機械製造業質量管控方式論文

現在，我國以質量管理為核心，產品質量是經濟性、可靠性、外觀和售前售後服務的綜合體現，質量問題貫穿於產品的整個生命週期，和材料、設備等方面都有密切的聯繫。在這樣的情況下，對產品的單一管理變成了對整個機械製造企業的管理，與此同時現代企業的控制系統應該能貫穿整個過程，控制每一個環節的質量，還要加強對質量控制中產生數據的管理和研究，要用正確的管理方法對質量進行控制。

一、機械製造企業質量控制方法

(一)工序質量統計過程控制。在對機械製造企業的質量進行控制時，要對產品的每一道工序進行控制。在計算機系統不斷髮展的今天，我們應該運用統計分析的方法來監測每一道工序，對工序中的質量因素和變化規律進行監測，要準確的分析出質量因素的變化和波動，以此對生產過程中的不符合的地方提出警示，讓生產管理人員在第一時間內做出應對措施，及時的消除異常，從而達到生產過程的穩定，最終做到提高產品質量的目的，達到控制的效果。在對工序質量進行控制的過程中包括三個環節，第一是收集監測數據，運用相關的檢查方法和工具，從要控制的工序中定期和不定期的抽取樣本進行分析，在抽取樣本時要隨機抽取。第二統計和分析，根據要解決的問題，選擇相應的統計分析工具，對監測後得到的數據進行分析和處理，第三根據對數據分析後要做出準確的判斷，看其質量是否合格，看其每一道生產工序是否規範。如果有不正常的情況出現，要馬上尋找原因，拿出相應的措施和對策，進行解決並要加強預防。運用這種質量控制的方法的好處是，首先可以將質量控制由事後檢查變成了事前預防，在生產的過程中能做到實時防護，並且能有效控制其穩定性，以此來確保質量正常生產，避免不合格產品出現;其次統計控制的方法可以調查工序生產的能力，有效的量化工藝裝備和生產設備的製造能力，為怎樣編制生產工藝提供了依據;第三對檢測出的數據進行分析還能夠發現產品的潛力，以此提出新的質量目標，還有利提高檢測工序的流程。

(二)工序質量控制模型。從整個機械製造企業質量控制來看還存在一些問題:一是在製造加工現場對質量檢測出的數據非常多，並且很零散又很亂，很難管理和維護;二是每個工序所存在的位置不同，分佈比較離散，沒辦法實現資源共享;三是工序質量數據採集比較滯後;四是於工序加工的時間、方式的不相同，造成難以及時向上彙報。根據現在的情況，在不改變生產狀態的同時，與不增加成本為基本原則，根據現代的網絡技術、檢測方法、數據理論、控制理論和數據採集建立起企業間質量控制的網絡結構。五是多用户控制系統。利用企業內部的局域網將各個分散的工序連接成一個整體，從而實現數據和信息的共享。工序管理的質量檢測員和業務管理員是服務器的用户，在各個地點工作的用户上機操作。多個用户之間獨立運行，在質量控制的過程中建立起數據交換的接口，運用相同的數據庫進行存儲和管理，以此來達到共享資源。

(三)質量控制系統。質量控制系統由五個模塊組成:一是依據相關的工序選擇正確的數據採集儀，數據的採集儀分為間斷抽樣採集和實時自動化採集。依據具體的工序選擇採集的方法;二是數據錄入，運用鍵盤輸入數據，以方便使用，確保系統在出現異常的時候，自動報警及進行原因分析和對應的措施等;三是工序狀態監測，對製造過程中不穩定的工序進行監測和對不合格的產品進行監測，不符合要求的產品數據的在線屏顯示出問題，工序不穩定在質量數據庫裏並且在顯示屏上用工序製圖的方式來加以控制;四是統計分析，這一塊是控制系統中的核心。主要的目的是採用控制方法和數理統計，對工序的控制數據進行質量分析，用這樣的辦法瞭解工序的穩定性，從而達到控制機械製造的質量，最重要的是將這些繁瑣的質量檢測數據，用圖形或者文字的辦法表達出來，使其變得通俗易懂;五是專家知識庫，對質量檢測過程中的失效分析和對應的原因分析，並提出有關的應對辦法，用户可以不定時的進行維護和完善。

二、製造質量的管理方法

(一)製造質量數據的邏輯分類。公司在實施統計控制過程的時候，有很多質量數據，並且在控制的過程中還會產生大量在變換的數據，那些靜態數據是管理人員在系統控制實施前已經錄入。根據產品質量的結構來管理與組織全部需要檢查的零件。變換的數據產生於監測的過程中。

1.現場採集的質量數據。在產品製造的過程中，產生大量的檢查數據，要更好地將這些數據合理的運用和對零部件生產過程中的全程監管，對零部件檢驗過程中的錄入、修改、查詢以及保存。就需要生成統一的錄入格式和唯一的檢驗報告。以此來方便管理員的管理和運用。對那些關鍵的質量問題的分析可以挖掘出潛在的信息資源。

2.產品合格狀況的統計數據。要以動態的質量檢測數據位準繩對產品製造的關鍵工序加以質量檢驗。將那些合格的零部件，推行到下一個加工流程，對那些不合格的零部件要立即進行處理，避免流入下一個工序，杜絕影響產品的最終質量。

3.對工序能力和狀況進行記錄。對重要的步驟進行分析，就會得到工序統計記錄，對那些不受控制的工序，要及時查明原因，消除不受控制的因素，減除對質量的影響。對可控制的因素，可以根據相關測試系統對其能力進行計算，滿足其要求的工序可以進入質量的監控階段，然而工序能力不足的'部分，要改進工序和查明原因。對工序狀況和能力的記錄，能夠很好地反應生產過程中的質量問題和該企業的管理水平，是企業管理水平的重要指標。

(二)機械製造質量數據存儲和讀取方法。把機械產品按照組成部分進行分解，再把部件分解成零件和子部件，直到不能再分解為止，從而形成配置樹結構。產品的質量數據是根據產品的配置樹結構關係來進行存儲和組織的，產品的管理部門和質量部門是根據設計部門的要求，提出反應產品質量的各種數據，以此衍生出相應的數據表。

1．產品對象屬性表。產品的對象屬性表具體的描述了，各個零部件的質量指標，根據產品的編號為準繩，可以瞭解到每一件產品和每一個零部件的質量信息，可以使企業的高管對企業產品的質量進行全局監控，與此同時也可以瞭解各個分廠和下屬單位生產產品的質量狀況。

2．產品質量規範表。產品質量表是描述各個零部件和工序質量特性的指標，給產品質量檢測員提供了依據，也給後續產品的生產工序提供了參考的依據。產品質量規範表還包括項目權重、數值類型以及檢測設備等等。數值類型是用來選擇相應的控制圖的，項目的權重是用來展示項目的重要性的，檢測設備是指出各個工序需要什麼檢測設備和需要多少數量的。

3．產品檢驗記錄表。產品的檢驗記錄表，記錄的是工序的分析數據和實測數據，其中包括了各個檢驗對象的實測值、工序過程能力指數、產品合格的百分率等。添加一些輔助項能夠讓用户選擇不一樣的質量數據，來製作統計曲線圖。以此可以使管理人員從多個方面製作控制圖，更好的對全過程進行監控和對產品質量的管理。