Обеспечение стабильности производственных процессов на основе статистического контроля процессов (SPC) и анализа систем измерений (MSA)
Ключевые слова:
SPC, MSA, статистический контроль процессов, измерительная система, повторяемость, воспроизводимость, GRR, контрольная диаграмма X̄-R, Cp, Cpk, Pp, Ppk стабильность процесса, автомобильная промышленностьАннотация
В статье изучаются научные и практические аспекты использования методов статистического контроля процессов (СПК) и анализа измерительных систем (АИС) для обеспечения стабильности производственных процессов. В качестве примера выбран контролируемый размерный параметр детали COVER ASM - STRG COL LWR, используемой в автомобильной промышленности. Стабильность процесса оценивалась с помощью контрольных карт X̄-R, производительности процесса Cp и Cpk, а также производительности процесса Pp и Ppk. Надежность измерительной системы определялась на основе повторяемости (EV), воспроизводимости (AV), их кумулятивного показателя GRR и количества различимых категорий (ndc). Среднее значение процесса, основанное на 125 результатах измерений, составило 3,9988 мм, Cp=1,319 и Cpk=1,835; отклонений процесса от пределов статистического контроля на контрольных картах не обнаружено. Исследование АИС показало %EV=20,22%, %AV=3,20%, %GRR=20,47% и ndc=6,74. Результаты показали, что система измерений обладает достаточной разрешающей способностью для анализа процесса, но есть возможности для улучшения компонента повторяемости. Предложенная последовательность SPC-MSA позволяет отделить ошибку измерения от истинной вариации процесса при оценке показателей качества и повышает надежность управленческих решений.
Библиографические ссылки
ISO 7870-2:2023. Control charts - Part 2: Shewhart control charts. International Organization for Standardization, Geneva, 2023.
ISO 22514-1:2014. Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 1: General principles and concepts. International Organization for Standardization, Geneva, 2014.
AIAG. Measurement Systems Analysis (MSA). 4th Edition. Automotive Industry Action Group, Southfield, Michigan, 2010.
ISO 22514-7:2026. Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 7: Capability of measurement processes. International Organization for Standardization, Geneva, 2026.
Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Control. 8th ed. Wiley, 2019.
Wheeler D.J., Lyday R.W. Understanding Variation: The Key to Managing Chaos. SPC Press, 2000.
Bothe D.R. Measuring Process Capability: Techniques and Calculations for Quality and Manufacturing Engineers. McGraw-Hill, 1997.
Juran J.M., Godfrey A.B. Juran’s Quality Handbook. 6th ed. McGraw-Hill, 2010.
Oakland J.S. Statistical Process Control. 7th ed. Routledge, 2016.
ISO 9001:2015. Quality management systems - Requirements. International Organization for Standardization, Geneva, 2015.
ISO 22514-3:2020. Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 3: Machine performance studies for measured data on discrete parts. International Organization for Standardization, Geneva, 2020.
ISO/TR 22514-9:2023. Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 9: Process capability statistics for characteristics defined by geometrical specifications. International Organization for Standardization, Geneva, 2023.
Pyzdek T., Keller P.A. The Six Sigma Handbook. 5th ed. McGraw-Hill Education, 2018.
Antony J. Design of Experiments for Engineers and Scientists. 2nd ed. Elsevier, 2014.
Grant E.L., Leavenworth R.S. Statistical Quality Control. 7th ed. McGraw-Hill, 1996.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
