基于统计过程控制的家具封边质量管控方法

2023-02-09芦国桢熊先青鲁丹婷龚建钊

林业工程学报 2023年1期

芦国桢，熊先青*，鲁丹婷，龚建钊

(1.南京林业大学家居与工业设计学院，南京 210037;2.索菲亚家居湖北有限公司，黄冈 438000)

自“十一五”以来，为提高企业生产效率，国内家具企业纷纷推进生产自动化以期提高生产质量，然而仍旧存在质量不稳定、产品特性参数差别大等问题，如何使用科学的管理方法提高产品质量成为企业的难题。质量管理经过了质量检验、统计质量控制(SQC)阶段，自1960年代至今进入了全面质量管理(TQM)的阶段[1-2]。在此阶段中，TQC、CWQC、零缺陷理论、ISO9000、六西格玛、波多里奇质量模式等多种管理方法相互作用，管理体系与改进方法整合大大提升了产品的质量，使产品的生产模式成功从大批量高效率生产迈入高质量发展阶段。而家具行业也从传统大规模生产模式迈入智能制造阶段，其中提高产品品质是至关重要的[3]。

家具行业中对家具质量进行管控的方法众多，但各企业之间并无统一的质量控制方法，常用新老7种工具对家具质量进行管控[4]，产品质量的标准设定主要依靠国家标准[5]，但由于家具质量涵盖面积广、检验项目多，仅仅依靠国家标准难以对全品类的质量进行管理。除此之外，家具企业常依靠质检来剔除不合格的产品以期提高家具的质量，但是从产品生产质量的角度来看，质检无法从根本上提高产品的质量。国内外也尝试使用新的质量管理方式进行管理，质量管理先驱戴明提出：质量是生产出来的不是检验出来的，从而开启了质量生产管控的新方法，极大地提高了产品的生产率。封边质量的好坏直接影响到家具质量的优良，优化生产步骤是提高封边生产质量的重要部分。但是封边生产时影响因素多，不合格产品产生的原因分析过程复杂，封边质量日常质检中存在反复占用劳动力等情况。对此熊先青等[6]对封边质量的影响因素进行了研究，结果表明封边质量判定中工序及材料等数据指标直接影响封边的效果。在对产品质量管控方法研究中发现统计过程控制(statistical process control，SPC)质量管控方法可有效提高产品生产质量，现今SPC质量管控方法已在不同领域中成功应用，但是在家具质量管控中的研究较少。

基于此，本研究总结成功经验，探讨SPC应用在家具质量管控上的可行性，提高家具生产质量，减少家具的改补，降低生产成本，提高企业利润。

1 SPC质量管控方法理论分析

控制图按照用途可分为计量型控制图和计数型控制图两种类型。大部分过程测量的特性可以用计量型数据来表示，量化的值可以更加准确地判断并可以由此延伸出大量的信息。建立计量型控制图首先需要建立适合的过程环境、定义过程，对当前和潜在的问题区域进行研究，研究特性之间的关联性是否满足要求；其次收集数据，需要考虑数据的多少、每组数据的间隔时间、收集方式等。选取合适的控制图对生产质量的提高至关重要，现今已经有多种类型的控制图应用于不同的生产实践中，例如对小幅度变量更为敏感的EWMA控制图可以作为常规控制图的补充[13]，以及可对多品种小批量进行监控的T-K控制图[14]。在使用控制图对生产过程进行判定后，假设过程处于稳定状态，过程中的各个测量值服从正态分布，设计目标值位于规范的中心且测量的变差相对较小。这时使用工序能力指数对生产过程能力进行判定，即Cpk值[15]。Cpk值描述过程本身的能力，即判断过程的能力，只有在过程能力是稳定的状态下，过程能力的评价才是有意义的。

2 过程与方法

对封边工艺应用SPC的方法进行质量改善，需要分析工艺流程、确定关键工艺参数等前期准备，还需对整体试验进行设计，将采集的工艺参数使用SPC控制图及CPK图进行分析，确定该工艺水平的高低并确定该生产流程是否处于可控状态下。具体改善流程如图1所示。

图1 封边剥离力过程统计质量控制流程Fig.1 Statistical quality control flow chart of edge peeling force process

2.1 板式家具封边工艺流程分析

封边生产过程中包含多道工序。针对封边剥离力质量进行控制时，需对封边工艺过程进行分析，找出针对性的关键工序节点进行改善。这些工序节点对封边剥离力质量最终的外观特征、质量可靠性具有重要影响。全自动封边机生产工艺流程如图2所示。本次选取全自动封边设备生产的18mm封边板件(封边带厚度12 mm)进行测试，在试验数据分析后对生产过程中可能造成的不合格因素进行分析，找出失控原因。

