四、计算机辅助质量管理分系统 （ Computer Aided Quality Control，AQ）

CAQ 是以全面质量管理的理论及科学的质量控制方法为基础，利用计算机辅助实现质量管理的计划、实施、检查、处理（改进），即 PDCA（Plan— Do—Check—Action）循环，以实现有计划的、主动改进产品质量为目标的分系统。它包括质量计划、检测计划的制订，计算机监控与检测，质量分析与评价、质量信息管理等功能。

（一）制订质量规划，产品质量是多种因素的综合反映，欧洲质量管理组织、美国质量管理学会及英国标准 BS4778 中，将质量定义为：“一个商品或服务能满足给定需要的特性和特征的总和”。国际标准化组织和我国机械工业部标准中，将质量定义为：“商品、过程或服务能满足规定要求和需要的特性和特征的总和”。在讨论产品质量时，应从产品的使用者（用户）和生产者两方面考虑。产品的质量，可理解为以合理的生产成本满足用户需求的程度。

制订质量规划是为了确定提高产品质量的目标、指标以及检测规程与计划。

1. 质量目标。这是企业长期质量规划和年度质量计划的主要内容，它应对产品的性能、效率、耐用性、维修成本等方面提出具体目标。一般新产品的质量目标，体现在“产品设计任务书”中；对于老产品改进，应根据市场、生产反馈信息，按产品对象编制质量目标计划。

2. 质量指标计划。质量指标包括反映产品质量的优等品率、一等品率以及生产质量的合格品率、废品率、返修率、成品装配一次合格率等。

3. 检测规程与计划。包括检测规程、检测计划、工艺装备检定计划等。

规划的制订，只是计划工作的开始，重要的还在于组织执行计划，对执行结果进行检查分析，揭露存在的问题，找出原因，为制订下一阶段计划提供资料。也就是实现质量管理的 PDCA 循环。PDCA 循环，一般具有以下特点：

1. 大环套小环，互相促进。PDCA

   循环既适用于整个企业的质量管理工作，也适用于各部门（如设计、工艺、工具管理）、各生产环节（车间、工段、小组、个人）的工作。按 PDCA 循环进行的整个企业工作，落实到各部门、各生产环节，要求各部门各生产环节按 PDCA 循环工作，这样就形成大环套小环，通过循环把企业各项质量管理工作有机地联系起来、彼此协同、互相促进，如图 5—13（a）所示。

2. 爬楼梯。四个阶段周而复始地转动，而每一次转动都有新的内容与目标，犹如爬楼梯，逐步上升，如图

   5—13（b）所示。在质量管理上经过了一次循环，也就是解决了一批问题，质量水平就有了新的提高。

图 5—13 PDCA 循环

（二）计算机监控与检测。质量监控是利用数理统计理论为基础，判断制造过程中的产品质量情况和趋势，以保持工序处于控制状态，预防和控制不合格品（或废品）的产生的过程。检测则是通过产品质量特性值同标准值相比，以剔出不合格品为目的的技术检查过程。因此，质量监控是一种事前预防方法；而检测则是事后把关的措施。

1. 工序监控。加工生产实践表明，工序质量波动，不外乎两类原因，即偶然性原因和系统性原因。偶然性原因如材料成分、质量上的微小变化、机床的微小震动、刀具的正常磨损等。一般对质量波动影响较小，且在技术上难以测量、难以消除和避免。系统性原因是指原材料成分、规格的显著变化、机床与刀具的安装调整不当、夹具损坏、刀具磨损、设备故障、工人违反操作规程等系统性原因所造成的。

在生产过程中，随机抽样观测产品质量波动时，如果其波动是由偶然性原因引起的，则波动大体遵从正态分布，这种波动称为被控制的波动。如果其波动是由系统性原因引起的，则这种波动称为非控制性波动，工序处于失控状态。工序监控就是利用统计规律，来判别和控制系统性原因所造成的质量波动，以保持工序处于被控状态。主要监控方法为控制图法。

控制图是控制质量特性值随时间发生波动的图表，是调查工序是否处于稳定状态，以及保持工序处于控制状态的有效工具。控制图如图 5—14 所示， 它是在平面坐标系中，绘制出一条质量特性值的波动曲线（折线）和三条具有统计意义的控制线，即中心线，控制上限与控制下限。如果质量波动于控制上下限之内，则表示工序处于控制状态，如果质量波动超出控制界限之外， 则表示工序处于失控状态。

