1 一 ) = o 以指数形式递减。其中 ( 2 2 0 ) 若 _ + 1 ，则置的权重趋近于1 ，互基本上就由x i 来确定。若且= 1 ，则e w m a 控制图就完全退化为一张单值x 控制图。若旯一0 ，则e w m a 控制统计量中，x 一 的权重基本一致，e w m a 控制统计量接近于c u s u m 控制统计量。0 相比于全因子实 n 5 ： 部分因子验，减少了实验次造成因素效