质量管理 | 数据驱动洞察，Q-DAS生产过程能力分析助力企业降本增效

实际生产中，产品质量难以始终完全符合既定要求与质量标准。一旦零件出现不符合质量规格的问题，便只能予以拒收处理。随着生产环节推进，质量问题导致的成本损失会愈发严重。针对此问题，构建有效解决方案需对生产流程进行全方位、多层次的评估，既要细致分析每个环节，也要把握整体过程。实现这一目标的关键在于获取并运用质量评估的核心数据。

由于实际生产中难以对所有零件进行全面检测（即 100% 测量），所以需要借助统计分析手段，通过对样本数据的深入研究，推断整体生产质量状况，从而为生产过程的质量管控提供科学依据。

本文将邀您共同探讨利用Q-DAS软件节约生产成本、优化生产流程的分析方法：通过对生产流程进行严谨剖析，并全面审视各个环节，可实现显著的成本节约。为帮助制造企业落实这些策略，本文阐述了利用数据驱动洞察的实用方法。借助数据分析，企业能精准定位改进点，从而做出基于数据的明智决策。这不仅优化了运营流程，还能最大化资源利用率，最终打造更高效、更具成本效益的生产环境。

洞察一：

Cp/Cpk指标的用途

质量参数可通过关键指标Cp/Cpk进行量化评估，这些指标精准反映了生产过程的能力，以及实际测量值与公差范围的匹配程度，据此可判定生产工艺是否符合既定规范。通常，当某一生产过程的 Cp/Cpk 指标大于或等于1.33时，意味着该过程能力良好，对应缺陷率约为百万分之64（PPM）；反之，若Cp/Cpk指标低于1.33，则表明过程能力不足，亟待采取改进措施。

在传统应用中，对 Cp/Cpk 指标的解读往往止步于此 —— 用户仅能获取关于过程能力是否达标的简单结论。这或许能满足编制过程能力报告的基本需求，但此类评估仅适用于能力合格的过程，对于存在缺陷、亟需优化的环节，难以提供实质性的改进方向与策略指导。

鉴于ISO标准对SPC的计算和应用有多种定义，Q-DAS赋予客户自主定义评估策略的能力，并支持与合作伙伴或供应商共享该策略。这一特性不仅确保了不同场景下SPC应用的一致性与合规性，还实现了流程自动化。用户无需深厚的专业知识，即可借助软件获取精确可靠的统计数据，显著降低了SPC应用的技术门槛与操作复杂性。

洞察二：

生产过程不合格的原因

当生产过程未能达到既定的能力要求时，简单判定 “能力合格或不合格” 已无法满足实际需求，“为什么过程能力不合格” 成为待解答的关键问题。Q-DAS软件为此提供了解决方案，其核心逻辑基于过程能力分析，即从生产过程中抽取具有代表性的样本数据，这些测量结果完整涵盖了取样时的各类影响因素。

示例分析

本示例中生产环境如下：上午8时13分，使用材料1b2A，3号机器与5号机器同时生产，环境温度为21.3°C。检验员上午8时32分再次测量了5个零件（受到了其他因素影响）。如果测量系统能力和机器验收均已顺利完成，则所有过程波动都可以用影响因素来解释。借助Q-DAS qs-STAT软件，可以根据影响因素对测量数据进行拆分。

下图所示为针对“高度”特性对零件的测量值进行评估，有6600个测量值被记录为该特性的样本测量值。

对过程能力的评估表明，该过程能力不合格（因为未达到1.33的要求）。

除此之外，软件还可以显示其他信息。本例中，零件在不同的机器上生产。生产结束时测量时， Q-DAS 软件记录了机器编号，可用颜色区分每台机器的数值分布。

显而易见，每台机器的影响各不相同。5号机器（黄色）表现良好，其能力可能优于整体过程。当使用Q-DAS qs-STAT按机器分配为测量值时，这一假设很快得到验证。

如果单独分析各机器的影响，首先可以发现：1号、3号和5号机器可以提供有能力的过程，而2号和4号机器则不能。此外，通过分析直方图或Cp指标发现，每台机器的Cp值都远高于2。因此，纠正措施是将每台机器的过程集中起来，以实现合格的整体流程。

这种方法并不局限于对机器的分析，除此之外还有多种选择。例如，软件可以按产线、系统、日期、订单号等创建特征进行分析。

洞察三：

自动化监测功能的价值

在此示例中，用户意识到需严密监控机器，以实时掌握生产动态并迅速响应，从而有效降低废品率与返工成本。而Q-DAS M-QIS系统能帮助用户实现自动化监控：用户预先设定数据分配标准，系统持续循环分析采集的测量数据。一旦检测到异常，系统自动生成报告并及时发送。借助该系统，用户可精准定位无法正常生产的设备。必要时，系统还能将Cpk指标、不合格情况等关键信息以PDF格式通过邮件推送给相关负责人。这一功能帮助即使不直接使用Q-DAS软件的人员，也能快速了解质量状况并及时决策。

综上所述，海克斯康Q-DAS通过深度分析过程能力，精准定位不合格原因，并结合自动化监测，助力企业实现显著的成本节约与效率提升。