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可靠性改進與質量-一個綜合方法

文章出處:原創 編輯:admin 發表時間:2016-03-31
  一、 簡要歷史背景
  自1950年代誕生以來,“可靠性工程”(及其后更全面的“可信性”)已經成為一個專門的工程學科,它在某些方面與“質量工程”和傳統的設計與生產工程相聯系。這種學科的區分也許在幾十年前就已得到證實,但在今天這種區分是否有用則值得質疑。理由是:
  l、在1950年代質量是由質量控制部門來管理。一般而言,這些部門不包括可靠性工程人員,而是由審查員組成。而今天世界級的公司則聘用“明智人才”對質量進行頂層管理。
  2、產品可信性對用戶預期的影響是如此巨大,以至于我們很難相信“可靠性工程”僅僅是“質量”的一個表親。質量從更廣泛的層面上說,應該包括可信性概念。對此內部關系有些文章已經給出了很好的描述。
  質量和可靠性工程都利用了統計方法。毫無疑問,可靠性工程采用的一些統計方法不同于質量工程(如馬爾可夫鏈、框圖模型等),而典型的統計質量控制方法(如SPC)也不屬于可靠性工程的工具。
  二、可靠性工程統計學作用的發展歷程。
  先驅們把可靠性工程建立在統計學的基礎上。在定義上,可靠性是概率概念,因此統計方法非常有用(波爾的代數學、概率函數、參數估計等)。這些方法主要用于測量、預計和鑒定可靠性。
  隨著可靠性數值的提高,這些方法的應用能力下降了。例如,即使采用了加速因數,驗證規定MTBF值所需要的器件數和試驗小數現在已變得不切實際了。對此合乎邏輯的結果是,可靠性工程師對統計學的使用下降了。
  三、 質量工程中統計學作用的發展歷程
  統計質量控制誕生于1920年代的貝爾實驗室。Shewhart提出的均值和極差圖在今天仍在使用(或者誤用)。在第二次世界大戰期間,美國國防部(DoD)發布了統計驗收抽樣計劃,后更名為MIL-STD-105和MIL-STD-414。
  在1950和60年代,西方企業對SPC和統計抽樣的使用減少了,但日本公司接受了W.E.Deming的思想,K. Ishikawa領導了這一過程,對工程人員和工人組織進行了大規模的統計教育計劃。這可能是日本企業在某些領域(電子、攝影等)非常突出的因素之一。
  在1980年代,這一過程發生了逆轉,美國公司看到了日本人在尋找解決問題的“處方”。發現統計學是日本人成功的原因之一,田口方法被輸出到了美國和歐洲。西方公司越來越多地使用統計方法,但在許多情況下,這種使用僅僅是模仿性的,缺乏最基本的理性。問題是,如果統計方法如此有用,為什么西方公司以前要棄之不用呢?難道他們都是如此無能?難以置信。我個人認為,原因在于所用的統計方法(主要是驗收抽樣和控制圖)在新的條件下沒有效率。當批規模小于1000,通過抽樣來保證不到0.1%的缺陷比例是否高效率?你會把這一方法用于3.4 ppm嗎?這可是目前許多公司的目標?這聽起來就好象以手取水。而且,控制圖不能改進Cp指數(即自然過程的變化),最多也就是維持原狀。
  自1980年代開始,電子計算器和計算機可以較低的價格提供,這使多年前就已了解但由于計算復雜而無法使用(或很少使用)的統計方法(ANOVA、DOE、回歸分析等)的應用成為可能,必須說明的是,有時這些統計方法是“打包或收納 ”到健壯設計(作為田口方法的延伸,但使用了DOE)、 6σ、Shainin工具、統計思想等方法中。
  四、今天的目標是什么
  1、今天的目標不僅是“衡量可靠性”或“衡量質量”,而是要“改進質量和可靠性 ”。
  為實現這一目標,上述的方法已經證明在質量特性優化和減少變化方面是非常高效率的,而這可帶來可靠性的改進。
  2. 隨機失效真的是隨機的嗎?