图 5—14 控制图

绘制控制图，观察评定工序状态，以便发现异常、追查原因、采取措施， 预防大量不良品的产生。

1. 质量检测。包括原材料检测、外协外购件检测、工艺装备检测和成品检测等。

在机器制造过程中，为了保证产品合乎技术标准，有时采用全数检查（即百分之百的检查）方法。但在大量生产的情况下，由于受到人力、物力、时

间和经济上的限制，或是由于产品经过检查，其功能便被破坏，不可能进行全数检查时，只有采用抽样检查方法。

抽样检查就是从一批产品中，随机抽取一部分进行检查，通过检查这少量产品来对这批产品的质量进行估计，并对这批产品作出合格与否、能否接收的结论。通常，将这里的“一批产品”称为总体，用符号 N 表示；把抽出来检验的“这部分产品”称为样本，用符号 n 来表示。

经过抽样检查判为合格的批，不等于批中每个产品都合格；经过抽样检查判为不合格的批，也不等于批中全部产品都不合格。

在一个最简单的抽查方案中，通常要确定两个参数：一个是抽取的样本含量 n；一个是对样本进行检查时判断批合格与否的合格判断数（又称接收数），c（也可记为 Ac）。通常用（n，c）表示一个抽查方案。有了 n 和 C 之后，能够容易地进行抽样检查和评定产品批是否合格。

这时，批质量的判断过程是：从批量 N 中随机抽取含量为 n 的一个样本， 检查测量样本中的全部产品，记下其中的不合格品数 d，如果 d≤c，则认为该批产品质量合格，予以接收；如果 d＞c，则认为该批产品质量不合格，予以拒收。

在批质量判断过程中，由于从批量 N 中随机抽取的样本数目不同，所以抽查的方式也不一样，一般可分为：

一次抽查：从批量 N 中只抽取一个样本，检查这个样本之后，就应作出批合格与否的判断。其抽查程序如图 5—15 所示。

二次抽查：从批量 N 中最多抽查两个样本之后，就应作出批合格与否的判断。其抽查程序概述如下：

若d ≤ c

批合格

图 5-15 一次抽查程序

第一次，从 N 中抽取含量为 n1 的第一样本。如果在这个样本中的不合格品数 d1 不超过第一合格判断数 c1，则判断该批合格，予以接收；如果在此样本中的不合格品数 d1 等于或大于第一不合格判断数 R1（R1>C1），则判断该批不合格，予以拒收：如果在此样本中不合格品数 d1 超过 c1 但未超过 R1， 则继续抽取含量为 n2 的第二样本，设其中不合格品为 d2 个。如果 d1＋d2≤c2， 仍判断该批合格；如果 d1＋d2≥R2，则判断该批不合格。此抽查程序亦可用图 5—16 表示。

若d1 ≤ c1

若c1<d1<R1

若d ≥ R1

若 d1+d2 ≤ c2

批合格

若 d1+d2 ≥ R2

批不合格

图 5-16 二次抽查程序

图中： c2 ──第二合格判断数；

R2 ──第二不合格判断数。

二次抽查的特点是规定最多可抽取两个样本。但是，这并不是说采用二次抽查方案一定每次都必须抽两个样本，只要第一样本能够作出合格与否的判断，就不需要再抽第二样本。此外，还有多次抽样方法，在此不再详述。

（三）质量分析与评价。

1. 产品质量分析。为解决产品质量问题，改进产品质量，需要分析现状，

   找出存在的质量问题，分析产生问题的各种原因或影响因素，找出影响质量的主要因素，才能针对主要因素，制订措施，采取相应的行动。为了分析产品的质量问题，常采用排列图、因果分析图、直方图、分层图、控制图、散布图、统计分析表等七种统计分析方法。在大量数据和资料基础上进行分析、判断。下面列举两种分析图，说明它们的应用方法。

