挖掘合格数据下的隐患

编者按

在使用计算机辅助检查产品质量时，往往用绿色标记位于公差范围内的数据，用红色标记超出公差范围的数据。但绿色的数据并不总代表着优质的产品。本文原载于2020年12月的《质量管理》杂志，介绍了如何分析绿色数据，发现质量缺陷。作者迈克尔•阿德科克（Michael Adcock）是一名计量解决方案工程师。

在计算机辅助检测行业，有一些存在已久的惯例。例如，用三坐标测量机（CMM）进行测量时，往往用绿色标记位于公差范围内的数据，用红色标记超出公差范围的值。红色数字出现在一份报告中会引发注意（也可能触发警报），而绿色的数字常常被掩盖或遗忘。正如有方法修改CMM的常规程序或评估、把红色报告变为绿色报告那样，也有方法把劣质产品隐藏在绿色数字之中。其实，绿色标记不能等同于良好。

为什么我们相信绿色是良好的

所有的公差最初都是由工程部门制定的，所以我们倾向于相信数字处理技术专业人员选择了正确的公差。即使他们没有选择正确的公差，制造和质量等下游部门通常也没有足够的信息来挑战这些公差。因此，我们一般都会接受工程师设定的公差，将其作为区分优质产品和劣质产品的分界线。

在进行特征检查时，程序已经撰写、编辑完成，并在至少一个样本零件上进行了运行。这个验证过程很可能会进行几轮，以生成客户可以接受的数据（客户可能来自内部或外部）。在这个过程中，程序员会发现：从某个地方而不是其他地方收集数据，更有可能获得最终的绿色（公差范围内）结果。……