浅谈统计质量控制
摘要:
统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是企业实施精细化管理的有效手段之一，也是质量管理非常重要的基础工作。本文将结合我公司的质量控制现状，将就全面质量管理中的统计质量控制在工程中的运用，提出简单的看法，和大家交流。
关键词：
统计质量控制、SQC、全面质量管理
一、统计质量控制概述
为了便于理解，本文先对统计质量控制做一个简要的概述。
（一）什么是统计质量控制
统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是质量管理非常重要的基础工作，它利用现代统计学的先进方法，不但为过程控制提供了强有力的工具，同时也使过程控制的数据分析结果成为企业领导决策的主要信息依据。
（二）统计质量控制的内容
统计质量控制的内容和方法很多，包括假设检验、试验设计（单因素、多因素）、测量系统分析、过程能力分析、回归分析、抽样、失效模式分析、以及一些非常重要的、经常用于质量控制的QC工具等等。到了20世纪末，随着质量管理发展到更高的阶段，一些先进的管理手段和方法例如：JIT生产、六西格玛等都加入了统计质量管理的行列。
二、天源科创工程中心质量控制现状
天源科创是一个新兴的公司，经过了几年扥发展，正在逐步壮大，目前也正处在快速发展的阶段。但是，由于我们公司是个新兴的公司，因而在各方面还是存在一些不完善的环节。在质量控制方面，我们工程中心的质量控制目前主要以比较原始的检验为主要手段。其质量检验主要分为来料检验（IQC）、过程中质量检验（IPQC）和成品检验（FQC）三部分。其中，来料检验（IQC）和过程中质量检验（IPQC）主要依靠分包单位和监理单位进行控制，而成品检验（FQC）主要依靠政府部门质检站负责。
质量管理，要求我们用事实说话、数据说话，因此，在质量管理中，大多需要用数据来支持决策，这就需要我们对工程施工中的信息、数据进行收集和整理，加以归类，为我们的决策提供支持。在这方面，由于我们质量管理刚刚起步，因此，在质量信息和数据的收集和整理上，还不够完善。
在现代质量管理中，质量检验，只是非常基础的一部分，而高质量的质量管理，不仅仅需要做好质量检验方面的内容，还需要利用质量信息对工程施工的质量进行分析、改进和控制。在这方面，由于我们公司处于刚刚起步的快速发展阶段，因而对于质量信息的统计，以及利用质量信息进行分析、改进的工作目前还处于真空，尚未加以应用。
三、天源科创工程中心质量控制中的问题
进入公司几个月来，尤其是两次去项目现场出差的经历，让我接触到了工程中心程项目的质量控制。特别是在建立体系、推行体系运行的过程中，我更是接触了工程质量控制上的很多内容。从我目前接触的内容来看，我认为，我们天源科创工程中心的质量控制，存在以下几个方面的问题：
（一）单纯依靠分包单位和监理单位，使项目部对工程质量的控制出现盲点在我们工程中心的工程施工质量控制中，主要以质量检验为主。其中，来料检验（IQC）和过程中质量检验（IPQC）主要依靠分包单位和监理单位进行控制，而成品检验（FQC）主要依靠政府部门质检站负责。
其中，来料检验主要是原材料的检验，包括建筑材料（如石灰、水泥、骨料、混凝土、建筑砂浆等）、建筑辅助材料（如混凝土添加剂、砂浆添加剂、建筑用防冻剂等）以及工程设备原材料（如机组设备、电气设备等）。这部分主要由分包单位和监理单位负责检验，需要取样的，则由检测实验室负责检测。
过程中检验，主要是对工程施工过程中的各个质量控制的环节进行检验，包括风机基础、升压站施工、风机吊装、电气施工、线路施工等等。目前项目上的过程中检验也主要依靠分包单位和监理单位进行。
成品检验，主要是工程竣工后的验收，这部分内容，政府部门的质检部门会对竣工工程一句相关的国家标准进行验收。
当然，在整个过程中，项目部的专业工程师，有时也会充当质量检验员的角色，但是由于工作内容的原因，他们还要解决项目上其他方面的问题，因此，在这个问题上，项目部对工程质量的控制几乎是出现盲点，项目人员不能直接掌握工程的质量情况，而是间接通过分包单位和监理单位获得工程施工的质量情况，这样，使我们很难对工程的质量实现直接的控制，因而，一旦分包单位和监理单位出现失误，或者出现不负责任的情况，就很容易形成工程施工的质量缺陷，造成损失。