1. 排列图。也称为帕累特（Pareto）法，是找出影响产品质量主要因素的方法，其形式如图

   5—17 所示。排列图中有两个纵坐标，一个横坐标， 几个直方形和一条曲线。左边的纵坐标表示频数（件数、金额等）；右边的纵坐标表示频率（以百分比表示）；

图 5—17 排列图

横坐标表示影响质量的各因素，按影响程度的大小从左到右排列；直方形的高度表示某个影响因素的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。通常把累计百分数分为三类：0—80％为 A 类：是累计百分数在 80％的因素，显然它是主要因素；累计百分数在 80—90％的为 B 类，是次要因素；累计百分数在 90—100％的为 C 类，在这一区间的因素是

一般因素。一般 A 类因素（也就是影响质量的主要原因）应该只有 1—2 个， 至多不超过 3 个，否则就失去找主要原因的意义。当 A 类因素超过 3 个时， 要考虑重新进行原因的分类。

通过排列图分析出引起质量问题的主要因素，就可以对症下药，找出相应的解决方法。采取了相应措施后，为了检查措施的效果，还可根据实施后的数据，重新绘制排列图进行分析。

1. 因果分析图。因果分析图简称因果图，或因其形状而称为树枝图或鱼刺图。它是将产生某种质量问题的原因反映在一张图上，如图

   5—18 所示。原因的分析要从大到小，从粗到细，寻根究底，直到能具体采取措施为止。

影响质量问题的大原因，通常有五个方面即人、机器、材料、方法、环境。国外称为 4M1E（Man，Machine，Material，Method，Environment）。大原因不一定是主要原因，主要原因可用画排列图或其他分析方法来确定， 然后在因果图上用方框框起来，进行重点分析。在找出主要原因、进行详细分析以后，再订出具体解决问题的措施。

图 5—18 因果分析图

由上面的分析可见，利用各种统计分析图表，有助于找出造成质量问题的主要原因，便于有的放矢采取措施，提高质量。同时，这些图表也是反映质量状况的可靠依据，将它们及时处理、存贮，有助于掌握质量变动的规律， 使质量管理水平不断提高。

1. 工序能力分析。在机械产品制造过程中工序是质量保证的基本环节。因此，要对制造过程各工序的质量状况进行调查、分析，掌握各工序的质量保证能力，为产品设计、工艺设计、设备维修与改造更新、工序控制等，提供必要而可靠的依据。

在制造过程中，为了得到符合设计质量的产品，往往就操作人员、机械设备、材料、工艺方法，生产环境等因素，设定相应的标准和条件。在这些标准、条件共同作用下，其结果必然对应于一定的产品质量分布。由此质量分布所表示的工序实力，就是工序能力。

工序能力常通过产品质量分布图法进行调查与分析。质量分布图在数理统计中又称为直方图，它是通过随机地收集产品质量特性值数据，将数据进行分组整理以反映产品质量分布状况的一种图表。如某零件，从一个批量中， 取 100 个样本，把测量结果进行分组，如表 5—1 所示。

表 5-1

由表 5-1 可见，100 个样本数据，按照数值大小分为 10 组，组的范围或组距(h)，一般可按下列公式算出：

组距h = 数据中最大值 − 数据中最小值

组数

= 10.152 − 9.883

10

= 0.027

每组的范围或组距（h），一般可按下列公式算出：每组中所包含的样本数，称为频数。每组的上下界限值平均数，称力组的中间值，如第一组的中间值为（9.883＋9.909）÷2=9.896。直方图的绘制是以频数为“高”，以组距为“底”画出一系列矩形或直方形，如图 5-19 所示。

图 5—19 直方图

直方图实际上反映了质量分布的状况，在图中记入反映质量要求的标准界限线（公差上、下限），经过计算把质量分布的平均值和波动幅度（标准偏差）同质量标准的中心和上、下限相比较，对工序能力进行分析，作出评价，找出提高工序能力的方向。

