面向柔性自動(dòng)化的成組統計質(zhì)量控制技術(shù)

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面向柔性自動(dòng)化的成組統計質(zhì)量控制技術(shù)* 注意：本文已經(jīng)在《高技術(shù)通訊》(2000,8:64～66)雜志發(fā)表
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徐翀馬玉林袁哲俊
(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 現代生產(chǎn)技術(shù)中心,150001)

摘要：針對柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)施統計質(zhì)量控制(SQC－Statistical Quality Control)的難點(diǎn)－質(zhì)量數據不足的問(wèn)題，本研究將成組思想引入統計質(zhì)量控制，以提高質(zhì)量數據的先驗性和質(zhì)量數據之間的相關(guān)關(guān)系，提出了基于工序質(zhì)量數據成組的成組統計質(zhì)量控制(GSQC-Group Statistical Quality Control)技術(shù)。通過(guò)對柔性自動(dòng)化理論的研究和對實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的分析，證明了GSQC技術(shù)存在良好的制造技術(shù)基礎。提出了以p分位數不變?yōu)樵瓌t，以這一原則為基礎建立了基于統計變換的成組統計質(zhì)量控制圖的數學(xué)模型，給出了計算工序質(zhì)量數據成組的均值－方差質(zhì)量控制圖控制變量的計算過(guò)程。
關(guān)鍵詞：統計質(zhì)量控制，柔性自動(dòng)化，成組技術(shù)

長(cháng)久以來(lái)，統計質(zhì)量控制一直是面向大批量生產(chǎn)的質(zhì)量保證技術(shù)，已有統計質(zhì)量控制方法的基礎都是基于大數定理的弱先驗性和非先驗性的統計理論，這些統計質(zhì)量控制方法很難被直接引入柔性自動(dòng)化的小批量生產(chǎn)環(huán)境。但SQC低投入、高產(chǎn)出的技術(shù)特質(zhì)和在大批量生產(chǎn)中產(chǎn)生過(guò)的巨大經(jīng)濟效益[1,2]，使學(xué)術(shù)界一直沒(méi)有放棄將SQC技術(shù)引入基于柔性自動(dòng)化的多品種、小批量的生產(chǎn)環(huán)境中的努力[3,4]。本文亦致力于這方面的研究

1. 成組統計質(zhì)量控制技術(shù)的提出目前，國際上對小批量生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)施統計質(zhì)量控制的研究主要集中在提高算法精度和提出新的質(zhì)量控制圖[5][6]，但無(wú)論什么樣的統計算法都需要足夠的樣本來(lái)統計，這方面的研究無(wú)法解決質(zhì)量數據不足的根本問(wèn)題，在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)施SQC需要更有效的解決方法。成組思想不僅已被公認為是提高FMS有效性和經(jīng)濟性的重要基礎，而且有充分理由說(shuō)明成組技術(shù)是發(fā)展基于柔性自動(dòng)化生產(chǎn)系統的具有廣泛適用性的基礎性理論。有鑒于此，本文將成組技術(shù)引入統計質(zhì)量控制研究，提出了面向柔性自動(dòng)化的成組統計質(zhì)量控制(GSQC－Group Statistical Quality Control)技術(shù)，以解決柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下被統計質(zhì)量不足的問(wèn)題。

1.1 GSQC技術(shù)的工作原理在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)施統計質(zhì)量控制的難點(diǎn)在于，質(zhì)量數據的不足。引入了成組思想的GSQC技術(shù)利用工序質(zhì)量數據的特點(diǎn)，將具有相似的工序質(zhì)量變異的工序質(zhì)量數據歸類(lèi)成組，變小批量、分散的質(zhì)量數據為成組的大批量的質(zhì)量數據，利用統計變換的方法，將其簡(jiǎn)化為服從同一種抽樣分布的統計子樣，之后利用同一種統計方法進(jìn)行統計分析。這樣就擴大了被統計樣本的容量，從根本上解決柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下質(zhì)量數據不足的問(wèn)題。