  由于可靠性與失效有關,因而失效率被廣泛使用。例如,它可以表述為“xxx器件的失效率為 21 FIT”(1 FIT=1個失 效每10-9器件小時數 )。這一數值加上恒定失效率的假設(即可靠性指數分布)可用于預計產品的服 務行為(MTBF、所需備用件等)。
  顯然這一概念 對于新手來說易帶來誤導??贍芩嵋暈魏問褂玫鈉骷加邢嗤氖Ц怕?, 通過象抽獎一樣的游戲來產生失效。但實際并非如此,這種誤解使許多工程人員 把統計學視為學術的東西,是與工程理念相違背的生產變化是普遍存在的問題,因此“不是所有的部件都生而平等 的”。另外,服務環境也并非相似和穩定。因此失效概率對于所有使用中的器件來說并不相同。失效器件并不是在俄國輪盤賭死亡游戲中不走運給射中的人,而是最弱的器件或處于最嚴酷環境條件下的器件。這與普遍的工程常識完全 一致,并且不違反任何可靠性工程定律。因此隨機變量是質量特性和環境條件。經典可靠性函數(指數、威布爾、對數正態等)可用于描述器件整體的行為,但他們對可靠性改進沒有多少幫助。
  3、這些問題說明可通過以下途徑實現產品可靠性:
 ?。?)確定預期功能和使用條件
 ?。?)基本設計和失效模式的確認
 ?。?)選擇與此前發現的失效模式相關的關鍵內部質量特性并設定其值。也就是說能滿足產品壽命期內可靠性目標的內部質量特性最小值。
 ?。?)實施控制策略來確保在生產過程中能達到并保持這一內部質量特性值。
  這些步驟在任何情況下都不可當作一成不變的“死板的處方 ”,而是要當作通用導則。
  4、實施質量控制策略
  在進入生產前,可用統計方法來研究容差與關 鍵工藝變化的比率(在質量過程中稱為工藝能力指數Cp和Cpk)。在世界級公司中 (6σ)這一指數的目標為Cp =2.0,Cpk=1.50 ,因此不合格品率為3.4 ppm。當這些工藝的能力不夠好時,就 必須減少工藝的變化。
  在減少變化的過程中,用得較廣的統計方 法是部分因子和ANOVA(用于變化組成分析,以確認主要的變化源)。要說明的是,測量是任何過程的一部分, 因此必須具備度量能力(R&R研究)。
  關鍵工藝能力改進(減少變化)
  按目標生產和漂移改正.
  當產品進入生產時,大局已定,能做的已經很少了。在生產中使用的統計方法是SPC方法(過去的Shewhart圖或較現代的CUSUM、EWMA等 )。要說明的是,這些圖發現工藝漂移的敏感度大大下降了(如用均值Shewhart圖、樣品規模n=5,發現 1σ漂移的概率只有20%)
  1. 現有產品的可靠性改進
  醫藥學的歷史與人類的病痛一樣長。大量醫藥科學的進步都是建立在外科醫生進行的尸體解剖上。而在我們的專業領域,這一做法通常稱為“ 失效分析”。通過失效部件的研究可了解很多東西。每個失效部件都應被視為進行可靠性改進的機會。失效分析的目標是確認哪些物理特性使失效部件不同于非失效部件。這一點只要通過觀察就可做到,但還必須通過試驗來證明。一 個高效率的方法是D. Shainin提出的變量搜索分析。
  另一個借用醫藥學的是流行病調查。這一方法被公共衛生服務部門用 于跟蹤疾病的來源(最近的就有“瘋牛病”、軍團病、巴爾干綜合癥等)。在質量專業中這被稱為“原因效應分析”。進行這一調查的一 個非常高效率的方法是模仿公共衛生流行病方法的分層數據分析。
  如果知道了失效部件共同的外部情況(如生產日期、使用環境條件等 ),則失效的解決方法會更接近。要確認失效部件相關的情況,一個非常有用的簡單質量工具是多元分析。
  2、可靠性內建的實際例子
  案例介紹
  FMEA表明海濱路燈柱的關鍵失效模式是“外殼腐 蝕”。因此外殼設計要進行表面電化學?;ご?。通過實驗室研究確定了 滿足合同壽命內無失效的最小厚度。這一研究是 通過鹽霧試驗箱和廉價電鍍板的加速試驗來進行。加速因子的確定沒有太大的爭 議,因為腐蝕大氣即使較嚴酷也不會使簡單的外殼產生新的失效模式(但微芯片 試驗的加速因子則不會如此簡單)。顯然,必須要明確實 驗室報告的厚度是指哪一個(見圖5和圖6)。如 前所述,隨機變量并不是指“一定條件下t時間內會失效的 外殼”,而是“外殼的厚度值”。這一隨機變量的變化有3個來源:
  最小厚度是多少?
