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南科文摘-大力推行质量管理体系建设

南科动力 2019-09-26 08:56 发文

ISO标准族已经在全球范围内流行并被广泛应用,作为最成功的质量管理体系,它帮助了数以万计的企业实现了标准化并走向全球市场。IATF16949体系是专门从ISO9000中延伸出来服务于汽车行业的质量管理体系,作为汽车行业供货合作的准入门槛,公司目前正在大力推行IATF16949体系建设。


作为IATF核心的五大工具,公司已经有计划的逐步组织了APQP、FMEA、SPC、MSA、PPAP的专业培训,通过这些培训,公司的产品开发能够有序、可靠、顺利的进行。所有质量管理体系的培训都是为了增强质量意识,公司的研发人员在产品设计开发阶段就关注质量,避免后期整改变更带来的损失与交期的延后。


一、质量管理发展经历的阶段

1、质量检验阶段:质量检验是在成品中挑出废品,以保证出厂产品质量。

2、统计质量控制阶段:质量管理不仅要事后检验,而且在发现有废品生产的先兆时就进行分析改进,从而预防废品的产生。

3、全面质量管理阶段:简称TQM,以质量为中心,以全员参与为基础,目的在于通过让顾客满意和本组织所有者、员工、供方、合作伙伴或社会等相关方受益而达到长期成功的一种管理途径,是对一个组织进行管理的途径。


二、质量管理理论

1、质量管理三部曲

质量计划

这一步骤是为建立有能力满足质量标准化的工作程序,是必不可少的环节,它主要包括:确定顾客,明确顾客要求,开发具有满足顾客需求特征的产品,建立产品目标,开发流程满足产品目标,证明流程能力。

质量控制

可以为掌握何时采取必要措施纠正质量问题提供参考和依据,是“三部曲”中的重要环节,它主要包括:选择控制点,选择测量单位,设置测量,建立性能标准,测量实际性能,分析标准与实际性能的区别,采取纠正措施。 

质量改进

更合理和有效的管理方式往往是在质量改进中被挖掘出来的,主要包括:确定改进项目,组织项目团队,发现原因,找出解决方案,证明措施的有效性,处理文化冲突,对取得的成果采取控制程序。


2、质量螺旋和二八法则

“质量螺旋”是朱兰博士提出的另一个关于质量控制的重要理论。朱兰认为,为获得产品的最佳使用效果,需要进行一系列相关的质量管理活动。这些活动主要包括:市场调查、开发设计、计划采购、生产控制、检验、销售、反馈等各个环节。同时,这些环节又在整个过程周而复始的循环中螺旋式上升。因此,它也可被称为“质量进展螺旋”。在质量进展螺旋的工作实践中,朱兰博士依据大量的实际调查和统计分析认为:在所发生的所有质量问题中,仅有20%是由基层操作人员的失误造成的,而其中80%的质量问题是领导者造成的。此外,他还得出80%的质量问题是在20%的环节中产生的。同样,在IS09000国际标准中,与领导者责任密切相关的一些因素占有相当大的比例,这种关系在客观上也证实了80/20法则在质量管理中的普遍存在。


三、影响质量的因素

1、人的因素

主要体现在:是否遵守作业标准? 是否具有问题意识?是否具有强烈责任感? 是否有相应的技能? 是否有经验?人员配置是否适当? 是否有改善欲望?健康状况是否良好。

2、机的因素

有无确实的点检与维护? 仪器/设备是否完好? 是否具备充分制造/测试能力? 是否有精度不足的现象? 是否能符合生产/测试能力? 仪器/设备设计有缺陷? 保养方法不当、保养技能不足。

3、料的因素

质量水平是否良好? 型号/规格是否符合? 入厂检验了吗? 材料是否在有效期内?有无混入异常材料。

4、法的因素

是否有作业标准文件? 工作标准内容是否充分有效? 工作标准内容是否符合产品要求? 这种方法是否能提高效率? 是否有区分关键、重要、一般过程? 管控点设置是否充分有效? 

5、环的因素

温度、湿度是否适当?照明、通风设备是否适当?6S活动是否执行? 工作环境是否安全? 工作环境是否符合作业要求;

6、测的因素

定期计量吗?检验策划合理吗?检查人员资质符合吗?性能满足要求吗?工序测量器具配置齐全了吗?工序检验策划文件准备好了吗;


四、统计工具及数据应用

1、数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。

2、QC七大手法

检查表:用来在现场收集数据,尽量让现场作业简单而有效,它是其它六大手法的起点。

层别法:统计方法中最基础的工具,用来对收集的数据进行分类或分层,以利于统计分析,通常与柏拉图、因果图结合使用,层别法的重点是了解如何进行分层。

柏拉图:用来对多种问题或原因进行分析,找出最大问题或原因,以实现花较少成本做更多事情。

鱼骨图:用来对一个现象或结果进行原因深入细致的分析,通常用来找原因及因素,最好同层别法结合起来使用统计工具及数据应用。

直方图:用直方图可以将杂乱无章的资料,解析出规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对於资料中心值或分布状况一目了然,便於判断其总体质量分布情况。

散布图:用来对收集的两个或两个以上可能相关的问题或特性的数据,找出之间可能的相关性。

管制图:用来了解品质在过程中的变化状态和预测品质下一步可能性的状况,有助于提前发现问题,是实现第一次就把事情做好的基本步骤之一。

南科动力质量部供稿





 

 


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