案例分析润通管件有限公司走上质量管理快车道!.docx

报告人姓 名：* 学 号：*班 级：*指导老师：*案例分析： 润通管件有限公司走上质量管理的快车道！ 目录一、问题背景 Background2二、提出问题 questions3三、解决问题 Solutions4四、持续改进 improvement8案例分析：润通管件有限公司走上质量管理的快车道！一、问题背景 BACKGROUND润通公司生产一种房屋装饰用高档管件。润通公司作为供应商同东方家园签署了一项合同。东方家园是一家大型建材批发零售商，服务定位于北京地区写字楼和高档住宅区。由于对这种产品的需求量增加，润通公司把生产班次扩展为3班制，并且雇了一些临时工。在润通公司向东方家园配送这种管件不久后，收到了一些关于内丝公差太大的投诉。这让润通公司有点震惊，因为正是由于它作为优质管件生产商的良好信誉，才被选为东方家园的A级供应商。由于拥有训练有素、尽职尽责的员工，润通公司对其制造能力一向很有自信。在检查了近期的投诉之后，公司总裁王林怀疑是因为轮班的增加和产量的激增导致了质量的下降。在总经理的建议下，王林聘请了一名质量顾问来培训轮班主管，并且选择切内螺纹加工工序的工人经行有关统计过程控制的培训。切割操作的理想指标是30.000mm，公差是0.125mm。因此，规范上限是TU=29.875mm，规范下限是TL=30.125mm。顾问建议在7天内，检查每班中间的5个产品，并记录实际尺寸。表1汇总了采集到的7天中的数据。表 1 润通公司某管件统计数据轮班样本观测值 (mm)123451129.97030.01729.89829.93729.9922229.94730.01329.99329.99730.0793330.05030.03129.99929.96330.0451430.06430.06130.01630.04130.0062529.94830.00929.96229.99029.9793630.01629.98929.93929.98130.0171729.94630.05729.99229.97329.9552829.98130.02329.99229.99229.9413930.04329.98530.01429.98630.00011030.01330.04630.09629.97530.01921130.04330.00330.06230.02530.02331229.99430.05630.03330.01129.94811329.99530.01430.01829.96630.00021430.01829.98230.02830.02930.04431530.01829.99429.99530.02930.03411630.02529.95130.03830.00930.00321730.04830.04629.99530.05330.04331830.03030.05429.99729.99330.01011929.99130.00130.04130.03629.99222030.02230.02130.02230.00830.019二、提出问题 QUESTIONS1、根据表1中的数据，绘制质量控制图，生产过程是否受控？如果工序失控，可能的原因是什么？工序能力如何？润通公司如何解决东方家园提出的问题？2、由于成功的运用了控制图，润通公司决定继续使用这种工具来改进攻丝操作。此后，又从20个轮班里选取了另外的样本，如表2所示。请根据这些数据评价工序是否受控。工序能力有改进吗？如果没有实质性的改进，会是什么原因呢？公司如何彻底解决所出现的问题？表 2 润通公司某管件统计数据（追加数据）轮班样本观测值 （mm）1234512130.04629.97830.02629.98629.96122229.97229.96629.96429.94230.02532330.04630.00430.02829.98630.02712429.99729.99729.98030.00030.03422530.01829.92229.99230.00830.05332629.97329.99029.98529.99130.00412729.98929.95229.94130.01229.98422829.96930.00029.96829.97629.97332929.85229.97829.96429.89629.87613030.04229.97630.02129.99630.04223130.02829.99930.02229.94229.99833229.95529.98429.97730.00830.03313330.04029.96530.00129.97529.97023430.00730.02429.98729.95129.99433529.97930.00730.00030.04230.00013630.07329.99830.02729.98630.01123729.99529.96629.99630.03929.97633829.99429.98229.99830.04030.01713929.97730.01330.04230.00129.96224030.02130.04830.03729.98530.005三、解决问题 SOLUTIONS1、根据表1中的数据，绘制质量控制图解：根据观测数据，计算样本的平均值、中位数与极差，列于表1后面三列，构成表3。