基于SPC方法的试验设备维修质量管理设计

齐天乐

（航天工程大学研究生院，北京 102206）

0 引言

军事装备维修质量的优劣是武器装备保障现代化建设的重要标志之一，直接影响到部队战斗力的形成，甚至关系到战争的成败和国家安危[1]。随着我军实战化进程不断深入，装备维修要求紧贴作战任务、作战对手和作战环境，采用了大量新材料、新工艺、新技术。技术高度密集，工程实现极为复杂，进而维修保障方式发生了重大改变。新形势下，全面贯彻集约高效发展理念，坚持精准谋划、精准规划、精准部署、精准落实、精准维修，加快建立以效能为核心、以精准为导向的装备维修工作运行机制，探索实践新方法新路子，抓好质量标准体系贯彻落实，确保装备产品高质量发展。

火箭军某型导弹试验装备结构复杂、集成度高，元器件需满足实战化条件下抗恶劣自然侵蚀、电磁、核生化环境特殊要求，其可靠性、维修性、保障性、测试性和安全性备受关注。机电产品质量波动是不可避免的，但产品质量特性统计数据往往服从一定的分布规律，即质量波动曲线的统计规律性[2]。故可采取统计过程技术进行实时评估与监控，通过软件构建模型实现对过程质量的数据收集、状态判定、质量监控和典型质量问题的一体化故障分析和改进。

1 火箭军导弹试验装备特性

（1）导弹试验设备种类多，分布广，多型并存，多代并行。导弹试验装备多代并存、分布广、层次多、技术复杂，武器系统基本上实现了标准化、自动化、信息化。对维修人员的技术协调、把关作用，对操作使用人员的规范化操作、维修能力，管理人员的管理水平都提出了较高的要求。一些老旧装备甚至因生产厂家的技术更新而停产，导致缺乏基本的备件供应手段。

（2）技术复杂、科技含量高，专业覆盖面宽，价值昂贵，系统模块化集成度、精密度高，需协调因素多，对维修操作人员的素质要求较高。导弹试验装备紧跟国家科学技术发展，体现国防综合技术成果。在装备科研试验中，为了满足试验任务的需求，需要应该最新的研究成果对试验装备进行改造，期间所需参试人员成分复杂，产生的成本费用较高，周期较长。由于导弹试验装备故障维修指挥决策，影响因素多、环境多样、保障体系复杂，必须依赖可靠的定量分析才能保证决策的科学。

（3）非标准设备多，标准性、通用性较差。导弹试验装备大都独立成型，单独执行任务，与通用装备无论是在结构功能上，还是在日常维修保障中，都存在较大差异。试验装备具有“四特”性质，即特种装备，特种燃料，特种工程，特种运输，因此试验装备是非标准装备并且具有非通用性，存在一定的储存、启封、运输、装卸载、维修、销毁等特殊环境及要求。

（4）时限性要求高。时限性是导弹试验装备指挥过程中的重要特征。鉴于部分导弹试验装备担负实际战场环境中作战后援力量要素，故其时限性要求十分严格，各参试装备均需按时完成部署，且与需维修装备在时间节点上保持同步。如出现故障必须在一定时间内排除，维修力量的使用、各种资源的调整往往需要很短的时间做出决策，否则就可能影响整个发射任务。

（5）批量小，使用环境复杂，可靠性要求高。受战场环境影响，导弹试验装备运行环境复杂，并且多数情况下执行每种任务的设备仅有一台，所以一旦出现故障很难用其他设备对其现有功能进行弥补，影响任务进展，而且使用环境复杂，所以对试验装备可靠性的要求较高。

（6）待机工作时间长。导弹试验装备执行特殊的任务，数量少且任务密集度大，这使得试验装备开机工作时间很长，有的甚至每天24 h开机。出现了“技术准备时间短、状态转换周期短、维修维护周期短、任务密集程度大”等新情况。这就对导弹试验装备保障特性提出了较高的要求，一旦出现问题就要在较短的时间内恢复到正常工作的状态。

