检验信息数据库的建立与应用

原莉莉 鲁茹 高帅

摘要：市场经济快速发展的今天，企业质量管理作为一项长期而艰巨的工作得到了越来越多企业的高度重视，质量作为企业的生命，决定着企业的前途和发展。随着企业经营方式向着以市场（顾客）为导向的历史性转变，品质管理也经历了从最初的事后把关、事中控制、事先预防的发展过程，发展到现在的以顾客为关注焦点、全员参与的全面质量管理。而质量检验是保证产品质量的主要手段，也是全面质量管理的“根”，“根”深才能叶茂，如果这个“根”不扎实，全面质量管理这棵树的基础就不会巩固。本文主要从工艺、质量、体系、标准等各角度建立新型、全面的数据库，并将数据库运用于全面质量管理中，记录生产过程中质量特性的随机波动，协同相关部门分析寻找不合格品的原因，采取纠正、预防措施，防止不合格品的发生和再次发生，同时以备必要的可追溯查询质量问题。

关键词：检验;数据库;分析;应用

1 检验数据库的建立及特点

1.1 检验数据库的建立过程

在检验数据库的创建过程中，原计划利用MES系統中检验业务板块，通过检验在MES系统中本身的工作过程，建立包括生产计划的承接、生产过程进度及质量控制记录、不合格品审理在内的产品记录链条式数据库。为此，我们对试点单位检验室的检验人员进行了MES系统检验业务的应用培训。在先期试录中，发现MES系统中检验业务板块部分不够成熟，合格证的开取以及不合格品审理的进展都难以开展，使得项目组检验数据库的建立遇到瓶颈。是等待还是另辟蹊径？在我们进展举步维艰的时刻，通过集思广益，大家认为不能单纯依靠MES系统，应克服眼前条件不足的困难，为此我们设计建立了检验数据库录入软件。决定边录取边改进，并同时不断探索检验数据库应用的方向。

1.2 检验数据库的特点

1.2.1 质量信息全面

从表1中数据库的基本数据类别可看出：数据录入的项目选取上，除常规质量信息的录入，还增加了员工编号、测量参数值、超差办理时间、真实的返工数据等，通过员工编号、测量参数值可验证在不同检验员之间、在不同的测量难度下的零件测量科学的考核时间，通过超差办理时间、真实的返工数据可搜寻零件交检过程中因各种因素导致的零件延迟交付的原因，从而可帮助生产计划人员合理安排生产任务，实现阶梯式零件交付，确保复杂件、军检件的按时交付。

1.2.2 质量管理可快速检索

从传统质量问题复查流程图1可看出：目前，工段、检验室及其他相关部门大都全部采用传统的手工记帐方式，查阅相关记录无法达到快速检索、查找，且质量记录保存年限、条件有限，有时会出现如施工卡丢失等现象，给质量问题的调查带来一定的困难，尤其调查一些涉及单位较多的质量问题时，查询质量记录跨几个部门更要耗费大量的时间，难以提高工作效率。当检验数据库建设到信息储量足够丰富，就可以形成采购、生产、质量、产品一体式的质量管理的 “百度”。达到实时数据全局共享，实施产品信息全过程追溯，质量问题原因快速定位，实现一键式质量过程再现。

2 检验数据库在质量管理工作中的作用

2.1 将检验工作的把关职能转变到预防职能

企业的生产是一个复杂的过程，人、机、料、法、环等诸要素，都可能使生产状态发生变化，各个工序不可能处于绝对的稳定状态，质量特性的波动是客观存在的，要求每个工序都保证生产100﹪的合格品，实际上是不可能的[1]。而检验员主要负责生产过程监督控制，产品的监视和测量、不合格品管理等，检验工作是生产制造过程的重要环节，长期以来检验工作所累积的数据仅仅只作为证明产品是否合格的单一量化标准。如何整合产品各阶段检验数据，更有效的减少多种检验数据的重复输入，如何使检验数据所体现的产品质量信息波动规律应用于为生产过程控制提供更有价值的指导，如何自动校验和操作提示以防止工人装配错误、检验数据填写错误、产品生产流程错误、产品混装和货品交接错误？这都需要通过产品检验取得一批或大批量的数据。