（二）工程质量检验无统一的标准
在目前工程施工的检验中，尤其是对过程中的检验，没有一个统一的检验标准。虽然目前，有相关的国家标准对电场的土建、电气等进行规范，但是从我在项目现场了解到的情况看，这些标准，是从火电场的建设上套用过来，并且在风机的吊装、风机基础的基础环安装等方面完全没有了相关标准。因此，没有统一的相关的风电场建设质量检验标准对工程的质量进行控制。
（三）无质量数据信息的收集
质量管理要用事实说话，用数据说话，它要求我们从现场采集质量信息，并对采集到的质量信息进行分析和处理，从而为我们的决策提供依据。
目前工程中心的质量信息采集工作还是真空状态，从现场反馈的质量情况只有质量月报，而没有大量的原始数据作为我们进行分析的基础。因此，在质量数据信息的采集上，还是空白。
（四）无质量数据信息的分析、处理和应用
质量信息采集后，还要对采集到的数据进行分析、处理，才能对我们的决策提供支持。在这方面，我们同样是处于空白状态，还有待于我们进一步去完善。
（五）单纯依靠质量检验对质量进行控制，无法达到持续改进的目的
持续改进，是质量管理八项基本原则之一，是质量管理中一个非常重要的内容。因此，质量改进也是质量管理中必不可少的一项重要内容。
目前，在我们工程中心质量管理的现状中，还是处于主要依靠监理单位和分包商的质量检验对工程质量进行控制的阶段。持续改进的工作还基本上没有做起来。举例说明：一个工程在某处出现质量问题，我们现在还是单纯依靠事后措施，去纠正，而没有采取事前的措施，进行分析，改进，杜绝这种质量问题的发生。
此外，持续改进，不仅能应用于出现缺陷的环节，对于其他有能力改进，甚至是目前比较满意的环节，都是可以采用持续改进，来改善质量，提高顾客满意度的。
从当前的情况看，这方面还是我们要努力建立和完善的环节，还需要在以后的工作中，长期地利用各种质量管理的工具等来实现工程质量的持续改进。
四、建立统计质量控制方法
在工程中心的质量管理工作中，虽然存在以上一些问题，但是我们已经在计划并且开始着手解决以上问题，在工程中心，建立统计质量控制方法，来完善工程中心的质量管理工作。
（一）对工程施工质量直接控制
为了改变工程中心对工程质量的失控状态，需要对工程施工的质量进行直接控制。总体来说，我们可以采取以下两种方式来控制：
1、在项目部配置专职的检验员，负责对工程项目包括来料检验、过程中检验等进行质量控制，同时对监理单位和分包商的检验进行监督。专职检验员从组织机构上隶属于质量技术部，在对工程质量直接控制的基础上，加大了对工程施工质量的控制力度。
2、项目部直接对施工质量进行控制。项目部质检人员对包括来料检验、过程中检验等进行工程质量的监督检验。通过检验，使工程中心、项目部对工程施工的质量直接进行控制。
（二）编制统一的工程施工过程质量检验表，统一检验项与检验标准
仅仅有了对施工质量的检验是远远不够的，我们还需要为质量检验员编制统一的检验标准与检验表。根据国家标准，我们需要将火电厂的建设验收规范套用过来，并加以修改，使之适用于我们风电场的建设。除此之外，关于基础环、吊装等在火电厂建设规范里没有的内容，还需要我们同专业工程师进行协商、沟通，建立起这些内容的检验项和验收标准。目前，这部分工作正在进行中，有望于9月初将编制好的风电场建设检验规范和检验表推广实行。
（三）建立质量数据信息采集系统
解决了检验的问题之后，我们要提高我们的质量管理水平，加强对工程施工质量的控制力度，我们就需要建立起质量数据信息采集系统，将工程施工现场的质量数据和信息采集上来，并对其进行分析控制。
为了说明质量信息的采集，先介绍一下目前存在的几种采集方法：
1、手工检测
手工检测是质检人员使用手动量仪（如卡尺、千分表等）获取要求的质量数据，填写相应的质检单，然后用计算机输入工具（如键盘）将相应的质量数据输入计算机进行处理。这种方法虽然费工费时，且易于出错，但由于操作简单、经济，且在目前情况下，企业的计量器具难以全部自动化和数字化，所以仍是目前获取质量信息的主要手段。
2、半自动检测