图2 全自动封边机生产工艺流程Fig.2 Production process of automatic edge sealing machine

2.2 均值-极差控制图分析

根据质量检验的抽样原则，每天抽取5个板件，连续抽取25 d，每组包含5个板件进行测试并记录数据(每个板件抽取间隔为30 min)。板件测试时均在生产后静置24 h以保证板件封边性能的稳定性[16]。对总共抽取的125个数据进行处理，数据样本如表1所示(测试方法均使用万能电子试验仪对封边板件以100 mm/min剥离100 mm，取平均剥离力)。

表1 封边剥离力样本数据Table 1 Sample data of edge peeling forces 单位：N

长脸长须汉子将凿热的钎头浸入水沟，“嗤啦”，水烫得一激灵，热汽蒸腾，汩汩流下去。长脸长须汉子抽出铁钎，继续凿。

通过建立以上控制图可以分析生产过程或工作状态是否处于“控制状态(稳定状态)”，在这种状态下的生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响，产品质量特性的分布基本上不随时间变化而变化。反之，则为非控制状态或异常状态。控制图生成后需要对控制图进行分析，观察控制图是否出现异常，观测有没有点值超过控制界限，假如认为这个控制图是失控的，则会出现明显的非随机图形：应以正态分布来判定图形，正常情况下有的点应该位于中间的区域。符合其中一点则判定该控制图不合格，即产品生产质量处于不稳定状态，需对该产品生产过程进行改进[17]。

2.3 工序能力指数分析

在使用控制图进行分析后，需进一步对生产过程进行过程能力分析[18]。计算公式如下：

Cpk=Cp×(1-Ca)

在对产品的过程能力进行计算后，根据Cpk指数对产品的生产能力进行评价，通过评价结果进行合理的调整及提升，Cpk评价能力如表2所示。Cpk数值≤1时，需要对生产过程进行调整，改善其生产工序能力[19]。

表2 Cpk评价能力Table 2 Cpk evaluation ability

3 结果与分析

3.1 封边生产过程因素分析

在封边生产过程中人机料法环测(又称5M1E)是影响产品生产质量最主要的6个方面[20]，想要改善封边的质量需要考虑在生产过程中的生产环节是否可调控及生产材料的影响是否可控，影响封边剥离力质量的因素及可控制点如表3所示。

表3 封边生产过程中的可控制点及参数Table 3 Controllable points and parameters in the production process of edge-banding

封边机未定时清洁保养，机器长时间使用后压轮易损坏、机器轻微变形、涂胶孔堵塞、机器运行时的温度过高等因素均可能会对封边质量造成影响。

图3 改善前后封边剥离力控制图Fig.3 Improvement of the stripping force of the front and rear sealing edge control charts

根据国家标准GB/T 17989.2—2020《控制图第2部分：常规控制图》规定的8条基本判断规则对该工艺过程进行判定：

1)控制图中有一个点位于控制限以外，判定为不合格。这说明工序过程出现大幅度的波动使过程处于失控状态。

2)连续9点落在中心线的同一侧。

3)连续6点递增或递减。

4)连续14点相邻点交替上下。

5)连续3点中有两点落在中心线同一侧的B区(μ+σ～μ+2σ)以外。

6)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区(μ+2σ～μ+3σ)以外。

7)连续15点落在中心线两侧的C区内。

8)连续8点落在中心线两侧且无一点在C区内。

均值控制图中位于9的点在相邻5点中有4点距离中心线同一侧落在了一个标准差外，位于22的点在相邻3点中有2点中心线同一侧落在了一个标准差外。极差控制图中位于9的点距离中心超过1个标准差。下限值已达到标准规定的70 N，但仍旧有2个点超过了最低下限要求，这说明出现了异常原因导致生产过程状态发生了变化，需要进行质量分析。

3.3 Cpk图分析

Cpk分析结果如图4a所示，其中Cpk值为0.53，根据表2可知结果远低于工序能力可接受的最低值1.00，因此可以判定该封边工艺流程不满足工艺规范要求的能力，需进行提升。在获得以上数据后，就得到了该生产线上的封边制品封边强度特性数据，可对该加工工艺的改善提供数据依据。改善后的Cpk分析如图4b所示，结合Cpk评价能力表可以看到，Cpk值已由原先的0.53提升至1.04，整体工艺提升至可接受状态，可以认为改善后的工艺处于可控状态下，但仍需进行进一步提升。在对过程进行Cpk评价的同时还需要进行Ppk评价，后者主要是对生产的过程指数进行评价，这一步骤可以直接判定生产水平的高低，对产品生产工艺是否具有合格的工艺水平起明确的判定作用。在明确SPC管控具有可行性后，可结合控制用控制图使用累积计数监控的控制方案快速检测过程偏移状态，这种方式适用于连续检查过程，同时结合MES系统对家具车间生产的板件质量进行实时监督[22-23]。