热处理生产过程的质量控制新方法（二）

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　　(2)强化各类人员在生产过程中的诚信和细节管理
* F  X: B1 e' J　　热处理除具有与其行业不同的质量特性外，还表现在生产特点为集体作业。因此我们在诚信和细节对提高生产过程质量保证能力的作用上进行重新认识和定位，为克服过去简单粗放的管理模式或避免因一个人不诚信和一件小事做的不到位影响团队情绪和产品质量，我们用“情商”提升员工在生产过程的忠诚和诚信能力，用“智商”激发员工关注生产过程细节的热情和潜能，培养员工用诚信的精神和细节的作风提高生产过程团队的凝聚力和制度的执行力，引导员工在承认和欣赏别人优点时，学会包容和尊重个性差异，并通过沟通消除误会和分歧。与此同时，我们提学并开展了“追求卓越，造就精品”的质量理念、“监督上工序、干好本工序、服务下工序”的岗位理念、“为自己，为他人，反违章，除隐患”的安全理念、“春风化雨，润物无声”的思想政治工作理念等企业文化建设，推出以“正激励”为主的激励机制和“能者授职、功者授碌”的分配机制。开展了“诚信在我心中”、“细节决定成败”、“没有执行力就没有战斗力”为主题的演讲比赛，开展了岗位练兵和技能大赛，分阶段评选出“诚信员工”和“技术能手”。这不仅体现出管理的规范性和浓郁的和谐氛围，而且凝聚了团队，赢得了员工对规范管理和诚信细节要求的理解和支持，使员工在生产过程中对各项制度由开始在监督下被动执行逐渐成为职工的自觉行为，提高了生产过程工艺纪律和各项管理制度的执行力。在生产过程中我们把控制要素和诀窍给大家多指导一点、把可能出现的问题和处理方法给大家多交代一点、当有麻痹现象时给大家多提醒一点，对违反工艺造成的后果向大家多说明一点。这一切我们对员工真诚、耐心和细致的付出，得到了员工对生产过程中诚信履约和注重细节的丰厚回报。因此维护生产过程正常秩序和强化基础管理，需要用诚信作基石、用细节作保证，诚信和细节是实现生产过程质量控制方法的助推器。
, M1 b1 p  K, K, k$ l( c　　(3)强化生产人员和检验人员共同负责生产过程的监控管理
4 V* F  H% B: T$ B# |　　实施生产过程的监控管理，就是监视和测量生产过程的质量保证能力。我们将生产过程的监控管理由过去的专业人员负责调整为生产人员和检验人员共同参与、共同负责，实行检验跟班生产制度。对拟定的工艺方案和工艺规程由技术、生产、检验、质量四方面人员共同进行过程确认。将确认参数和结果填入“热处理过程确认单”；对关重工序组织由四方面人员进行工艺评审，明确了关重工序质量控制点、控制要素、控制方法、检验结果和监控责任人。实现首件“三检”和批量零件首批鉴定制度；对关重零件和批量生产的零件在工艺评审的基础上，实行“四定”原则，即“定工艺、定人员、定设备、定过程质量控制方法”，指导生产人员和检验人员应用控制图、直方图、因果图等统计技术对生产过程进行分析，及时判定零件质量和生产条件状态。赋予检验人员对生产人员培训结果和上岗资格的审查，对加热设备炉温均匀性和温度控制仪表、温控测量系统鉴定结果的确认，对工艺材料是否实行定点供应，是否具有原厂合格证和进厂验收及生产过程是否按要求进行周期检测和检验结果的确认，明确了检验人员有权制止违反工艺纪律的一切行为。由生产人员和检验人员共同对生产过程工艺参数的监视结果和零件的测量结论互相签字，确认符合工艺规程后方可将零件转入下道。实施的生产人员和检验人员共同负责生产过程的监控管理极大地提高了生产者和检验者的责任心和工作质量，他们作为生产过程监控管理的主体，对提高零件尤其是大批量连续生产零件的质量保证能力起到了积极的促进作用。
　　(4)强化各种质量原始数据的实施记录管理
( G$ Z& z2 d" ^- s　　热处理生产过程工艺执行情况、设备运行状况和生产零件符合程度的原始记录是保证、提高和改进质量的信息来源，是提高各类人员责任心、判定工作质量和质量追溯的主要依据。我们除对新进和改造设备采用自动无纸记录外，根据标准的要求，结合生产条件和特性，设计了“工艺材料入厂验收和生产过程周期检验结果表”，“炉温均匀性和测量系统周期鉴定表“、高速钢炉前金相检查结论表”、“工具工装生产过程原始记录表”、“产品零件生产过程原始记录表”、“质量检验结果原始记录表”、“热处理生产过程确认单”、“顾客满意度调查表”等表格。对各类人员实施规范记录进行强化培训，制定了生产过程规范记录的管理考核办法，明确了规范记录的要求、责任人和各种记录的保存年限。重点强化了对影响过程能力的各种参数监视和测量记录的真实性、规范性、完整性和及时性。工艺技术、生产管理和质量管理人员随机检查和确认各种原始结果的符合性，对在记录中的不规范、不及时的现象提出纠正措施加以改进，并按管理办法严格考核、对屡次发生记录不认真、不规范、不及时的人员建议调离热处理工作岗位，实施的各种质量原始记录的实时管理、为制定纠正预防措施、质量问题分析、质量改进的决策和质量体系审核提供了真实有效的数据支持。
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