图 5-20 所示的各种情况，就是利用质量分布图进行工序能力分析的示意图。

1. 如图 5-20 （a）所示，表明工序能力充分，可确保工序稳定地出产合格品。

2. 如图

   5-20（b）所示，表明工序能力基本满足要求，但应严格控制工序，以防造成更多的质量损失。

3. 如图 5-20（c）所示，工序能力不足，应采取提高工序能力的措施。

4. 如图

   5-20（d）所示，表明工序能力因分布中心偏移而不足，应采取消涂中心偏移的措施。

5. 如图 5-20（e）所示，表明工序能力非常富裕，如无特殊加工要求，

   则加工经济性显得很差，此时宜采取更改标准（图纸要求或公差）或变更工艺等措施，使工序能力稳定在合理水平上，以提高加工的经济性。

6. 如图

   5-20（f）所示，表明工序能力严重不足，既存在质量分布的中心偏移，又存在显著的波动，应采取消除中心偏移

图 5—20 工序能力调查的质量分布图与降低波动的双重措施，以提高工序能力。

1. 质量成本分析。它是从产品质量的变化与所发生的费用、成本的变化方面进行的经济分析。质量成本包括：为保证质量的一切开支（如检验费用、试验费用、保持测试设备精确性的费用、工序控制费用、增加检测工具的费用等），为提高质量的一切开支（质量改进的试验研究费用、新产品评审费用、人员培训费用等）以及不合格品损失（废品损失、返修损失、停工损失、赔偿费用等）等项，为保证质量和提高质量的开支可称为质量管理费用。一般说来，对质量管理工作做得越细，需要质量管理费用就越高。反之，质量管理工作做得越粗，管理费用越低，产品的合格率就会不断下降，因而造成的不合格品损失也六随之增加。这种相互关系如图

   5-21 所示。

图 5—21 质量成本分析

图 5-21 中 C1 表示产生不合格品的损失，不合格品愈多，损失愈大。C2 表示质量管理所需的费用。T 表示总费用或总损失，即 T＝C1＋C2。当不合格品率力 PS 时，总损失为最小。由图可知，不必要追求绝对不出不合格品，否则， 将付出很高的代价。除关系到人身安全的产品或技术要求极高的产品外，一般来说，应使总损失最小。即使容许的不合格品率接近 PS。

（四）质量信息管理。质量信息是指质量法规、反映产品质量和产供销各环节工作质量的原始记录、基本数据，以及产品使用过程中反映出来的各种信息。它是企业进行产品质量分析研究的重要信息源。它的作用是及时地反映影响产品质量的各方面因素和生产技术、经营活动的原始状态，产品的使用状况，以及国内外产品质量的发展动向，从而为保证和提高产品质量提供依据。它是组织厂内反馈、与厂外反馈、改善各环节工作最直接的信息来源，是正确认识产品质量诸因素变化和产品质量波动的内在联系、掌握提高产品质量规律性认识的基础。

质量信息主要来源有以下四方面：

1. 从产品实际使用过程中，收集有关的质量信息。一方面通过用户关于质量问题的来信、来访，通过销售部门的销售信息，收集用户对产品的评价，

   对品种、规格、质量要求动向信息；另一方面，可组织对产品使用寿命、精度、可靠性等的调查，收集产品质量状况信息。

2. 从制造过程和辅助过程中搜集有关工作质量和产品质量方面的信息。主要有：

1. 每批原材料、外购、外协件进厂验收质量检验记录、库存保管记录、使用前检验记录、质量样本等。

2. 工艺过程的工艺操作记录；在制品在工序间流转和质量检验记录；

   半成品质检记录；工序控制图表及其原始记录。

3. 成品质量检验记录；造成不合格品原因和数量记录。

4. 设备、刃具、工装等的使用验证、磨损测定记录。

5. 计量器具、测试设备、理化分析仪器等的使用、调整和检修记录。3.生产同类产品的国内企业和国外同行业的产品质量信息。了解国内外

工业产品质量发展的新技术、新水平、新动向。

4.质量法规信息。包括各种质量标准、上级各部门颁布的质量法规，如原材料标准、产品标准、健康环保标准、通用件和工具、量具标准、试验、检验方法标准，国家优质产品的规定、质量监督办法等。这些标准和法规是衡量产品质量以及各项工作的尺度，也是企业进行质量管理工作的依据。

以上四个分系统，通过信息的集成、连成一个有机的整体。某厂所设计的信息联系如表 5—2 所示。

在 CIMS 质量管理分系统中，可通过各种计算机自动化控制设备，进行适时、动态的质量监控与检测，及时、准确地收集质量数据，存贮于计算机中。可自动根据质量要求产生抽检方案，能根据收集的数据自动在计算机屏幕上显示或打印输出排列图、因果分析图、直方图、分层图、控制图、散布图、统计分析表等多种统计图表，以辅助管理人员分析质量状况和产生质量问题的原因，辅助管理人员掌握质量变动规律，分析质量成本，进行质量管理决策与计划，促进 PDCA 良性循环。