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某汽车企业车身质量管理问题分析与改善

2019-09-20唐昊张天瑞曲传声徐佳楠

价值工程 2019年23期
关键词:质量管理

唐昊  张天瑞  曲传声 徐佳楠

摘要:通过潜在失效分析,对车身可能出现的质量问题预测;其次,将所有可能出现的原因分类整理,绘制因果图;然后,运用5M进行解决,并运用统计工序控制方法对各阶段进行控制。

Abstract: Through the potential failure analysis, the quality problems that may occur in the vehicle body are predicted. Secondly, all the possible causes are classified and the causal map is drew. Then, the 5M is used to solve the problems and the statistical process control method is used to control each stage.

关键词:潜在失效分析;质量管理;因果图;统计工序控制

Key words: potential failure analysis;quality management;causal map;statistical process control

中图分类号:F426                                         文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2019)23-0001-03

0  引言

通过设计企业车身质量系统来管理汽车质量问题,可以随机的抽取产品数据进行图形分析当前产品的生产状况,以便及时作为调整和管理。首先运用潜在失效分析对整个质量问题进行分析,即在问题没发生之前先分析之后会有什么问题将会出现,进而采取相应的预防措施。其次画出因果图分析问题可能发生的情况,并从人员、设备、物料、方法、环境五个方面入手,层层分析,并想出对应的措施。最后运用统计工序控制,能够使得汽车企业对车身生产过程作出可靠的评估,统计监控工序应用控制图对工序进行监控[1-2]。依据步骤可以对工序控制标准手册加以调整,采取相应的措施加以解决问题,以防止不合格品的产生,减少对常规检验的依赖性。

1  系统与质量管理方法

1.1 系统流程分析

选择计量型中的平均数全距控制图进行流程分析,如图1所示[4-5]。根据产品的编号查询到客户信息,找到联系方式,召回产品。基本流程如图2所示[1]。

1.2 潜在失效分析

失效模式与后果分析(FMEA)[2],是系统化的工程设计辅助工具的一种,其宗旨对于改善产品和制造的准确性有很好的作用,揭示了在设计阶段就可提高设计的准确性,进而来提升產品的质量,降低出现问题的风险,提高产品的品质和可靠性的一种系统化的方法。

1.3 统计工序控制

统计工序控制(SPC)的步骤包括[2]:①SPC培训;②确定关键变量(质量因素)列出工序流程图;③提出或改进规格标准;④在各个部门进行落实;⑤统计监控工序;⑥诊断和采取措施解决问题。

1.4 因果图

因果图[2]具体制作的步骤如下:①查找要解决的问题;②把问题写在鱼骨的头上;③召集同事共同讨论问题出现的可能原因,尽可能多地找出问题;④把相同的问题分组,在鱼骨上标出;⑤根据不同问题征求大家的意见,总结出正确的原因;⑥拿出任何一个问题,研究为什么会产生这样的问题;⑦分析出现原因的可能,并进行改善。

2  问题分析与改善

2.1 因果图绘制

绘制的因果图如图3所示。

2.2 潜在失效分析

运用FMEA分析得出以下四个主要问题:①当车身送到达客户时,客户无法正常的安装此零件;②客户无法安装车身时,将会对公司进行投诉,可能扣除相应的KPI;③有质量问题的车身流入到市场后,客户并没有发现相应的质量问题,导致车身正常做成完整的汽车,当消费者购买后,将会给消费者带来相应的安全隐患;④当消费者因为车身质量原因出现的一系列问题时,将会对公司的汽车质量进行不良评价,从而会对公司的名誉造成部分影响。

2.3 5M改善

分别从人员、机械设备、物料、方法、环境等方面分析改善,如表1-表5所示。

2.4 SPC分析

工序能力指数 Cp=T/6σ,其中 Cp为工序能力指数;T为公差;6σ为工序能力。运用MiniTab软件绘制控制图,如图4所示。对设备、工序、方法等进行改善后绘制出控制图如图5所示。

3  结论

本文通过目前的研究现状,指出质量管理对生产的重要性,以及研究意义;运用潜在失效分析,对公司出现问题之前作出预测,预测可能出现的问题,并提前采取相应措施;通过对于公司的问题分析,找出目前公司出现问题的原因,及对问题改善的影响因素,引入5M方法对问题进行改善;运用统计工序控制明确判断工序能力,并根据控制图对工序进行监控和诊断。

参考文献:

[1]詹迪霞.质量管理体系在IT产品研发项目中的应用初探[D].上海交通大学,2010,6:15.

[2]张凤荣.质量管理与控制[M].北京:机械工业出版社,2011,6:28.

[3]刘力卓.工业工程下汽车企业抵御金融危机的法宝[J].大连交通大学学报,2007,35(1):117-118.

[4]张公绪,孙静.汽车质量管理管理学的研究[M].北京:高等教育出版社,2008:20-25.

[5]冯乃强.我国与西方汽车企业管理特征比较[J].天津冶金,2015,22(3):63.

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