5 個核心品質工具 |製造業
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- 2024年3月14日
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已更新：2024年5月3日
要點：
● 5 核心品質工具是製造業品質管理系統的要素。
● 5 個核心品質工具包括 APQP、PPAP、FMEA、MSA 和 SPC。
● 5 個核心品質工具的目標是預防錯誤，而不是檢測，以創造有影響的節省。
目錄：
●5個核心品質工具是什麼？
●5個核心品質工具的重要性是什麼？
●5個核心品質工具詳細介紹
●5個核心品質工具的未來
5個核心品質工具是什麼？
5個核心品質工具是一套依據IATF 16949標準建立的品質管理系統的基本方法，這些方法是一個連貫的程序。
重點是在製造製程中早期消除或減少潛在錯誤，而不是後期處理——預防勝於治療。
5 個核心品質工具包括：
1.APQP (高級產品品質計劃)
2.PPAP (生產零部件批准程序)
3.FMEA (失效模式與效應分析)
4.MSA (測量系統分析)
5.SPC (統計製程控制)
這 5 種核心工具被AIAG認可為汽車產業的標準品質工具，儘管它們也被用於其他製造行業，如航空航天、國防、醫療和製藥。
5個核心品質工具的目標
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5個核心品質工具的重要性是什麼？
在製造業中，品質不良的成本（COPQ）衡量了與製程和產品失敗相關的財務成本。
最好的製造商的 COPQ 得分約為1%，而次級製造商的得分為5％或更高，這意味著與該行業的領導者相比，次級製造商支付報廢、重工、缺陷、重測和召回成本的概率是優良製造商的5倍。
因此，這5種核心品質工具是在產品釋出並產生問題之前，提前解決問題，特別是致命缺陷，以減少COPQ。這是通過客戶和供應商之間更好的溝通和理解來實現的。
5個核心品質工具詳細介紹
高級產品品質計劃（APQP）
APQP 一句話：“我們是否了解期望並為此制定了結構化的規劃流程？”
APQP是開發新產品或流程的製程框架，其按時間里程碑和明確的輸入和輸出來指定。這份文件通過標準化溝通和降低品質規劃複雜性，使製造商能夠滿足客戶需求的能力。
APQP 流程由 5 個階段組成：
●第一階段：規劃
●第二階段：產品設計與開發
●第三階段：流程設計與開發
●第四階段：產品和製程驗證
●第五階段：回饋與持續改進
了解更多：APQP 解釋：深入指南
生產零部件批准程序（PPAP）
PPAP的一句話描述：“我們是否能夠反復可靠地製造符合客戶期望的零部件/產品？”
PPAP是正式的流程，用於記錄供應商理解客戶需求的能力，有協商一致並有文件記錄的期望，以及以可靠和可重複的方式生產零部件/產品。
PPAP報告包括18個要素：
●設計記錄：客戶提供的圖面或模型的副本。設計記錄：客戶提供的圖面或模型的副本。
●工程變更文件：稱為工程變更通知的部件變更的詳細描述。
●客戶工程批准：客戶對樣品生產零件的批准。
●設計失效模式和影響分析 (DFMEA)：對產品潛在設計失效的預測。
●製程流程圖：製造製程中的所有步驟，包括組件、測量和檢查。
●流程故障模式與影響分析 (PFMEA)：預測可能在生產製程中發生的製程失敗。
●管制計畫：詳細說明了如何實施品質以確保穩定可靠的流程的計劃。
●測量系統分析 (MSA)：符合客戶的ISO或TS標準。通常針對關鍵影響特性進行測量系統分析以控制重復性和再現性，並確認測量儀表校準以測量這些特性以控制測量偏差。
●尺寸量測結果：注有泡泡圖紙或模型上的每個尺寸的清單，並進行通過/不通過評估。
●材料/性能測試結果：對零件進行的每項測試的摘要，通常以DVP＆R（設計驗證計劃和報告）的形式。
