机械加工常用的10个质量指标，搞机械加工的都明白，什么废品率？

机械工作每天会接触很多指标，但是天天挂在嘴上的指标，辛苦一个月，师傅们到手发现薪资里，废品率就扣一大笔费用，于是师傅纷纷跳槽。很多人不理解为啥会扣这么多费用，明明没有做报废多少产品，凭啥？今天给大家讲讲这些数据都是如何计算出来的，看完就明白了！

1 废品率

定义： 该百分比由废品材料费用除以总生产成本或由废品总数量除以产品总生产数量得到。

目的： 用作结果度量，来确定过程是否按照规范化进行零件生产和装配。

公式：废品率％＝（废品的材料金额/总生产成本）×100％或（废品总数量/产品总生产数量）×100％。

相关术语

废品材料金额：是废品所使用的材料的价值。

总生产成本：是劳动力，材料和工厂负担（水、电等）的总和。

应用/信息：废品计算是直接从本单位的财务系统中得到其数值。若公司的财务系统不能从劳动力和负担费用中分离出废品材料价值，应尽快与相关部门协调解决。

2 返工率

定义： 花费在返工活动中时间的比例,由返工工时除以生产劳动工时或返工（返修）品的总数量除以总的生产数量得到。

目的： 用作结果度量，来强调那些在第一次质量中需要改进的操作工位。

公式：返工率％＝（返工工时/总生产劳动工时）×100％或（返工（返修）品的总数量/总的生产数量）×100％。

相关术语

返工工时：是指再次加工，分拣，修复那些将成为废品的工件所花费的时间。这些时间可以是用在在制品，成品和外购部件或材料上。返工时间包括诸如修复，重新包装，再分拣，附加的检查活动和遏制等。返工时间包括内部的或外部的活动。应包括直接时间加上加班时间中的直接时间部分。

生产工时：直接/生产劳动工人工作时间总和（包括直接时间加上加班时间中的直接时间部分）。

应用/信息：直接劳动工人的偶尔检查不应认为是返工。任何再进入生产过程的产品应被认为返工。生产线的总劳动内容的一部分应认为是返工。该部门将根据返工的产品情况确定，在最终检查时，涂漆生产线有10％的产品不合格，而该涂漆生产线共有20名操作员，返工的产品（10％）需要再次涂漆，涂漆生产线总工作时间的10％被认为是用来返工。10％×20人×8小时＝16 返工小时。

