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如何加强过程控制?

本帖最后由 tom666 于 2010-10-14 17:46 编辑

我司是一家生产手机配件的电子厂,所有产品必须经过丝印,有些还要经达五六道丝印,但这道工序的合格率特别低,有些产品只有50%--60%的良品。为了加强丝印合格率,丝印车间的主管换了好几个,但效果欠佳。昨天,老总要求品管部对丝印这道工序加强质量控制,由于丝印产品的数量很大,不可能全检,面对这种情况,怎么样才能控制好产品质量呢?请各位高手赐教!
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本内容由小编综合网友回帖整理,仅供参考。

一、小编解答
针对丝印工序合格率低(50%-60%)且无法全检的问题,品管部应从“被动检验”转向“主动预防”。首先,利用现有检验数据或临时抽样统计,按不良类型(如肥油、断线、附着力不良、脏污等)进行帕累托分析,锁定占80%问题的主要不良项。其次,针对主要不良项,联合生产、工程部门追溯根因(如网版制作、清洗频率、油墨参数、环境洁净度等),制定并验证改善措施。最后,将改善措施标准化为作业指导书和关键控制点(如首件确认、定时抽检、网版寿命管理),并设置工序质量目标,通过持续PDCA循环降低不良率。品管在此过程中扮演“数据收集者”和“改善推动者”,而非单纯“把关者”。

二、问题要点
· 核心矛盾:丝印工序良率极低(50%-60%),但产量大无法全检,需在有限资源下有效控制质量。
· 关键误区:仅靠加强检验或更换主管无法根治问题,必须从根源分析并改善制程能力。
· 解决方向:通过数据驱动的问题分析(如二八法则)、针对根因的工艺改进,以及标准化控制点来实现预防性管理。

三、网友观点汇总
主要共识:
1. 检验不能解决根本问题:多数网友(如第2、5、6、7条)一致认为“质量是生产出来的,不是检验出来的”,单纯加强品管检验只能拦截不良品,无法提升合格率,必须从制程改善入手。
2. 数据分析是起点:第1、15条强调,应利用现有数据或抽样检验,对不良类型进行统计分析(如排列图),找出主要矛盾,再针对关键点制定控制与预防措施。
3. 根因分析与持续改善:第3条详细列举了丝印常见不良(肥油、断线等)的可能成因(如网版晒制、清洗堵塞),并建议按二八法则逐项改善;第14条更直接指出“找到原因并制定对策才是硬道理”。

分歧与补充:
· 品管角色的争议:部分网友(如第9、11、13条)认为在根源未解决前,品管仍需加强控制以减少不良品流出,体现了“过渡期管控”的现实需求;而第5、14条则强烈反对“病急乱投医”,认为这属于治标不治本。
· 环境因素的看法:第3条提出环境可能影响丝印质量,但提问者(第10条)回应其车间为无尘车间,环境应无问题,说明具体根因需结合企业实际排查。

结论归纳:
网友普遍认为,解决丝印合格率低的关键在于“用数据找根因、以改善促预防”,而非依赖检验或人事变动。品管部应作为数据收集与改善推动的核心,先通过统计锁定主要不良,再联合工艺部门实施针对性改进,并建立标准化控制点,最终实现良率提升。在改善未完成前,可辅以必要的抽检或首件确认来防止批量不良流出,但这只是过渡措施而非长久之计。

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发起人

tom666
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质量管理及体系认证。

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