半自动检测是质检人员使用具有电信号输出能力的量仪进行质检操作，检验结果通过量仪与计算机的接口，以人机交互方式直接输入计算机，不需要质检人员输入检测结果。这种检测方法符合传统的作业习惯，又克服了手工检测易于出错的缺点，使用灵活方便，不受地点、条件限制，是一种很有发展前途的方法。
3、自动采集
自动检测是用自动化量仪或设备（如坐标测量机）与计算机相联接，自动完成检验操作和数据获取的方法，其采集方式可以是在线，也可以是离线的。这种检测方法精度高、自动化程度高、可靠性高，可完成各种复杂零件及复杂曲面零件的检测，但成本高。使用受到设备和检测场所的限制，一般主要用于高精度、复杂结构、复杂曲面零件的检测。
从目前我公司的现状来看，手工检测采集还因该是常用且经济的方法，但是采用这种方法，需要我们控制信息的真实性和及时性。
因此，我们计划建立的质量信息采集系统为，由检验员检测，之后将检测到的数据，手工输入计算机。数据的收集，一般以数据库的形式存储，将所有的采集的数据录入数据库，作为数据分析的基础备用。
以原材料数据库为例，建立原材料质量信息数据库，针对原材料的检验，对原材料需要采集的一些信息，例如批次、时间、数量、抽检数量、合格数量等。如下图：
同样过程中的质量信息的采集，也建立相应的数据库。
数据的采集，哪些数据要收集，哪些数据不需要收集也要有相应的策划。
例如：施工过程中一些重要的工程施工的工艺参数，施工过程中的质量缺陷，以及一些与产生缺陷或工程质量相关的数据信息，如原材料数据信息、工艺参数等等，这些都是我们数据采集系统进行数据采集的对象。
（四）通过对质量数据信息的分析和处理，加强对项目工程施工的质量控制采集到需要的质量信息，只有对其进行合理的分析和处理，才能得出正确的结论，对我们做出决策有所帮助，也只有合理地分析和处理，才能加强对工程质量的控制。下面，本文将简单介绍几种分析控制方法。
1、过程能力分析
过程能力：Process capability，简称PC。是指过程加工质量方面（不是数量方面）的能力。这种能力表现在过程稳定程度上。过程的稳定程度越高，其质量特性值标准差越小，过程能力越强，相反，则越弱。由于稳定过程的99.73％的产品质量特性散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]内，所以定义：PC＝6σ
现代质量管理八项基本原则之一就是“以顾客为关注焦点”，所以过程能力必需以满足顾客的要求程度来衡量，用来衡量过程能力满足顾客要求程度的方法叫过程能力指数（Process capability index，PCI），常写作Cp.
Cp＝顾客要求/过程能力＝(USL-LSL）/6σ＝T/6σ
从这个定义中可以看出，顾客要求T（公差范围）一般是不变的，在T不变的前提下，σ越小，则Cp的值越高，过程满足顾客要求的能力越强，反之，越弱。根据T与6σ的比值，可以得到下述三种典型的分布情况：
过程能力指数在工程及制造业中广泛存在，甚至在服务业中也能有过程能力的体现。下面，以我们天源科创工程中心的主要业务中的土建施工来说明。在土建施工的土方开挖工程中，根据国家规范，其质量标准中，标高偏差是作为主控制项来控制检验的。其中风机基础开挖的基坑标高偏差验收标准为0—-50mm，那么其上限USL=0mm，下限LSL=-50mm，顾客需求=50，我们可以按照质量标准的验收规范来对基坑标高偏差进行检查，规范规定：每20m2抽查1处，假设我们得到10个数据，可以应用数学方法，得到这10个数。在此，我们需要先计算出这10个标高偏差数据的平均值μ，我们先假定μ据的方差σ
恰好为-25或相差不多，则证明其均值和规范中心M重合。这样我们就能轻松地计算出其过程能力指数：
Cp＝顾客要求/过程能力＝(USL-LSL）/6σ＝T/6σ=50/σ
这里的Cp是个具体的数值，可以帮助我们对土方开挖过程的标高偏差这个过程参数的能力进行评估。
通常过程中心μ把规范T分为两个区间（LSL，μ）和（μ，USL)，它们与3σ比值我们称作为单侧过程能力。这种方法也适用于规范要求仅有下限或仅有上限的情况。
Cpl＝（μ-LSL）/3σ单侧下限过程能力指数
Cpu＝（USL-μ）/3σ单侧上限过程能力指数