3 产品入库检验合格率

定义： 产品入库检验合格数量除以入库检验总数量所得。

目的： 用作过程度量，用来衡量整个生产过程的质量水平。

公式： 产品入库检验合格率％＝（产品入库检验合格数量/入库检验总数量）×100％。

4 百万分之不合格品数

顾客退货率或产品不良率

定义： 每百万件产品中客户退货/拒收的数量或不合格产品数量占部分发运数量或全部生产总数的比值。

目的： 用作结果度量，来全面显示产品不满意造成的影响，使得集中精力解决问题。

公式： 顾客退货率 = 退回件数/发货件数产品总数量 *1,000,000 或产品不良率=不合格总数/产品总数量 *1,000,000。

5 质量事故

定义： 每年由于产品不合格引起的生产停顿次数。导致公司停止发货，停止生产或者要求将已制造的产品进行修正。

目的： 用作整体结果度量，反应由公司质量事故次数引起的产品不满意，以利于集中精力解决问题。

公式： 质量事故 = 每年公司定义的质量事故造成的工厂生产停顿次数。

6 零件加工不良率

巡检合格率或工序合格率

定义： 巡检合格率或工序合格率即零件过程一次合格数量除以零件生产总数量所得或加权平均所得；零件加工不良率为零件不合格总数除以零件生产投入数量所得。

目的： 用作过程度量，用来确定生产工序过程的质量水平。

公式： 零件加工不良率＝（零件不合格数量/零件生产投入数量）×1,000,000。

7 顾客验货一次通过率

定义： 指交付的产品，一次通过顾客验货合格接收的数量除以交付产品的总数量。

目的： 用作结果度量，衡量出库成品的质量水平。

公式： 顾客验货一次通过率％＝（一次通过顾客验货合格接收的数量/交付产品的总数量）×100%。

8 简约的搭配方案

来料一次检验合格率

定义： 一定时间内，进料检验合格数量除以进料检验数量所得。

目的： 用作结果度量，用来监控供方供货质量水平。

公式： 进料检验合格率％＝（进料检验合格数量/进料检验总数量）×100%。

9 质量成本

定义： 简单定义为一定时期内的故障（损失）成本。

目的： 用作结果度量，用来反映公司质量管理体系运行有效性的综合成果体现。

公式： 质量成本＝内部故障（损失）成本+外部故障（损失）成本；

内部故障（损失）成本=报废损失费+返工或返修损失费；

外部故障（损失）成本=顾客退货损失费+产品责任费+投诉费；

质量成本占销售额比率=（质量成本÷销售额）×100%。

相关术语

内部故障（损失）成本：产品在交付前不能满足质量要求所造成的损失；

外部故障（损失）成本：产品在交付后不能满足质量要求所造成的损失；

报废损失费：因产成品、半成品、在制品达不到质量要求且无法修复或在经济上不值得修复造成报废所>失的费用；

返工或返修损失费：为修复不合格品使之达到质量要求或预期使用要求所支付的费用；

顾客退货损失费：顾客退货的废品损失费用；

产品责任费：因产品质量故障而造成的有关赔偿损失费用；

投诉费：对顾客投诉有>量问题的产品的修理或更换等所支出的费用。

10 批量不合格率

定义： 是指在一定期间内，在所有的检验批中，若因检验判定不合格而整个检验批需要返工（或返修或报废）的批数占总的检验批的批数的比例。

目的： 用作结果度量，>来监控过程整体质量水平。

公式： 批量不合格率= 不合格批数/总的检验批数*100%。

检验批： 是提交进行检验的一批产品，也是作为检验对象而汇集起来的一批产品。通常检验批应由同型号、同等级和同种类（尺寸、特性、成分等），且生产>件和生产时间基本相同的单位产品组成。

生产批： 是指由生产计划决定的投入生产的一定数量的一批产品。

智能制造评价指标体系研究

引言

智能制造是全球制造业的重要发展趋势，是《中国制造2025》提出的主攻方向。为推动智能制造发展，政府组织实施试点示范、智能制造专项、标准体系建设等一系列工作，国内企业积极建设智能生产线和车间/工厂，发展智能制造新模式。在此背景下，如何科学、系统地评价企业智能制造发展水平，既是政府加强智能制造相关项目评估考核、完善行业管理的实际需求，又是推动智能制造在各行业发展和应用的必然要求和重要保障。

一、智能制造的概念、系统架构及关键要素

（一）智能制造的概念

美国智能制造领导联盟认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应以及工业生产和供应链网络实时优化的制造，核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化以及可扩展的多层次网络安全[1]。德国工业4.0战略虽未明确提出智能制造的概念，但也提出要将企业的机器、存储系统和生产设施融入到信息物理系统（CPS）中，实现相互独立地自动交换信息、触发动作和控制[2]。综合以上概念，我们认为智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

（二）智能制造系统架构

根据国际电工协会IEC62264标准[3,4]提出的制造企业功能层次模型，结合实地调研和专家访谈，本文提出了智能制造系统架构，包括以下四个层级：生产线、车间/工厂、企业和企业协同，如图1所示。

（1）生产线层：生产现场设备及其控制系统，主要由OT网络、传感器、执行器、工业机器人、数控机床、工控系统、人员/工具等组成。

（2）车间/工厂层：制造执行系统及车间物流仓储系统，主要包括OT/IT网络、数据采集和分析系统、制造执行系统MES、资产管理系统AMS、物流管理系统LMS、仓库管理系统WMS、物流与仓储装备等。

（3）企业层：产品全生命周期管理及企业管控系统，主要包括产品全生命周期管理系统PLM、IT网络、数据中心、客户关系管理系统CRM、计算机辅助技术CAX、企业资源计划管理系统ERP、供应链管理系统SCM、商务智能系统BI等。

（4）企业协同层：由网络和云应用为基础构成的覆盖价值链的制造网络，主要包括制造资源协同平台、协同设计、协同制造、供应链协同、资源共享、信息共享、应用服务等。

（三）智能制造关键要素

1. 生产线层

生产线层智能制造关键要素包括柔性生产、数据采集、人机交互、机器间通信。其中，柔性生产是指生产线能够生产的产品或部件种类及在不同产品或部件之间切换所花费的时间和成本；数据采集是指生产线集成传感和控制系统，能实时采集设备、物料、半成品和产成品的状态，并将数据传输给生产控制系统；人机交互是指人员和设备之间的信息通信，包括固定的交互界面、生产监测与控制系统、移动终端等；机器间通信是指生产设备之间的信息通信，包括现场总线、工业以太网、互联网、M2M等方式。

