🌟 一、故事背景:傳統金屬加工廠的困境
位於南部的華興金屬加工廠,專營汽車零件沖壓件生產,年產能達50 萬件。
過去,工廠依賴人工檢驗和事後糾偏,導致以下問題:
- ❌品質波動大:關鍵尺寸合格率僅85%,客戶投訴頻繁。
- 💸成本失控:因返工和報廢導致的損耗佔銷售額10%。
- 🐢效率低:檢驗數據分散在紙本記錄中,異常處理需3 天以上。
為突破瓶頸,華興決定引入基於Pear Admin Flask 架構的SPC 系統,並與Odoo ERP深度集成,實現從原料到發貨的全流程數字化質量管理。
📦 二、SPC 系統與進銷存、生產的協同作戰
1️⃣ 原料入庫:SPC 檢驗計畫自動觸發
- 流程觸發點:當Odoo ERP 接收到供應商發貨通知時,系統自動產生檢驗任務。
- 操作步驟:
- SPC 檢驗計畫產生:根據材料類型(如冷軋鋼板)搭配預設檢驗模板,設定抽樣方案(GB/T 2828.1 II 級檢驗)。
- 數據採集:
- 📏人工錄入:質檢員使用數顯卡尺測量厚度,並以Web 端錄入資料。
- 📱半自動採集:掃碼槍讀取批次碼,自動關聯材料供應商、採購訂單號。
- 控製圖分析:系統產生XR 圖,計算平均值2.01mm,極差0.05mm,控制限±3σ 設定為2.01±0.08mm。
- 判定結果:若數據點超出控制限(如某批次厚度達2.09mm),觸發紅色報警,系統自動暫停該批次入庫並通知採購部門。
2️⃣ 生產計畫啟動:SPC 與MES 聯動監控製程
- 流程觸發點:Odoo ERP 下達生產訂單後,SPC 系統同步產生工序級檢驗計畫。
- 操作步驟:
- 製程參數綁定:
- 沖壓工序綁定關鍵參數:壓力(500T±5%)、模具溫度(120℃±10)。
- 焊接工序綁定參數:電流(200A±3%)、焊接寬度(3mm±0.5)。
- 機聯網資料收集:
- 通過OPC UA 協議對接衝床PLC,實時採集壓力、速度曲線數據。
- 焊接機器人透過MQTT 協議上傳電流、電壓波形。
- 動態控製圖監控:
- 📊 XR 圖:監控沖壓壓力穩定性,發現連續3 點接近UCL(525T)時,觸發黃色預警。
- 📉 P 圖:統計焊接不良率,若單班次不良率> 2%,觸發紅色報警並停機檢查。
- 異常閉環處理:
- 品質工程師收到報警後,通過SPC 根因分析工具定位問題(如模具磨損導致壓力波動)。
- 系統自動產生8D 報告模板,關聯設備維護記錄和工藝參數調整方案。
- 製程參數綁定:
3️⃣ 成品檢驗:SPC 驅動OQC 決策
- 流程觸發點:生產完工後,SPC 系統會根據訂單號自動調取成品檢驗標準。
- 操作步驟:
- 抽樣檢驗:依AQL 0.65 標準抽取50 件,測量關鍵尺寸(如孔徑Φ10±0.02mm)。
- 過程能力分析:
- 計算Cp=1.33,Cpk=1.15,顯示過程能力充足但有輕微偏移。
- 系統建議優化沖壓模具定位裝置以減少偏移。
- P 圖判定:不良品數為3 件(6%),超過控制限,觸發紅色報警並凍結該批次。
- 追溯與隔離:
- 透過SPC 審計日誌回溯異常時段的生產數據,定位問題源自於某台沖床液壓系統洩漏。
- 系統自動標記關聯批次,產生隔離指令並同步至Odoo 庫存模塊。
📊 三、SPC 系統的核心檢驗方法與管制標準
1️⃣ 數據採集方式
場景 | 採集方式 | 技術實現 |
---|---|---|
小批量試產 | 手動錄入+ Excel 匯入 | Pear Admin Flask Web 介面+ 定時任務 |
連續化生產 | 機聯網實時採集 | OPC UA/MQTT 協議對接PLC/傳感器 |
設備校準記錄 | 半自動掃碼綁定 | 二維碼掃描槍+ Odoo API 同步校驗週期 |
2️⃣ 控製圖選擇與計算規則
- 📐 XR 圖(連續型資料):
- 公式:
(A2 為樣本量對應的係數,n=5 時A2=0.577)深色版本
UCL = X̄ + A2 * R̄ LCL = X̄ - A2 * R̄
- 應用場景:沖壓壓力、溫度監控。
- 公式:
- 📊 P 圖(離散型資料):
- 公式:
深色版本
UCL = p̄ + 3√[p̄(1-p̄)/n] LCL = p̄ - 3√[p̄(1-p̄)/n]
- 應用場景:焊接不良率統計。
- 公式:
3️⃣ 管制標準設定
- 🔁控制限動態調整:根據歷史資料每月更新控制限,避免固定限值導致誤報。
- 🚨異常判定規則(Western Electric):
- 規則1:任一點超出±3σ 控制限。
- 規則2:連續9 點在同一側。
- 📈過程能力目標:
- Cp≥1.33,Cpk≥1.15(汽車產業標準)。
💡 四、SPC 系統帶來的變革
1️⃣ 品質成本下降
- ✅廢品率降低:從10% 降至3%,單月節省原料成本8 萬元。
- 📉返工減少:異常回應時間從3 天縮短至30 分鐘,客戶投訴率下降60%。
2️⃣ 管理效率提升
- 🚀自動化替代人工:檢驗資料錄入效率提升5 倍,報表產生時間從2 小時壓縮至5 分鐘。
- 🤝跨部門協同:SPC 異常資訊即時同步至生產、設備、採購部門,形成快速回應機制。
3️⃣ 合規性增強
- 📄 ISO 9001 認證:自動產生控制計畫、FMEA 報告,審計通過率100%。
- 🌍客戶認可:SPC 品質報告成為核心競爭力,成功拿下某國際車企長期訂單。
🚀 五、未來展望:SPC 與工業4.0 的融合
華興計劃進一步升級SPC 系統:
- AI 預測性維護:利用機器學習分析歷史數據,提前48 小時預測設備故障。
- AR 可視化:透過HoloLens 眼鏡疊加SPC 數據至實體設備,指導現場操作。
- 碳足跡追蹤:將品質數據與能耗數據結合,優化綠色製造流程。
📌 六、結語
透過SPC 系統的落地,華興金屬加工廠完成了從「經驗驅動」到「數據驅動」的蛻變。從原料入庫到成品發貨,SPC 系統如同一位永不疲倦的「質量衛士」,用實時監控、科學分析和智能決策,守護著每一道工序的穩定性,最終實現了質量、成本、效率的三重飛躍。這不僅是技術的勝利,更是製造業數位轉型的生動寫照。