下面，将就天源科创工程中心土建施工中混凝土强度来说明。混凝土强度，是土建施工中非常重要的一个过程工艺参数，需要对它进行非常严格的控制。抛开造假的因素来考虑（因为，如果试块强度太大，一般会被认为在试块中造假），混凝土的强度，我们是希望越大越好的，因此，这是个非常典型的只有下限的规范要求。假定我们测了10个试
，块的强度，分别得到10个强度数据，可以应用数学方法，得到这10个数据的方差σ
＝（USL-μ）/3σ，我们可以非常轻松地得到该过程的单并求出其均值μ。利用公式Cpu
侧上限过程能力指数。
同样是个具体的数值，可以帮助我们对混凝土强度这个过程参数的能力进这里的Cpu
行评估。
在实际的生产过程中，过程中心μ与规范中心M往往不能重合在一起，即：M≠μ，这时Cp就不能真实地反映过程能力满足顾客要求的程度。于是人们又提出了实际过程能力指数Cpk，它取Cpl和Cpu的最小值，即：Cpk=min{Cpl,Cpu}
经推导，Cpk与Cp的关系如下：Cpk=（1-k）*Cp
其中偏离度k=|M-μ|/(2T)=2|M-μ|/T
这也是我们在上面举例的时候，为什么要看所得数据的均值是否和规范中心M重合的原因。
关于实际过程能力指数，和过程能力指数基本相同，只是因为过程中心和规范中心不重合，造成了偏移，因此，本处不再做举例说明。
计算出了过程能力指数或实际过程能力指数，我们就可以根据不同的质量参数，采取不通的措施来对该过程的质量情况进行控制。
过程能力的分析，可以对工程施工中的一些工艺参数进行控制，例如上面提到的标高偏差，以及混凝土强度，钢筋加工的质量参数等。
2、采用柏拉图寻找问题改进点
柏拉图法是质量管理最常用的工具之一。柏拉图法又称排列图法或主次因素分析图法，由意大利学者柏拉图博士在1906 年分析意大利社会财富分布状况时首先提出。他在研究中发现，少数人占有社会上的大量财富，而绝大多数人处于贫困状况，即发现了“关键的少数和次要的多数” 的关系。其后，美国质量管理专家朱兰博士把这一原理应用到质量管理中来，他发现影响产品质量特性的因素虽然很多，但起主要作用的仅是其中少数几项，这一现象完全符合“关键的少数和次要的多数”规律，从而把柏拉图法用在寻找影响质量的关键因素上。拍拉图法并不仅仅适用于确定某个特定产品的质量问题，更重要的是要在合理分层的基础上，分别找出各层的主要矛盾及其相互关系。
关于柏拉图的绘制，本文不做具体介绍。
以工程施工中的钢筋加工为例，下图为钢筋加工中的缺陷柏拉图：
频数
36249654百分比
42.928.610.77.1 6.0 4.8累积 %42.971.482.189.395.2100.0缺陷
其他_1绑扎不牢固其他绑扎间距保护层长度偏差90
80
70
605040
30
20
10
10080
6040200频数百分比
钢筋加工质量缺陷 的 Pareto 图
从右坐标累积百分率为80%、90%、100%处向左平行于横轴引三条虚线，横坐标及三条虚线由下向上分为A 、B 、C 三个类区。A 类因素（关键因素），占累计频率的90%；B 类因素从80%—90%占累计频率的10%，称为次要因素；C 类因素从90%-100%，占累计频率的10%，称为一般因素。我们首先要解决的就是A 类因素。
在上图中，我们可以清晰地看到，前两项缺陷的累计频率已经达到了71.4%，不难看出，前两项缺陷应该成为我们改善的重点内容。
3、采用因果图，寻找问题的根源
因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。
一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。
以我们工程中心土建施工中砼开裂的分析为例，下图是一个典型的分析砼开裂的鱼骨图
在上图中，我们把造成问题的原因归类，之后可以将我们认为是重要因素的原因划上圈，并加以验证。
4、采用方差分析、抽样检验验证，散布图寻找最佳组合
在统计技术中，对关键因素的验证有很多方法，例如采用方差分析、双样本T检验等等，但由于较为复杂，因此本文不做过多的介绍。