  最小平均厚度或任何 一點的最小厚度呢?
  失效從較弱的點開始:
  1、批次之間的變化 。反應槽中的化學酸性會隨時間而下降,環境溫度會變化,污染物還可能掉入槽中,等等
  2、部件之間的變化 。部件會位于槽的不同區域,等。
  3、部件內的變化。部件的幾何外形可能很復雜,整個部件的處理不一定均勻, 等。
  如果知道了這些變化,就可確定工藝均值,確保任何點都覆蓋有足夠厚度的?;げ?。我們嘗試以正態分布和集合來考慮:μ=最小厚度+3σ (1),但這有可能是錯誤的,因為這一工藝有限 制(0,∞),因此應采用有尾部的分布。槽的化學酸是規定好的,沒有其他選擇,因此電化學過程只有一個可控制參數( 電流)。雖然是只有一個參數的過程,看起來很簡單,但還有另外兩個較難控制 的因素(田口的術語為“噪聲”)。
  4、槽內酸的損耗
  5、環境溫度
  我們對表示外殼的數據進行假定來確??尚哦?。在本例中,最小厚度要求設定值為部件上任何點為 1.000。
  ◆過程變化特性表征
  為確認和鑒定變化來源,加工了兩批部件,每批4個。 其中一批加入新的酸,另一批的酸保持正常水平。電流固定在65 (旋鈕位置)。每個部件確認8個測量厚度的位置。在概率紙上發現原數據有非常態現象。通過簡單的對數轉換可改進數 據的常態。在此情況下部分低于規定厚度的點用原數據不能通過正態標準表方法 來估計,而要用轉換數據。結果所有抽樣的點都超過或等于1.000,但與要求值非常接近。變化組成分析表明,主要來源是同一部件內的變化。因此提出的修改措施是移動槽內的部件。這一修改措施分兩步實行,第一步是馬上進行,第二步則拖后進行,因為需 要特殊工具。
  ◆工藝參數設定
  為了方便電流 的設定,用以下參數設置%進行全因子23實驗:槽 活動性(80,100);電流,旋鈕位置(60,80);溫度℃(15,20)。在此階段,要部分實施前面分析確認的修改措施 (只實施第一步)。從正態圖中可看到,幾個交互作用的效應在響應線上具有統 計顯著性,而且交互作用在部件變化效應上也是顯著的有了這 些實驗中獲得的數據就可以計算各因素和交互作用的效應,建立工藝的數學模型 。顯然CI要求的答案偏差使這一模型作用不大,但它足以用來確 認交互作用。這些交互作用可用于確保過程的穩定。根據這一交互作用圖,電流 確定在70左右工藝進行確定在70必須通過一個驗證過程來測試。
  ◆驗證過程
  對這兩批各4個的部件進行驗證過程。 在進行試驗時要使用用于減少部件變化的工具。減少部件內部變 化的結果令人滿意,抽樣部件的最小值點超過要求值5%。要指 出的是,σ的估計是“短期”的,因為只包括部件內的變化。工序優化可通過生產運行分析生產部件數據 (EVOP方法)來繼續進行。
  結論
  1、可靠性要求應包括在通用質量要求中
  2、可靠性改進可通過統計質量工程工具來實現

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