2. 车间/工厂层

车间/工厂层智能制造关键要素包括数据处理、通信网络、物流与仓储管理。其中，数据处理是指对采集到的设备状态、物料信息等数据进行分析和评估，以实现生产过程自动规划和控制；通信网络是指车间/工厂内的信息通信网络，包括统一的数据交换格式和规则、独立且互联互通的数据服务器、全互联的信息技术整体解决方案等；物流与仓储管理包括智能物流与仓储设备、仓储管理系统WMS以及车间内物流管理系统LMS。

3. 企业层

企业层智能制造关键要素有智能决策支持、基于模型的系统工程、企业内纵向集成。其中，智能决策支持包括自动排产和动态调度、供应链管理、订单和质量管理以及决策支持等；基于模型的系统工程包括基于标准的产品模型数据定义、产品数据管理、产品模型传递和关联维护；企业内纵向集成包括MES与统ERP的集成、制造过程控制系统与MES的集成。

4. 企业协同层

企业协同层智能制造关键要素有跨企业资源共享、全价值链协同优化。其中，跨企业资源共享是指企业之间通过共享平台和规则，实现研发、设计、生产、服务、信息等资源的共享；全价值链协同优化是指企业间设计、供应、制造和服务等关键制造环节的并行组织与协同优化，以及制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

二、评价指标体系的选取

根据上文的分析，提炼出生产线、车间/工厂、企业、企业协同四个层级的智能制造一级评价指标，并进一步细化为二级指标。

（一）生产线层

生产线层级智能制造评价指标如表1所示，包括4个一级指标：柔性生产、数据采集、人机交互、机器间通信。每个一级指标又分解为若干个二级指标，各指标含义说明如下：

（1）生产/产品柔性：考察生产线的作业柔性与产品柔性，包括产品混合比、延迟交货比例、柔性生产滞后时间、滞后率等。

（2）响应柔性：考察柔性生产的反应时

间与成本，包括加工、装配、检测的工序及其设备的柔性分析。

（3）数据采集实时性：考察生产线实时采集设备、物料、在制品、半成品、产成品等数据的能力，包括数据采集系统的响应时间、准确率。

（4）数据采集的范围：考察生产线采集生产数据的范围和程度，主要包括数据采集点的数量、数据采集覆盖率等。

（5）人机交互方式：考察生产人员与生产设备信息通信的方式，包括固定的交互界面、集中式或分布式的生产监测与控制系统、移动交互终端、可穿戴设备等。

（6）人机交互程度：考察生产设备是否能够全方面、深度地感知生产人员的需求和指令。

（7）机器间通信方式：考察生产设备之间开展信息通信的方式，主要包括现场总线、工业以太网、机器可连接到互联网、机器间直接通信M2M等。

（二）车间/工厂层

车间/工厂层智能制造评价指标如表2所示，包括4个一级指标：数据处理、通信网络、信息集成、物流与仓储管理。每个一级指标又分解为若干个二级指标，各指标含义说明如下：

（1）数据处理实时性：考察车间/工厂实时分析和挖掘生产数据的能力，即数据分析系统的响应时间。

（2）数据利用水平：考察车间/工厂通过分析和挖掘生产数据开展生产过程优化和控制的能力。

（3）数据可视化：考察车间/工厂利用电子看板、智能报警管理系统、智能操作指导系统等对生产数据进行可视化管控的能力。

（4）车间/工厂通信网络类型：考察车间/工厂内各部门的信息通信方式，包括通过邮件和电话沟通、统一的数据交换格式和规则、建立了相互独立且互联互通的数据服务器、整体的IT解决方案等。

（5）物流管理系统LMS：考察车间/工厂内物流管理系统LMS的智能化水平，可通过收集或检测LMS的运输订单管理和计划排程、运输设备资源管理、运输线路管理、人员管理、客户管理、成本核算、作业跟踪、财务管理等功能的实现情况来获取指标评价数据。

（6）仓库管理系统WMS：考察车间/工厂内仓库管理系统WMS的智能化水平，可通过收集或检测LMS的管理单独订单处理及库存控制、基本信息管理、货位管理、货物流管理、收货管理、拣选管理、盘点管理、移库管理等功能的实现情况来获取指标评价数据。

（7）物流与仓储装备智能化水平：考察轻型高速堆垛机、超高超重型堆垛机、高速智能分拣机、智能多层穿梭车、智能化高密度存储穿梭版、高速托盘运输机、自动化立体仓库、高速大容量输送与分拣成套装备、车间物流智能化成套装备等物流与仓储装备的智能化水平。

（三）企业层

企业层智能制造评价指标体系如表3所示，包括3个一级指标：智能决策支持、基于模型的系统工程、企业内纵向集成。每个一级指标又分解为若干个二级指标，各指标含义说明如下：