表 3 润通公司某管件统计数据轮班样本观测值 (mm)平均值x中位数x极 差R123451129.97030.01729.89829.93729.99229.96329.9700.119 2229.94730.01329.99329.99730.07930.00629.9970.132 3330.05030.03129.99929.96330.04530.01830.0310.087 1430.06430.06130.01630.04130.00630.03830.0410.058 2529.94830.00929.96229.99029.97929.97829.9790.061 3630.01629.98929.93929.98130.01729.98829.9890.078 1729.94630.05729.99229.97329.95529.98529.9730.111 2829.98130.02329.99229.99229.94129.98629.9920.082 3930.04329.98530.01429.98630.00030.00630.0000.058 11030.01330.04630.09629.97530.01930.03030.0190.121 21130.04330.00330.06230.02530.02330.03130.0250.059 31229.99430.05630.03330.01129.94830.00830.0110.108 11329.99530.01430.01829.96630.00029.99930.0000.052 21430.01829.98230.02830.02930.04430.02030.0280.062 31530.01829.99429.99530.02930.03430.01430.0180.040 11630.02529.95130.03830.00930.00330.00530.0090.087 21730.04830.04629.99530.05330.04330.03730.0460.058 31830.03030.05429.99729.99330.01030.01730.0100.061 11929.99130.00130.04130.03629.99230.01230.0010.050 22030.02230.02130.02230.00830.01930.01830.0210.014 总计600.158600.1601.498 因n=5，有A2=0.577，A3=1.427，d2=2.326，d3=0.864，D2=4.918，D3=0.000，D4=2.114，m3=1.198，E2=1.290。（1） 计算x控制图的控制界限CLx=x=i=1kxik=600.15820=30.008UCLx=x+A2R=30.008+0.577×1.49820=30.051LCLx=x-A2R=30.008-0.577×1.49820=29.965（2） 计算x控制图的控制界限CLx=x=i=1kxik=600.16020=30.008UCLx=x+m3A2R=30.008+1.198×0.577×1.49820=30.060LCLx=x-m3A2R=30.008-1.198×0.577×1.49820=29.956（3） 计算R控制图的控制界限CLR=i=1kRik=1.49820=0.075UCLR=D4R=2.114×1.49820=0.158LCLR=D3R=0.000×1.498=0（4） 绘制x-R控制图和x-R控制图LCL=29.965UCL=30.051CL=30.008样本点连续上升样本点出界LCL=0CL=0.075样本点连续下降UCL=0.158图 1 x-R控制图样本点连续上升CL=30.008LCL=29.956UCL=30.060CL=0.075LCL=0UCL=0.158图 2 x-R控制图2、根据质量控制图分析生产过程是否受控详细分析见控制图中标注，由分析可知，当样本点分布破坏了“随机性”，过程处于非受控状态。3、工序失控的可能原因分析从职工人员方面来说，润通公司雇佣了太多的临时工，三班制的实行使得在深夜工作的员工精力状态不佳，必然导致操作过程的规范程度不及之前。从机器设备方面来说，公司在接到东方家园的合同之后，为了赶进度，开启三班制生产，这将导致机器设备的重负荷工作，产品质量有所降低不足为怪。从原料方面来说，更为紧张的工作，导致物流的加快，有可能致使对于原料的检测有所放松，导致产品质量降低。方法方面，临时工的操作方法没有老员工掌握和运用得熟练，很可能出现更多的操作失误，导致产品质量降低。环境和测量方面，生产的环境由于三班制的实施，会在深夜和白天这相对环境变化较大中受到影响。4、工序能力分析计算Cp及CpkTu=30.125mm，Tl=29.875mm，T=Tu-Tl=0.25，M=Tu+Tl2=30.00，因此Cp=T6=0.256×0.034542=1.206k=|M-x|T2=|30.000-30.008|0.252=0.0641-k=0.936Cpk=Cp1-k=1.206×0.936=1.129查工序等级表，知工序等级为二级。工序能力基本满足要求，但不充分；另外，Cp接近于1，应当采取措施提高工序能力。5、润通公司如何解决东方家园提出的问题我认为，导致润通公司此次质量问题的出现最主要的有两方面的原因，一个是聘请了临时工，另一个是将生产班次扩展为了三班制。为了在提高生产效率的同时又保障质量，我建议，对临时工加强上岗培训和加大物资奖励，提高员工的工作技能和激发员工的工作热情。