设计中的DFX技术教程.ppt

设计质量中的一些相关问题 统计过程控制与质量管理方法 1、制造过程质量问题的预防 2、在小批量产品制造中的应用 3、面向过程的质量控制 4、在产品生命周期其它环节的应用 5、SPC理论及模型的研究与改进 6、多变量多过程的监测控制 一、制造过程质量问题的预防 通过SPC，预测制造质量和制造过程状况、能力的发展趋势，以便对可能发生的质量问题预先采取相应的预防措施。传统的质量控制是基于评价的系统，即根据输出对过程作出评价，也就是，按照某种打分原则，对输出进行检验并分类，有缺陷的要么返修，要么报废。这种方法通常费用较高。 一种替代方法是预防检测和评价，即在缺陷形成之前就进行检测和评价，对产生质量问题的根源进行分析，找出造成质量问题的原因，对其予以预防和消除。 二、在小批量产品制造中的应用  SPC一般建立在大量样本统计的基础上，然而，当代企业和市场正在向着多品种小批量生产的方向发展。 如何利用SPC理论对多品种小批量生产过程的质量进行控制，成为SPC应用研究需要解决的问题。 在这方面国内外已有相应研究。 SPC是在戴明1950年从美国引入日本的，经过30多年的努力，日本的质量和生产率已处于国际领先。美国和日本的产品质量的差距已和明显。以汽车零件的不合格率为例，北美的汽车零件不合格率为1%~4%，而日本的为0.001%，仅此一项，北美的汽车装配线现场零件的储备就达10亿美元。美国的质量管理学者说：日本成功的基石之一就是SPC. 三、面向过程的质量控制 传统的SPC，通过检验产品的最终质量参数如零件/工件尺寸及表面精度，对检验结果进行统计分析，进而判断是否符合产品设计和工艺设计要求。这种质量控制实际上带有一定的被动性。 新的观念是对整个生产过程的过程参数，如设备运行参数、刀具参数及各种工艺参数等进行监控，利用SPC对各参数进行统计分析，判断过程是否正常或是否有不正常的发展趋势，以预防质量问题的发生，从而从根本上消除质量问题隐患。 四、在产品生命周期其它环节的应用  SPC最初是应用于制造过程的质量控制，实际上，产品开发整个过程都可以看做是同制造过程相似的过程，它们都存在各自的过程参数。这些过程参数也可以通过统计方法进行分析。 因此，目前许多研究将SPC应用于制造过程之外的产品开发过程，如市场调研、产品设计、工艺过程设计、原材料准备、以及售后服务等。 五、SPC理论及模型的研究与改进  SPC的基础是传统的概率与统计理论，它建立在对大量原始数据统计与分析的基础上。当原始数据不足时，其分析结果准确性就较差。另外，对以前数据的分析比较有效，对未来过程发展趋势的预测显得不足。 新的研究正在寻找SPC与其它方法相结合或改进的算法，如将人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)应用到SPC中，利用ANN的统计概率模型，发挥人工智能在SPC中作用，解决原始数据不足或预测困难的问题。 六、多变量多过程的监测控制  传统的SPC用在制造过程质量控制时，大多针对单一过程和变量。 现代工业的大型化和复杂化，如在CIMS中，过程和过程变量已变得越来越复杂，要将SPC用在其中，SPC模型必须能适应多变量多过程的监测与控制。 因此，许多学者致力于研究适用于现代企业多变量过程控制的SPC算法与模型。 稳健设计与SPC 稳健设计用到的主要方法以统计理论为基础。CE及先进的产品开发与生产模式对质量保证的要求，使得稳健设计技术不断发展，并为稳健设计技术的发展注入新的活力。 稳健设计中主要涉及的方法 稳健设计的内容包括产品设计和工艺设计两个方面，分系统设计、参数设计和容差设计三个阶段，利用质量损失函数(Loss Function)，即由于参数的波动引起的费用损失来衡量质量，进而对设计进行优化。 一、系统设计 常用的分析方法有： 试验设计(Design of Experiment, DOE)、 失效模式及效果分析(Failure Model and Effects Analysis, FMEA)、 价值工程(Value Engineering, VA)、 可靠性理论 仿真技术、优化与决策等。 二、参数设计 在参数设计阶段，要用到系统设计中常用的各种方法: 响应面法(Response Surface Method, RSM)、 故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA) 相关分析 方差分析 灵敏度法 随机模型法等方法 三、容差设计 容差设计的方法： 故障树分析(Fa