（1）自动排产和动态调度：考察企业资源计划系统ERP的自动排产和动态调度能力，包括根据订单自动制定排产计划；根据订单自动制定排产计划同时生成物料供应计划；当订单与企业产能不匹配时可自动优化排产；在紧急情况下能进行动态调度和优化。

（2）供应链管理：考察企业供应链管理水平，包括能够实现供应商在指定时间直接供货到生产现场；能够按照客户要求，实现产品精准配送；构建了基于信息系统的覆盖全国甚至全球的供应和分销网络。

（3）订单全过程跟踪：考察企业应用信息化、智能化手段实现订单全过程跟踪的能力，实现了研发设计、物料采购、生产制造、产品销售等全过程的订单跟踪。

（4）产品质量可追溯：考察企业对于产品质量的追溯能力和水平，实现了研发设计、物料采购、生产制造、产品交付等全过程的产品质量追溯。

（5）可实现的决策支持内容：考察企业的智能决策支持系统可实现的内容，包括合同、收入、成本、利润等对比分析和决策，客户价值和信用决策，产品盈利和市场趋势决策，研发生产和经营管理的决策，预测预警，风险管控决策等。

（6）产品模型数据定义：可分为以下几个水平等级：有二维图纸定义规范，且可自动批量导入产品全生命周期管理系统PLM；有三维模型定义规范，且可成套自动导入产品全生命周期管理系统PLM；有工艺规划定义规范，且可成套自动导入产品全生命周期管理系统PLM。

（7）产品数据管理：考察企业产品数据管理覆盖的范围，包括产品设计、工艺设计、生产制造、市场销售、物流配送、维护服务等环节。

（8）产品模型传递和关联维护：考察产品模型在不同环节之间传递和关联维护的实现程度，实现产品信息在产品设计、工艺设计、生产制造、市场销售、物流配送、维护服务等环节的关联维护和一致性管理。

（9）制造执行系统MES向企业资源系统ERP自动上传信息：考察企业MES系统可自动向ERP系统上传生产能力、计划执行、设备状态、物料信息、制造环境及订单状态等信息。

（10）企业资源计划ERP向制造执行系统MES自动下达指令：考察企业ERP系统将生产任务、物料清单BOM等自动下达到MES的情况。

（四）企业协同层

企业协同层智能制造评价指标体系如表4所示，包括2个一级指标：跨企业资源共享、全价值链的关键制造环节协同优化。每个一级指标又分解为若干个二级指标，各指标含义说明如下：

（1）跨企业信息资源共享：考察企业之间开展信息共享的方式，包括建立企业业务系统之间信息交换的接口，建立或采用统一的信息交互标准和规范，实现企业间信息的实时交互和共享。

（2）跨企业制造资源共享：考察企业之间开展制造资源共享的情况，实现企业间创新资源、设计能力、生产能力和服务能力的共享。

（3）关键制造环节协同优化：包括企业间研发设计、生产计划、物料供应、仓储管理、生产制造、市场销售、物流配送、维护服务的协同以及企业间订单全过程可追溯。

（4）资源和服务的柔性配置：考察整合社会的制造需求和资源，开展制造服务和制造资源的动态分析和柔性配置情况。

三、权重系数的确定

考虑到评价指标大多为定性的且需要通过专家经验来确定各指标之间的相对重要程度，因此我们采用定量与定性相结合的层次分析法[5]来确定各评价指标的权重系数。下面以企业层智能制造评价指标为例，说明权重系数确定的过程。

（一）建立递阶层次结构模型

根据表3，可得到企业层智能制造评价递阶层次结构模型，如表5所示。

（二）构造判断矩阵

邀请若干位智能制造领域的专家，经过三轮打分与反馈，专家意见逐步趋于一致，得到各层的判断矩阵：

第一层的判断矩阵A：

第二层判断矩阵A1、A2、A3分别为：

（三）计算判断矩阵的最大特征值和特征向量

应用MATLAB软件，计算得到以上判断矩阵的最大特征根和特征向量，并对特征向量进行归一化处理，就可得到各评价指标相对于上一层评价指标的权重向量，结果如表6所示。

（四）判断矩阵的一致性检验

考虑到二阶矩阵总是一致阵，因此判断矩阵A3的一致性无需检验。下面分别计算判断矩阵A、A1、A2的一致性指标CI和一致性比例CR，结果如表7所示。

由于各判断矩阵的一致性比例均小于0.1，因此可以认为所有矩阵的一致性均是可以接受的，从而得到企业/层智能制造评价指标的权重系数，如表8所示。同理，可得到生产线层、车间/工厂层、企业协同层的智能制造评价指标权重系数。

未完...

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