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金屬加工廠的SPC系統實戰:從原料到出貨的全流程品質革命

🌟 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
    1. 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)。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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
    1. 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)。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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。

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
    1. 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)。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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:

      深色版本

      UCL = X̄ + A2 * R̄  
      LCL = X̄ - A2 * R̄  
      (A2 為樣本量對應的係數,n=5 時A2=0.577)
    • 應用場景:沖壓壓力、溫度監控。
  • 📊 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。

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。


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