2.2 将检验工作的报告职转变到改进追溯职能

传统的检验工作只是起到了防止不合格品用于生产装配的作用，只是起到了报告职能，属于事后把关。众所周知，质量检验若能与质量改进工作结合起来，检验信息若能及时得到反馈，管理部门、有关质量部门以及工程技术人员就能及时掌握生产过程中的质量状态，能做出正确的质量决策，了解产品质量的变化情况。为后续的生产作业计划，工艺以及加工方法的改变提供最原始的数据支持。

同时，为防止出现用户投诉产品时，能立即查明操作人员经过的工序、生产时间、关键工艺参数、次品数量、缺陷原因等信息;能自动对质量检测数据进行统计和分析，精确区分产品质量的随机波动和异常波动，将质量隐患消灭于萌芽之中。为能达到实时数据全局共享，实施产品信息全过程追溯，质量问题原因快速定位[2]，开展检验信息数据库建设与应用管理研究，显得尤为重要。

3 检验数据库的应用

3.1 从检验数据库看改善

通过统计各类零件返工、超差、报废数量原因。利用统计数据可以得出需从以下三方面进行改善：

3.1.1 毛刺未去除干净造成的返工

毛刺未去除干净造成返工的比例最高，为解决这一瓶颈，在后续的生产现场加工过程中引起了高度的重视，工人及工艺员着力从去毛刺加工方法、技巧及工装等方面进行研究、改善，这一瓶颈通过现场改善的方式得到了很好的控制，典型的改进有：某零件，最大外圆尺寸φ6.5，中间带孔φ4，厚度2，两端面倒角0.5×45。采用数控车将原先的三道工序合并到一道工序后，去毛刺时，零件太小，对去毛刺造成很大困难。改善后，通过对零件的分析，采用自制夹具（见图2），夹具的端面做成7个与零件最大外圆相配的孔，孔的深度比零件的厚度小0.5。去毛刺时，将零件放进孔中，在砂纸上来回移动，可以将零件的毛刺去除干净。这样一次可以完成7个零件的毛刺去除。

以此类推，同类小零件去毛刺難的问题用此类工装都可以解决。

3.1.2 零件磕碰伤造成的返工

经过分析，造成零件磕碰伤的主要原因是在零件周转过程、零件盒材质选用不当、工人摆放半成品不规范等原因造成，针对零件摆放不规范状况，质量督察随时在现场监督整改，另外通过分析零件的形状和特性，自制了零件保护套，有效防止磕碰伤。

除此之外，还采用塑料标识牌代替金属标识牌，防止零件划伤，用泡沫制作零件盒，有效防止零件磕碰伤。

3.1.3 因未清洗干净造成零件返工

针对零件清洁度问题造成的返工，从工艺文件为切入点，增加了复杂交错孔以及研内孔零件的清洁度工具、具体加工流程及方法。

4 建立检验数据库取得的效果

4.1 合理制定生产作业计划，提升了管理效率

通过数据收集的不断积累，对公司各类零件的加工质量波动积累了长期总体的数据，对不同类型零

的加工工序不合格品出现几率的数据分析，及时发现零件加工过程中的薄弱环节，从而有针对性的进行了技术攻关，提高了加工能力;通过对复杂零件的加工过程各检验工序不合格品的处理流程，梳理出了重点工序的控制要点，有针对性的提前发现，早期控制，在过程控制中制订了降低零件废品损失的早期控制点和重要控制点。同时对公司决策者制订生产计划、质量控制计划、成本控制、库存计划管理等提供了有效数据支持，从而实现公司向质量要效益的战略决策。

4.2 持续提高零件产品的合格率，推动战略目标的实现

通过检验数据库的实践应用，统计出了各类零件返工、超差、报废数量原因，做到不合格的零组件不组装，不合格的成品不冒充合格品而出现，及时处理质量问题，利用统计数据，加之相应的质量分析工具，在繁复纷杂、相互影响的因素中，理清头绪，寻找主要矛盾，梳理出各类零件生产任务完成瓶颈，组织相关团队进行了技术攻关，这大大提高了零件的合格率，工作效率也得到了大幅度提升，随着检验数据的不断积累，公司核心业务实现稳步快速增长。

参考文献

[1] 张秀珍、晋其纯主编.机械加工质量控制与检测. 北京大学出版社，2008/9

[2] 刘恂主编.机械制造检验技术，机械加工部分. 北京国防工业出版社，1987/8