车间制造过程中MES的质量管理意义
MES质量管理聚焦于车间制造过程的质量管理,是对车间生产节点进行质量管控,目标是建立一个控制状态下的生产系统,力求吧车间的制造水平持续保持在最佳状态,确保车间能稳定、持续地生产出符合质量要求的产品,减少产品的“质量变异”。MES通过采集车间信息,跟踪、分析和控制加工过程的质量,实现从原材料入车间到成品出车间的全制造过程的质量管理。从MES质量管理的目标和方法可以看出,做好质量管理,既要有“数据”,也要有“分析”。数据是质量管理活动的基础,在质量管理中起着重要作用。要注意:收集数据是要有目的的收集,而非盲目的要所有数据,收集完的数据要进行分析,从中发现质量问题,确保产品质量。
不同行业,生产工序也不同,产品的质量数据也不同,收集质量数据的方式、方法均有差异。因此,要根据制造业企业车间生产实际,系统地分析、识别产品或零部件的工艺流程,找出影响产品质量的主要因素和关键的质量特性数据。
测量质量特性所得的数值成为质量特性数据。对于制造行业,质量数据是从检验材料、配件、半成品、成品、加工过程和装配过程等所获得的数据。收集质量数据的目的是掌握生产状况,分析质量问题,控制工序过程和判断产品质量。
在制造过程中收集到的质量数据,大多数是可以定量的。不同种类的数据,其统计性质也不同,相应的统计分析方法也不同,因此对质量数据要进行正确分类。大致分为两种即,计量数据和计数数据。
(1)计量数据是指连续取值的数据。通常可以用游标卡尺、千分尺等工具测量,可测量到温度、密度、光通量、光照度、辐射功率等。计量数据可带小数点以后的数值,测量仪器的精度越高,,小数点后面的位数就可取得越多。
(2)技术数据是指不能连续取值的数据。计数数据不能用测量工具测出小数点以后的数值,只能用自然数计数。如气泡数、焊渣数、缺陷数、不合格品数及废品数等。
质量数据具有波动性和规律性两个特点。由于随机和系统因素的存在,即使作业者、机器、原材料、加工方法、测试手段和生产环境等条件相同,生产出来的一批产品的质量也并非不完全相同。同时,质量特性的波动并非无规律可循,当生产过程处于统计控制状态时,数据的波动服从一定的分布规律。
由于质量数据既有波动性又有规律性,因此可以在对收集的质量数据进行统计分析时,了解其工序的稳定性。
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