质量管理系统

质量管理信息系统(QMS/QIS)实务◆质量管理信息系统的定位◆质量管理信息系统与国际质量管理标准体系◆质量管理信息的体系架构◆质量管理方法及技术◆传统的统计方法及技术◆现代统计方法及技术质量管理信息系统(QMS/QIS)面向产品链的质量管理信息系统建立产品全生命周期的质量数据管理平台，实现对原材料、制造过程、维修及客户服务全过程的质量保证、质量控制、质量管理的信息管理及业务工作的支持、统计、分析、动态监控和追溯。面向供应链的质量管理系统使用IT技术整合公司的质量管理体系，完整、系统、准确的记录和管理从供应商论证、原辅料进厂检验、制成过程、维修服务的全部质量检验数据到用户反馈、质量管理工作、质量保证及控制、工艺及作业等记录。为各级管理部门提供满足日常管理和决策所需的各种质量信息(KPI指标等)；为物流和作业流的过程质量控制、关键质量因素的实时组态监控、质量问题追溯、质量统计分析、质量指标考核、供应商的综合评价、员工考核及技能水平评价等提供一个完整的质量管理平台；为实现对供应链的有效质量管理、保持产品质量的稳定性、对产品质量的改进提供帮助；为专业质量管理工作提供分析和研究的资料、手段和方法。质量管理信息系统的定位及特点质量管理信息系统的定位公司信息管理系统的重要组成部分——管理公司内超过60%数据资源必须与ERP/MRPII、CRM、PDM及其它管理系统实现互联和集成，实现信息资源的共享；保持信息的完整性、一致性和准确性QMS/QISCRMERP/MRPII个性化的客户服务质量信息及工作管理流程管理及资源计划等质量管理系统的特点质量管理是一个追求不断改进的过程——易变性质量管理工作由客户驱动——不确定性管理工作的重点、内容等由产品、设备、原材料、客户、员工及管理团队所左右——非规则性数据来源的多样性和复杂性——集成特性确认问题——信息追溯及过程跟踪应用系统+管理平台质量管理系统—标准质量管理体系标准质量管理体系◆质量管理的标准化，可以对企业的质量保证能力进行客观评价◆建立标准质量管理体系是客户驱动的质量管理与质量保证的标准化◆产品技术规范的不完善，必须采用质量体系标准作为补充◆产品质量有一个产生、形成和实现的过程。要保证长期、稳定地生产出质量好的产品，必须对产品寿命期的全过程实施有效的管理对于ISO等标准体系，我们需要关心的是它的使用方法和它所承诺的东西。许多公司都对他们在时间和资金上的投入所获得的回报感到失望，那不是真正的质量管理，而是质量保证——质量管理是我们怎样开车，而质量保证则只是有关车主须知和其它一些操作指南的手册。了解并拥有该手册并不能保证你很好地开车。驾驶技术好的人与差的人拥有同样的驾照。仅有“认证”是不够的！QIS与标准质量体系QMS/QIS的核心是质量管理，它是实现有效的质量管理的物质基础——工具和手段QMS/QIS利用IT技术整合企业的质量管理体系质量管理系统的功能结构模式◆支持层次结构模式决策层：提供管理和决策需求的管理信息执行层：对供应商质量管理、外协厂质量管理、市场投诉、制成质量管理、质量指标及相应评价与决策业务层(操作层)：对生产过程的质量管理在正确的时间、为适当的人提供准确的信息！◆对流程质量管理的支持根据企业的管理、工艺和业务流程构造质量管理系统IQC/IQA/IQMPQC/PQA/PQMFQC/FQA/FQM市场及客户服务供应商生产过程QC/QA◆对供应链质量管理的支持构建供应链的质量管理系统质量管理系统的功能结构供应商管理制造过程管理售后质量管理供应商质量改进计量器具管理文档管理失效模式分析信息发布基础资料管理系统管理及维护综合信息管理统计过程控制来料检验管理系统架构维护用户及授权系统运行日志ISO/TS16949文档作业指导书供应商评价责任追溯及认定供应商认证供应商审计来料入库检验不合格品处理基本信息管理客户投诉及索赔客户服务及满意度维修及检修计量器具台账校验计划使用和维护MSA编制综合报表综合信息检索综合统计分析能力分析及监控关键因素监控产品档案信息不合格品处理内部质量索赔制造过程检验过程质量改进失效模式分析表经验案例管理失效记录管理技术标准管理缺陷及故障代码技术规程管理问题分类及代码模式及代码质量改进管理质量改进计划改进过程跟踪评审及验收统计抽样设计与抽样检验检验方式全数检验、抽样检验与免检——各自的适用范围及比较抽样检验及统计抽样检验抽样检验：从交检的一批产品中，随机抽取一个样本(由N个单位产品组成)进行检验，从而对批产品质量作出推断的过程——通过样本推断总体统计抽样检验：指抽样方案完全由统计技术所确定的抽样检验抽样检验国家标准统计抽样检验的国家标准有20多种，另外还有许多行业标准以及企业内部标准常用的四种抽样标准：GB2828计数型标准、逐批检验抽样程序及抽样表GB2829计数型标准、周期性检验抽样程序及抽样表GB/T13262计数型标准、不合格品率一次抽样程序及抽样表GB8033计量型标准、不合格品率一次抽样程序及抽样表6Sigma—统计测量法和理念什么是6Sigma?