化工产品质量控制管理浅谈--请大家提提意见。
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送交者: 嘿嘿，嘿 于 2006-06-27 11:05:20
如何选取质量控制的参数
首先当然是找好质量控制的属性和指标，这些在试验生产就应该确定的，比如说就是客户主要要求参数（Critical to Quality)。对化工产品，参数往往不是整一规划的，常常有个分布。画个Histogram图，绝大多数情况下发现是符合或大体符合正态分布，这时候往往就可以利用正态分布原理来描述管理这个指标。
如果参数本身很不符合正态分布，一般其平均值（算术平均，几何平均，重均，数均等等）能够符合正态分布。例外情况不是很多，我做过的产品中只碰到压条催化剂的抗压强度（crush strength)及某种氧化物的粒度分布(particle size distribution)偏离较大，分别用几何平均值和体积平均值来代替就较好。
如果还是效果不行，则应该换更本质的，能够反映其性能的其它参数。比如还是上面那种氧化物产品，最初是微米大小，其粒度分布可由激光散射粒度仪准确测量（由高分辨电子显微镜证实校正），用体积平均值做指标来衡量就很好。后来产品改进成纳米级，粒度仪难以给出准确的结果，用高分辨显微镜则时间太长，不适合做为过程质量控制手段。经过分析发现用比表面（大于300 平方米/克）则可以很好地反映整体性能，而这个比表面很符合正态分布（微米粒度的老产品比表面小，测定误差大，不适于做衡量质量的指标）。
因为正态分布的情况最多，而某参数本身非正态时往往可以间接转换为正态的变体做为控制参数，所以下面就谈控制参数符合正态分布时的控制管理。
常规产品/过程质量控制管理
一切正常的情况下做产品质量控制其实很简单。因为正态分布最重要的参数有中心值(center, 相应于平均值/中值average/mean)和标准离差或偏差(standard deviation, s 或σ，一般都混着用，不管定义是不是严格)。通常只要在正常生产里确定了中值（M）和标准偏差（σ）后，就属性参数对生产批次（或生产日期）作出质量控制图（Quality Control Chart) ，每天（每个批次）把新的数据加到图上。由统计学基础知识，就可知道有约68%大体均匀地散居在 （M-σ，M+σ）之内。范围更大些，在（M-2σ，M+2σ）内该有约95%的分布，而在（M-3σ，M+3σ）内该有99.7%的分布—这些都是最基本的知识。
如果明显不符合或较大的偏离正态分布，便表明生产出了问题。这些包括不正常地表现出一种单向的偏移，比如比表面一个劲儿（连续8个点）下降，密度不断上升，虽然未到指标限之外，那怕仅仅在一个σ之内也表明体系可能在逐渐失去控制，出了毛病，应该引起注意，要找出毛病的原由来，尽快解决。如果一个数据点突然在3σ之外，而得到了证实，那么表明（大于99.7%的可能性）系统突然失去控制，必须立即进入失控管理程序（一般是停产，检查原因等等，后面将专论），马上采取行动解决问题。2σ应该作为警戒线，一般而言，逸出2σ的可能性有近4.5%，一个点逸出2σ，表明体系有95%的可能失控，这时要高度警戒，着手准备失控管理程序的同时，评估形势后再进行下一批生产。如果连续有两个批次溢出2σ，则基本上认为体系失控，必须停产检查。
如果中值明显偏移及标准偏差加大，散射加大，更多的时候表明是QC分析出毛病了。则应该同时从生产和质检程序检查着手。质检方面的检查不影响生产，更容易发现和解决问题。
预防式质量控制管理
坐在办公室里，接受数据，绘入质量控制图，发现意外时立即通报有关方面采取措施，是常见的质量保障控制（QA/QC）的模式。不好说这种方式差，但这种控制管理是被动的方式，只是反映问题而已。要提前预见问题，及时发现问题使大多数失控消灭在萌芽，才是更好的QA/QC。当然意料之外总是不免，但采取适当的措施至少可以减少失控。这也就是主动预防式(proactive)和被动反应式(reactive)的区别了。
主动预防式在过程开发中就要有这个概念，比如说是过程控制而不是产品控制。更精确的说要设计好的容易采用的检验方法来显示可能出现的失控苗头。比如，在那个纳米氧化物的洗涤过程中装一个阳离子选择电极，成本很低，不需增加人力就可以方便地实时监控洗涤效率，由洗涤效率曲线虽然看不出产品的比表面，但可以由曲线形状预知产品某方面的变化，这样在技术上就提供了另外一种预警。当然增加控制项目有可能引起操作/质检费用增加，应该统筹考虑。
主动预防式更包括研究开发人员定期主动介入生产和质保过程，及时从一些异常痕迹中发现问题解决问题。许多异常痕迹往往不是工厂或质保人员的知识体系可以意识到的。此外，有时候问题并非真正在生产上，而是在质检人员的操作程序误差上，这些往往不是质检部门本身能够迅速发现解决的。比如上面提到的材料在开发试生产结束转入正常生产后不久发现比表面经常达不到要求，特别是变异很大，检查生产过程没有问题，后来才发现是QC人员未遵守程序认真测定比表面。类似的例子还有不少。
好的公司应该有很好的制度，比如由研发人员定期对生产和质检人员和程序进行检查(auditing)和培训，出了问题要进行临时追加的auditing，发现问题解决问题防止类似问题重现，等等，形成标准的程序。如果是按照所谓ISO 9001等进行一些泛泛的检查，往往流于形式。而针对具体产品具体操作步骤分析步骤进行总结小结检查就很有针对性，效果较好。对人员的培训常常可能收到比买新仪器/设备更好的效果。
有许多现成的标准软件做质检质控，比如NWQA，等。从我的使用情况看，并不灵活。这样的软件倒是有很多很多五花八门的功能，可是未必都用的上。而我所最常用的项目往往又不够详细。而且对许多单向质量限的情况用起来不方便，需要进行转换。而在我的项目中，大多数是单限的，比如活性要求是转化率大于85%，比如要求比表面大于300 平方米/克，并没有上限。当然也有如密度要求在0.95~1.05 克/CC等，这是正常的双限的情况。 研发人员针对每个产品自己编简单贴切实用的程序，用起来方便得多。
结语
质量控制管理的目标是尽可能达到稳定的可靠的产品。质量控制不好，产品不正常可能要返工甚至出废品，于是生产成本高。加强质量控制管理，可以立即提高生产效率，可以使产品成本大大下降。然后达到某种相对稳定的状况。这时进一步加强控制可能就没有多少效果了，而且常常导致控制管理成本急剧增加，使整体效益降低。远不是控制得越严格越好。这个要心中有数，计算好效益，要统筹考虑。
质量控制管理的效果是提高/维持产品质量属性参数的精密度，往往不是提高产品本身的性能。要提高产品性能，往往要从开发新产品或改进工艺过程着手。这些当另外论述。
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