另外，在实施三班制的同时，适当增加设备的休息时间，保证其平稳运作。四、持续改进 IMPROVEMENT由于成功的运用了控制图，润通公司决定继续使用这种工具来改进攻丝操作。此后，又从20个轮班里选取了另外的样本，如表2所示。现在，我们根据这些数据评价工序是否受控。1、根据表2中的数据，绘制质量控制图解：根据观测数据，计算样本的平均值、中位数与极差，列于表2后面三列，构成表4。表格 4 润通公司某管件统计数据（追加数据）轮班样本观测值（mm）平均值x中位数x极 差R1234512130.04629.97830.02629.98629.96129.99929.9860.08522229.97229.96629.96429.94230.02529.97429.9660.08332330.04630.00430.02829.98630.02730.01830.0270.06012429.99729.99729.98030.00030.03430.00229.9970.05422530.01829.92229.99230.00830.05329.99930.0080.13132629.97329.99029.98529.99130.00429.98929.9900.03112729.98929.95229.94130.01229.98429.97629.9840.07122829.96930.00029.96829.97629.97329.97729.9730.03232929.85229.97829.96429.89629.87629.91329.8960.12613030.04229.97630.02129.99630.04230.01530.0210.06623130.02829.99930.02229.94229.99829.99829.9990.08633229.95529.98429.97730.00830.03329.99129.9840.07813330.04029.96530.00129.97529.97029.99029.9750.07523430.00730.02429.98729.95129.99429.99329.9940.07333529.97930.00730.00030.04230.00030.00630.0000.06313630.07329.99830.02729.98630.01130.01930.0110.08723729.99529.96629.99630.03929.97629.99429.9950.07333829.99429.98229.99830.04030.01730.00629.9980.05813929.97730.01330.04230.00129.96229.99930.0010.08024030.02130.04830.03729.98530.00530.01930.0210.063总计599.877599.8261.475因n=5，有A2=0.577，A3=1.427，d2=2.326，d3=0.864，D2=4.918，D3=0.000，D4=2.114，m3=1.198，E2=1.290。（5） 计算x控制图的控制界限CLx=x=i=1kxik=599.87720=29.994UCLx=x+A2R=29.994+0.577×1.47520=30.037LCLx=x-A2R=29.994-0.577×1.47520=29.951（6） 计算x控制图的控制界限CLx=x=i=1kxik=599.82620=29.991UCLx=x+m3A2R=29.991+1.198×0.577×1.47520=30.042LCLx=x-m3A2R=29.991-1.198×0.577×1.47520=29.940（7） 计算R控制图的控制界限CLR=i=1kRik=1.47520=0.074UCLR=D4R=2.114×1.47520=0.156LCLR=D3R=0.000×1.475=0（8） 绘制x-R控制图和x-R控制图样本点出界CL=29.994LCL=29.951UCL=30.037LCL=0CL=0.074UCL=0.156图 3 x-R控制图样本点出界LCL=29.940CL=29.991UCL=30.042LCL=0CL=0.074UCL=0.156图4 x-R控制图2、根据质量控制图分析生产过程是否受控详细分析见控制图中标注，由分析可知，当样本点分布的“随机性”有所减小，但是生产过程仍然处于非受控状态。3、改进后的工序能力分析计算Cp及CpkTu=30.125mm，Tl=29.875mm，T=Tu-Tl=0.25，M=Tu+Tl2=30.00，因此Cp=T6=0.256×0.035639=1.169k=|M-x|T2=|30.000-29.994|0.252=0.0481-k=0.952Cpk=Cp1-k=1.169×0.952=1.123查工序等级表，知工序等级仍然为二级。工序能力基本满足要求，但不充分，工序能力没有改进；另外，Cp更加接近于1，应当采取措施提高工序能力。4、工序能力没有实质性改进的原因分析解决办法经过改进后工序能力依然没有实质性的改进，我认为，原因可能在于轮班的增加和产量的激增导致了质量的下降，机械设备陈旧或者局部出现缺陷也是可能的原因。建议的解决办法是适当控制日产量，在三班制的情况下准予员工更多的休息时间，另外也不妨尝试维修或者直接更新设备。5、验证的结论Ø 基于经验的质量管理已变得不灵了Ø SPC实现了质量管理的三个根本性转变Ø 通过工序能力的计算可以找到新的突破口