「标杆学习」推行防错技术指南

制造企业对防错技术有着广泛而迫切的需求,“防错”的概念对产品设计和制造过程设计很有实际意义,日本许多工厂大量采用非常简单而实用的防错装置,并将其干百次的反复应用,日复一日长期坚持,出现了质量奇迹:每百万零件不合格数(PPM)下降至个位数甚至为零,产品质量显著提高。

例如一条洗衣机生产线上就有300多个防错装置,每一个装置既能在产生差错前停止机床工作,又能迅速地将信号反馈给操作者以检查潜在的问题。如果我们在贯标工作中认真学习防错经验,大量应用并持之以恒地实施,定能显著提高产品质量,降低生产成本,增强顾客满意,使贯标工作达到新的水平。

在工作现场的复杂环境中,许多事情可能导致错误,每天都可能产生废品。废品就是最大的错误,如果没有被发现则将导致顾客抱怨。为了成为世界水平的竞争者企业不仅要从理念上采纳ISO 9000/IATF 16949的理论,而且还要从实践上最大限度地降低废品率,提高顾客满意度。

各种失误在生产制造过程中随时随地都可能发生,其结果是造成产品缺陷和质量损失。防错技术的应用,可以有效避免或减少失误的发生,从而降低质量损失。所谓防错就是为防止不合格品的发生,在产品的设计和制造过程的设计开发中采用的技巧和方法。

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防错运行

由于设计人员的失误造成的差错,会导致产品缺少应有的功能或参数不合理,这类差错会导致产品的固有缺陷,有时会造成极严重的后果。

例如:汽车制动油管的设计差错,造成交通事故;洗衣机的电路绝缘防护设计差错,造成漏电事故……还有一些设计的失误,虽然不能算作差错,但是也会给产品的制造和使用带来一系列的困难。诸如:难以加工、容易混淆、维修不便等,这些设计失误增加了出现差错的机会,从而增加了产品制造和使用的风险。

试想,一个操作人员每天进行同样的装配工作上百次千次甚至上万次,如果产品设计和过程设计开发不能防止提前预防装配错误的发生,就算是万分之一的概率,操作人员稍微不留神,错误就发生了。

因此,必须在产品制造之前,产品及过程设计阶段就要采取防错,进行防错的设计,提前预防装配过程中可能发生的错误,要求为可制造性/可装配性而进行的防错。

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防错管理的“PDCA”

防错管理,是由防错设计、防错的实施、防错验证和防错经验教训的沉淀四个环节,共同组成的“P-D-C-A”闭环过程

其中,防错设计又包括:错误识别、方案设计、方案评估,防错流程的执行过程中需要一系列的工具进行支撑。在防错设计阶段,会使用到DFMEA和PFMEA分析,可利用以往成功的防错经验、可使用头脑风暴的灵感,还可以使用5Why、鱼骨图等质量分析工具。

在防错实施阶段,会利用控制计划、标准化作业等将防错的要求纳入标准化作业和跟踪监控范围;在防错验证阶段,需要利用产品试错、产线试错、OK/NG样件等方式对防错装置的有效性进行验证,对于防错装置可能出现的防错装置失效,应建立应急计划,并根据防错验证的结果,作为制定对防错装置实施的预防性维护计划。

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如何推行防错?

防错推行流程图

第一步,成立防错小组,俗话说“闻道有先后,术业有专攻”,专业的事要交给专业的人做,用擅长于防错的人做,小组成员应包含设计、工艺、生产、品质等相关人员。

第二步,发现问题,来源于:

a . 以往产品或类似设计缺陷导致防错失效;

b . 零部件供应商、总装生产、服务店、用户反馈等反馈的问题;

c . 产品设计标准;

d . 产品/设计FMEA;

e . 分析SPC数据;

……

第三步,分析错误原因。对已经存在的人为错误进行分析,找出错误原因所在,以及这些错误可能造成的后果进行预测分析。确定根本原因是对应用防错技术以消除缺陷至关重要的。找出缺陷发生的源头,用质量管理七工具和5Why方法找出根本原因。

原因分析常用方法

因果图

第四步,制定解决问题的基本方案。头脑风暴是一种可以激发产生大量的有创意的点子方法。也可利用工厂相似的防错装置。错误预防是通过产品设计、装配辅助措施等只允许以正确的方式进行生产活动的方法,实际生产要确保在产生错误的环节(缺陷来源)就直接将错误探测出来。

第五步,评估选择正确的解决方案。防错方案的评估和选择,应当遵循“简单、高效、低成本”的原则,对于防错的投入产出分析,对方案进行成本/效益分析,评审行动方案,选择最优方案,在此基础上提出实施计划。

然后确定工序上的更改,选择合适的防错装置,制定责任及时间表,分配所需的资源。要站在产品的生产周期的角度来评判,局部和静态的思维会阻碍正确决策的形成。对于设计无法满足防错(成本、产品平台化、复杂生产工艺)进行工艺控制防错。

方案评估时应考虑:

a . 产品功能、结构设计增加防错;

b . 制造过程中工艺防错。

第六步,实施方案。在实施方案过程中,要不断根据实际的情况进行调整,并不断地进行改进还完善,实现方案的利益最大化。

第七步,运行和评估。收集数据与实施前相比较。

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