●初始過程研究：顯示關鍵製程可靠性。包括SPC（統計製程控制）圖表。
●合格的實驗室文件：用於驗證測試的所有行業認證。
●外觀批准報告 (AAR)：客戶對最終產品外觀的批准，包括顏色、質地、適合度等。
●樣品產品：首次生產的樣品。
●主樣品：由客戶和供應商簽署的樣品部件。
●檢查輔助工具：所有用於檢查和測量零件的工具的詳細清單。
●符合客戶特定要求的記錄：客戶 PPAP 製程的特定要求清單。
●零件提交保證書 (PSW)：整個 PPAP 提交的摘要。
了解更多：PPAP 解釋：深入指南
失效模式與影響分析（FMEA）
FMEA的一句話描述：“在製程或產品中可能出現什麼問題，以及可能出現的嚴重程度有多大？”
FMEA是一種風險評估方法，用於評估潛在的失效模式、這些失效的後果和嚴重程度，以及防止或減輕這些失效的行動。
FMEA有許多類型，包括設計（DFMEA）、製程（PFMEA）、系統、軟體等。
FMEA的風險分析按照3個類別進行優先排序：
●嚴重性：風險對客戶的影響有多大？
●發生頻率：風險發生的頻率有多高？
●檢測：發現風險有多容易？
了解更多：FMEA 解釋：深入指南
測量系統分析（MSA）
MSA的一句話描述：“我們如何確定我們用於測量的工具是準確的？”
MSA是對整個測量系統可靠性的統計分析。它評估了測量製程中的變異性是否在可接受的容差範圍內，以及任何不可接受的容差可能是由設備/測量儀器、操作員、方法、環境等錯誤引起的。
MSA 由兩種測量變異類型定義：
1.準確度（接近目標）
●穩定性：隨著時間的推移準確性。
●線性度：在測量範圍內的準確度。
●解析度/辨別力：在不同細節水平下的準確度。
●偏差：觀察值與參考值之間的差異。
2.精度（相互接近）
●可重複性：使用相同的工具、相同的零件和相同的人獲得相同的測量值。
●再現性：使用相同的工具、相同的零件，但是不同的人獲得相同的測量值。
了解更多：MSA 解釋：深入指南
統計製程控制（SPC）5個核心品質工具的未來
SPC的一句話描述：“我們如何確定我們的製程（人員、工具、環境等）是可靠的？”
SPC是一種品質控制的統計方法，它從產品和製程測量中收集並分析變異數據—目標是確定哪些屬於製程能力範圍內，以及對超出製程能力範圍的部分進行糾正措施。
在製造中的變異有兩類：
●常見原因變異：正常的變異，是標準製程的一部分。
●特殊原因變異：異常的變異，不是標準製程的一部分。
14 個最常用的 SPC 工具包括：
品質控制工具：
●因果圖
●檢查表
●管制表（最受歡迎）
●直方圖
●帕雷圖
●散點圖
●分層
補充工具：
●數據分層
●缺陷地圖
●事件日誌
●製程流程圖
●進步中心
●隨機化
●樣本大小確定
了解更多：SPC 解釋：深入指南
5個核心品質工具的未來
目前，大多數5個核心品質工具的文件記錄是通過人工手動轉錄和解釋完成的。
其次，大多數5個核心品質工具的數據被用於通過/不通過確認後被丟棄。
隨著數位轉型進入製造業，貫穿整個產品生命週期的數字化串聯（即工業4.0）對未來的增長至關重要。
基於模型的定義和model-based enterprise是使用帶有製造數據（例如GD&T）的標註3D CAD模型的製程，可以使APQP、PPAP、FMEA、MSA和SPC的數據收集更加健壯和快速，實現自動化、可追溯性和跨不同獨立區域的兼容性。
更重要的是，在人工智慧、大數據和深度學習的時代，基於模型的定義（MBD）提供了挖掘5個核心品質數據以進行產品和流程改進的能力，這可能導致突破和底線影響。
減少對手動流程的依賴。通過深入分析實現更多未來保障。這是數字世界中製造業的未來。
本文轉載自《5 Core Quality Tools | Manufacturing》
作者：Jimmy Nguyen
出處：Capvidia
發表日期：2024年2月12日
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