（7）固定发射点位多、目标大、隐蔽性差。导弹武器体型庞大，机动发射转场中不便于隐藏，容易被敌方侦测发现或火力打击，其自身安全防护性大大降低。

兼顾试验装备的这些特性，针对装备维修质量管理，采用合适的维修任务模型，确定维修级别和时机，采取控住图原理定量分析维修质量管理过程。

2 控制用控住图设计方法

20世纪30年代，美国休哈特（Shewhart）博士在对产品生产过程进行质量监测控制中提出了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制方法）[3]。控住图是判断过程是否稳定受控以及发现过程是否异常的重要工具。控制图应该有3个基本正规条件:①数据相互独立；②数据大体是正态分布；③过程变异只有随机误差。选用控制图方法流程如图1所示。

图1 控制图选用流程

（1）根据数据进行分类，选择恰当类型的控制图。

（2）读取控制图，判断是否处于受控状态。

（3）能力指数评定。对照过程能力指数Cp（表1），查询当前能力指数范围[5]。

（4）划定标准值和初始状态。分析当前所处过程状态，确定标准值和初始状态，并以此为基准依据需求进行全时监控。

（5）总结分析，提交质量监控报告说明书。

表1 过程能力指数（Cp）等级划分评判和维修加工处理参考

3 试验装备维修质量管理应用

结合上述理论原理，对某型导弹试验设备维修质量进行数据采集并分析，采用控制用控制图进行分析，发挥监控作用。通过不断从生产现场采集数据往图上打点，就可判断现在的过程与初始过程相比是否发生了异常变化。

3.1 确定控制标准

依据《武器装备维修质量评定要求和方法》[6]和《质量管理体系要求》[7]，结合火箭军某型导弹试验装备设计图纸和该型设备安装技术工艺文件，考虑某车间的实际加工能力和加工精度，制定该装备正常取值范围为（75～85）mm，过程能力指数Cp≥1。

3.2 收集数据信息

收集某试验设备一个维修作业工时内，每隔5 min进行测量取值，分5组，如表2汇总所示。

表2 维修质量检测值

3.3 软件模拟分析

利用MINITAB软件绘制控制图，分析判断产品质量波动规律，找出失控原因（随机因素或系统因素），提高质量过程管理。该软件是一款数据分析统计工具，具备很强的数据计算和模拟能力，在图形生成和编辑功能上，灵活地数据导入、导出和处理，可靠性、稳定性较强。

（1）作出测试值的均值—极差图（图2）。

图2 测试值的均值—极差图

从图2可以看出，均值图和极差图均无异常，特殊原因检测也没有问题，说明过程是稳定受控的。

（2）判断过程是否达到技术稳定。对数据进行过程能力分析，如图3所示。

从结果分析可知，1＜Cp=1.26≤1.33，查表为2级维修加工能力，试验装备维修质量过程能力尚可，说明现有的生产过程能确保试验装备维修产品质量达到工程技术要求。如果按照更高标准要求降低不合格率，则需进一步缩小规格上下限标准值才能实现。因此，可将此作为初始状态，实现后续质量生产过程控制。

（3）后续状态控制。以出现的稳定技术指标为基准，即取均值为81.088，标准差为1.324 16，如图4所示。这2个参数定好后，可以去维修生产线采集新的质量数据或对库存的产品进行抽查，并及时汇总输入软件进行分析对比，检查产品质量能否满足用户需求，掌握产品质量信息，进行实时在线监控，同时应用先进的管理理念和对策做好计划规划，规避质量风险，提高装备质量，确保生成质量可控。

4 结语

统计过程控制是一种可以在现场直接研究质量特性数据随时间变化的统计规律的动态方法，可方便地分析现状与预测未来的质量状态，在实际工序生产中利用控制图可将静态控制转变为实时动态跟踪控制，大幅降低不合格率，有效遏制质量产品缺陷，到达质量监控的目的。新时代下，加快建立以效能为核心、以精准为导向的装备工作运行机制，以试验部队任务为需求，坚持高标准常态化质量运行机制，最大限度满足战斗力需求，为装备维修保障提供坚实基础和有力保证。

图3 测量值过程能力分析

图4 设定2个重要参数