当找到关键因素后，可以利用散布图来寻找目标值Y与因素X之间的关系。用散布图找到大致的关系后，有时还需要利用回归方程来对Y与X的关系方程进行精确地计算。由于方法负责，本文不做介绍，大家可以参照相关资料。
1、利用控制图对工程施工中的重要工艺参数和重要过程的缺陷率进行控制。
影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，控制图法就是一种能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出的一种质量方法。它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映
按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制
界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。控制图的控制限的计算比较复杂，本文不做介绍，大家可以参照相关的资料和文献。本文主要结合我们工程中心的情况阐述控制图的应用。
在天源科创工程中心的工程施工中，有许多重要的工艺参数，我们可以利用控制图来对其进行控制，例如，在土建施工中，混凝土的坍落度对混凝土的和易性和流动性具有很大的影响，我们可以采用计量值控制图，对其进行控制。 211917151311
975316.5
6.0
5.5
样本样本均值__X =6.125UCL=6.752
LCL=5.498
211917151311
975312.0
1.51.0
0.5
0.0
样本样本极差_R=1.086UCL=2.297
LCL=0混凝土坍落度 的 X b a r -R 控制图
上图中可以看到混凝土坍落度的方差和数值的趋势，依据控制图的判异准则，我们可以判断工程施工过程是否处于受控的状态。如果处于失控的状态，我们将采取措施，使工程施工受控，并保持下去。
在我们天源科创的生产和施工过程中，还可以控制一些过程缺陷。常用的有：不良率控制图(P chart)、不良数控制图(Pn chart,又称np chart 或 d chart)、缺点数控制图
(C chart)和单位缺点数控制图(U chart)。举个例子，比如在施工过程中，我们需要控制钢筋加工的合格率，因此，可以使用P 图来进行控制。可以将加工的钢筋按照批次、每天或者其他的数据标签来分层，之后计算出每批或者每天的钢筋加工合格率，然后按照控制图的做法，做出控制图，来控制钢筋的加工质量。
关于控制图的判异，我们可以参照国标GB/T4091—2001《常规控制图》中规定的8种判异准则。
（五）持续改进，利用统计质量控制，加强质量控制，提高顾客满意度质量管理总是不断从低级向高级发展，我们要在质量检验的基础上，发展到更高级阶段的质量管理，最好的办法就是建立全面的质量管理体系和方法，采用恰当的统计技术。
例如，我们采用过程能力分析，对工程施工中的每个施工过程进行分析控制，利用控制图对工程施工过程中的重要的工艺参数、质量特性以及过程中的缺陷率进行分析、控制，利用柏拉图寻找质量改进的切入点，利用因果图，寻找造成缺陷的原因，利用散布图、方差分析、假设检验验证关键因素，然后再利用控制图对改善成果进行控制，如此PDCA循环往复，形成了持续改进，摆脱单纯依靠检验对工程质量的控制，使工程质量得到良好的持续性改进。
五、统计质量控制在天源科创的应用前景
统计质量控制是全面质量管理的一部分内容，其采用统计的方法，用数据来说话，用事实来说话，对我们进行质量控制具有非常重要的指导意义和实际作用。
在我们天源科创工程中心的工作实践中，统计质量控制，具有非常广阔的应用的前景，可以帮助我们在质量检验的基础上，持续改进，让我们的质量管理水平达到一个新的，更高的水平。
当然，在应用的过程中，离不开领导的支持、同事们的帮助。但是，在质量管理技术日新月异的今天，统计质量控制方法，一定会在天源科创得到更加广泛的运用！
参考文献
1、马林等. 《六西格玛管理》北京：中国人民大学出版社，2004
2、周尊英. 《实用统计技术指南》. 北京：中国标准出版社，2003
3、于善奇. 《应用统计技术》. 北京：中国标准出版社，1999