基于這種觀(guān)點(diǎn)，本研究在工序相似性的基礎上對加工過(guò)程實(shí)現標準變換處理，消除被控質(zhì)量特征的量綱對控制界限和統計變量的影響，將反映相同或相似工序質(zhì)量變異情況的不同質(zhì)量數據轉化成服從相同統計分布的數據形式，再利用同一種統計方法進(jìn)行分析，實(shí)現不同但相關(guān)的統計特征之間的統計關(guān)系，達到充分利用同一種加工環(huán)境的歷史數據和部分相關(guān)數據的目的，從根本上解決了數據不足對中小批量生產(chǎn)中的統計過(guò)程質(zhì)量控制的限制。

不同統計量的標準化方法不同，但其基本理論可以通過(guò)一種最簡(jiǎn)單的標準化過(guò)程說(shuō)明，公式(1)是在假設正態(tài)分布的平均值和整體方差都已知的情況下對正態(tài)分布的標準化變換：

(1)

式(1)中新得到的統計變量T為服從標準正態(tài)分布的無(wú)量綱隨機變量，控制界限在給定了第一類(lèi)統計錯判的容許概率的情況下為固定不變的數值[7]。

1.2 GSQC技術(shù)需要解決的主要問(wèn)題實(shí)施面向柔性自動(dòng)化的GSQC技術(shù)的必須解決兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

1. 如何根據相似性理論提出面向統計質(zhì)量控制的工序分族理論和相關(guān)的支持理論，簡(jiǎn)言之就是如何對質(zhì)量數據進(jìn)行分類(lèi)成組。已有成組技術(shù)的分類(lèi)方法和成組原則都是面向加工制造，基于零件的加工方法和加工工藝相似；而GSQC技術(shù)需要的是面向質(zhì)量分析、基于工序質(zhì)量變異相似的成組理論和方法。因此，如何組織和利用工序質(zhì)量變異之間的相關(guān)關(guān)系，根據柔性自動(dòng)化的特點(diǎn)和GSQC技術(shù)的需要，研究面向成組統計質(zhì)量控制的成組理論和歸類(lèi)方法就成為有效實(shí)施GSQC技術(shù)所必須面對的問(wèn)題[7]，主要涉及制造技術(shù)。

2. 高效率的統計變換問(wèn)題。式(1)是統計變換的理想狀態(tài)，是在許多前提條件已知的情況下，但是具體的小批量生產(chǎn)環(huán)境是不可能的。因此，如何在不損失統計信息的前提下，利用分類(lèi)成組后的質(zhì)量數據實(shí)施有效的統計估計，實(shí)現對的質(zhì)量數據的成組統計控制是實(shí)施工序成組的統計質(zhì)量控制的關(guān)鍵問(wèn)題，主要涉及統計理論。

2. 實(shí)施GSQC技術(shù)的制造技術(shù)基礎 GSQC的靈魂是成組思想，而成組的關(guān)鍵是制造系統中的相似性。因此，從制造技術(shù)的角度上來(lái)看，GSQC技術(shù)是否可行的關(guān)鍵必須從兩個(gè)方面考驗：一方面是在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)中是否有足夠的相似主體，也就是質(zhì)量變異相似的工序；另一方面是這些相似工序是否具有良好的再現性。

首先，在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)系統中，為了以簡(jiǎn)化適應計算機化的需要，必然減少工序類(lèi)型，使現有工序更趨于簡(jiǎn)化；其次，由于其它成組技術(shù)在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下的廣泛應用，決定了在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中必然存在大量相同和相似工序；此外，由于ISO9000族質(zhì)量標準的廣泛實(shí)施[8]，人為地促進(jìn)了基本工序向相同和相似的方向發(fā)展。因此，從理論分析的角度上看，可以說(shuō)在柔性自動(dòng)化生產(chǎn)環(huán)境下具有大量的相似工序存在。

另一方面，由于柔性自動(dòng)化是高度計算機化的系統，是一個(gè)能駕馭生產(chǎn)過(guò)程的物質(zhì)流、能量流和信息流的數字化生產(chǎn)系統，保證了其工藝系統具有極高的再現性。這不但是成組統計質(zhì)量控制的前提，而且使生產(chǎn)者可以進(jìn)行更深入的了解和實(shí)施更嚴格的控制。

表1 Hurco BMC20型鏜銑加工中心上零件的工序分類(lèi)

加工種類(lèi)

相同工序

相似工序

不同工序

端銑加工

側銑加工

鉆削加工

鏜削加工

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