原创《质量控制和管理》：这篇质量控制论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：通过比较国内外的汽车零部件厂商对质量控制方法的应用,不难发现国内供应商随着QS9000等第三方质量认证体系的引入,也逐渐开始学习这些先进的质量控制的概念与方法,但是和美国等发达国家仍然有着较为显著的差距.普遍的问题存在于：对质量控制定义的狭隘的理解.例如控制分为三种：事前控制,过程控制和事后控制.如何做到事前控制从而避免质量问题以及相应费用的产生；如何再对过程进行监控,来保证过程能力,防止质量问题的产生；如何在产品生产出来后,在检验阶段发现质量问题,避免不良产品流入到客户手中.这些都是质量控制和管理需要研究的问题.文章将以具体事例,引入几个有关事前控制和过程控制的方法来具体讨论如何将质量控制的理论和方法融入到实际的运用当中.
关键词：控制；管理
中图分类号：F273 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）04-17 -02
一、质量事前控制和管理
质量的事前控制是指,在实际活动之前,就制定绩效标准以及相应的偏差预警系统,进行控制程序,以预防可能发生的困难.
下文将引用潜在失效模式及后果分析法,结合控制计划来,对事前控制详细讨论.潜在失效模式及后果分析是汽车行业普遍运用的一种事前控制的方法.潜在失效模式及后果分析（FMEA）是极其重要的一项缺陷预防技术.它对各种可能的风险进行评价、分析,以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平.
无论是哪种潜在失效模式及后果分析（FMEA）,共同的开发方法如下：
·潜在的产品或过程的失效,以便达到期望.
·潜在后果
·失效模式的潜在原因
·现行控制的应用
·风险等级
·风险降低
这里我们着重谈过程FMEA,又称为PFMEA,可以辅助降低制造过程发展中的失效风险.
在这个项目中,从设计FMEA中我们可以看出,金属嵌件的材料特性和装配孔的尺寸是由设计产生的特殊特性；而基于质量历史数据我们发现,橡胶的材料特性以及金属嵌件和橡胶材料的粘合强度导致的失效曾经在国外市场引起过噪音和避震方面的问题,造成客户满意度下降.针对以上可能出现的问题,我们如何通过对制造过程的控制来规避问题与风险.
过程FMEA同样采取严重度（S）,发生频率（O）,探测度（D）以及风险顺序数（RPN）来对过程采取相应的特殊措施.汽车行业内的习惯是,严重度大于9,或者严重度在5到8之间频度大于3（即大于等于）或者RPN较高时确定为特殊特性,需要特别控制方法.根据以上标准,定义出几个需要采取特别措施来控制的过程特性：由设计FMEA传递而来的金属材料的特性包括：抗拉强度,伸长率和屈服强度,金属嵌件上直径为 的装配孔的尺寸,橡胶硫化后的动静态性能,橡胶金属嵌件的粘合度等等.由于篇幅原因,完整的過程FMEA没有呈现在本文中.
控制计划（Control Plan）是对产品所要求的系统及过程的控制形成文件性的描述.控制计划本身是一个过程控制的纲领,是管理和审核的清单,是一个管理和控制规划,便于对过程进行控制和改善.控制计划必须按照设计FMEA和过程FMEA来编写.它由以下几项组成：控制对象,所属工步,是否特殊特性,采用设备、工装,控制方法,检测频率,备注等.
金属材料的特性包括：抗拉强度,伸长率和屈服强度,这些是由设计FMEA传递而来,由于金属材料属于外采原材料,这些需要通过进口检验来完成,我们要求金属嵌件供应商对于每批次金属嵌件提供检验报告,并且要求进口质检部门进行抽样检查.
金属嵌件上装配孔的尺寸,直接为9.3±0.2mm的孔,同样由于金属嵌件是外采,要求分供方用利用通尺规进行全检,并且需要提供每批次的检验报告；硫化过后橡胶的特性,通过控制硫化的参数进行控制,并且通过动静态两个实验对成品进行抽样检查探测,以避免不良品的流出；橡胶金属嵌件的粘合程度,通过采用金属嵌件磷化清洗参数的数值来保证表面清洁度,以及涂胶层的厚度和黏度保证,再利用粘连的破坏性拉力试验以及对断面的要求来进行探测.动静态性能主要通过对硫化参数的控制.
二、质量过程控制和管理
我们不难看出,控制计划将事前控制和过程控制联系在了一起,通过事前利用潜在失效模式和后果分析来设计控制方法,在控制计划中针对潜在失效模式产生的原因,详细具体提出对过程控制的控制方法,进而完成从事前控制到过程控制的过渡.过程控制实际上是一个实施监控的过程,以确保及时发现问题,对质量问题进行围堵,分析问题得出原因,提出改进方法,落实到过程控制中去的一个闭环控制过程.
下面就金属嵌件上装配孔径的控制来具体地讨论过程控制在弹簧减震器项目中的运用.上述控制方法定义了控制直径为9.3±0.2mm的装配孔的方法,由于金属嵌件为外采零部件,所以控制方法中要求作为金属嵌件的分供方,在生产过程中对产品进行抽检,并且终检时需利用通尺规对装配孔进行全检.
首先,采用系统抽样法,结合间隔定时法,从每天早中晚班第二个小时开始生产的零件中抽取5个连续生产的零件对要求直径为9.3±0.2mm的装配孔孔径进行测量,接着,通过确定组距,每组边界值和组中值来计算每组数据发生的频数,并绘制出直方图,如图5所示：
直方图表现了所取数值的分布,也反映了过程的状态.短期采集的数据是符合正态分布规律的.很明显从直方图上反映出来,此分布并非正常性分布.我们要求分供方利用以采集的数据编制均值极差图（X-R）图表.实际上这种控制图应该利用于过程控制当中,才能更好地挥过程控制的作用,但是事后用于对过程的分析,也是很好的分析工具.我们先来研究X图.
从图中我们可以看出一些问题,相比较装配尺寸的要求,φ等于9.3±0.2mm, 的中心位于9.25mm,有一定偏离,数据整体向下偏移；很多点落于控制线之外,说明过程不受控； 的趋势整体向下走,并且有超出下公差9.10mm的风险.
质量控制论文参考资料：
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