定义(Define)问题——收集问题、确定最关键的问题(明确需要解决的问题)测量(Measure)所处的状态——数据是6Sigma的基础分析(Analysis)问题从何处开始——发现流程的好坏改进(Improve)状况——确定合理的目标，对关键质量的改进，从而改进整个流程控制(Control)新的流程——以影响因素进行测量和监控，确认计划是否在正确地实施。6Sigma——我们努力要达到的完美化程度如果需要改善某件事情，首先必须清楚现状和所要达到的目标，否则不可能获得任何改善，数字能帮助我们确定清晰而准确的目标。6Sigma所确定的目标：DPMO(Defectspermillionopportunities)=3.4统计方法应用——质量信息处理技术汽车仪表盘上的各种仪表都是控制图的实例，它们的目的是帮助司机管理车辆，它们本身并不控制任何东西，只是显示发生了什么事。一个超重的人肯定明白一个更新、更精确的测重仪对减轻体重毫无帮助。对超支做详尽的记录并不是理财的好办法。质量统计分析对有关影响质量的原始记录，利用统计标准化的要求进行加工整理，进行定性和定量的分析，揭示其变化规律，作出符合客观实际的评价或推断。常用的统计分析技术包括排列分析、控制图、过程能力分析、相关性分析等。对统计分析方法的期望与现实没有任何统计分析技术是完美的——结果的准确性是相对而不可能是绝对的统计分析技术理论与实践的差异性统计分析技术的发展落后于现代生产技术和生产组织方式的变革测量过程分析(MSA)为什么要实施MSA现实中，用于评价产品质量的测量值=真值+测量误差在一批或多批至检测值中，整个时间的总变异=生产变异+测量变异进行MSA是推行统计过程控制的基础——确定测量系统的误差水平及影响测量过程分析五个统计特性准确度：测量结果的平均值与目标值的差值线性：在测量器具的量程内，准确度的变化特性稳定性：测量系统重复测量同一标准件或零件的单一特性的测量值的总变差重复性：由一位操作员采用一台测量器具，多次重复测量同一零件的同一特性的测量值的变差再现性：由不同操作人员采用相同的测量器具，重复测量同一零件的同一特性的测量值的变差量具重复性和再现性(%R&R)可接受的条件误差≤10%——量具系统可接受10%误差≤30%——考虑到应用的重要性、量具的成本及维修费用可能是可接受的误差30%——量具系统需要改进正交试验设计(DOE)正交试验设计法从很多试验条件中选择代表性很强的少数试验条件，通过试验分析，确定较好(最优)的生产条件。正交试验设计采用正交表安排试验方案，而正交表的正交性是在保证一定置信度下的统计抽样。几个基本概念试验因素：对所关心的指标产生影响，并且可以设定的项目(变量)。因素(子)的水平：因素的所处的状态。指标：根据试验目的而选定的，用不衡量试验效果的量值(一个或多个)。正交表的符号：Lnji其中：L——正交表代号n——正交表的行数(试验次数、试验方案数)j——试验因素的位级数(因素的水平数)i——试验因素的个数(正交表的列数)正交试验结果的分析方法极差法：中国型正交试验设计法方差法：田口型正交试验设计法失效模式及影响分析(FMEA)失效模式失效的表现形式失效：产品丧失规定的功能。对可修复的产品通常称为故障。失效模式分析失效的因果关系分析。即按照一定的格式有步骤地分析每一种功能(部件、单元)或能产生的故障(失效)模式，每一失效模式对系统(设备)的影响及失效后的严重程度。失效模式分析是可靠性分析的一种重要的定性分析方法。FMEA是从基本单元的故障模式和产品的功能结构，确定单元故障与系统状态之间的关系(自下而上)考虑构成系统的每一个单元的故障对系统的影响，以列表的方式进行。相关的国家标准GJB/Z99B-98《电子设备可靠性预计手册》中列出了各类器件的失效模式GB7826《失效模式和效应分析(FMEA)程序》GJB1391《故障模式影响及危害性分析程序》