海因里希法则在装配型企业质量控制中的运用_刘洋.pdf
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1、Jun.2023Fluid Measurement&ControlVol.4 No.3 海因里希法则在装配型企业质量控制中的运用The Application of Heinrich s Rule in the Quality Control of Assembly Enterprises刘洋(江苏苏美达机电有限公司,江苏 南京 210000)LIU Yang(SUMEC Machinery&Electric Co.,Ltd.,Nanjing 210000,Jiangsu,China)摘要:鉴于质量管理与安全管理的相通性,通过运用海因里希法则对质量数据进行分析,发现该安全法则能合理运用于装配型
2、企业质量控制,并用于指导公司质量控制策略。关键词:海因里希法则;安全;质量Abstract:In view of the concept of quality management and safety management,through the analysis of quality data found that the safety law can be reasonably applied to the quality control of assembly enterprises,and used to guide the company s quality control str
3、ategy.Key words:Heinrich s law;safety;quality中图分类号:TH 18 文献标志码:A 文章编号:2096-9023(2023)03-0084-041前言“海因里希法则(Heinrich s Law)”是美国著名安全工程师海因里希 1941 年提出的 300 29 1 法则。当时,海因里希统计了 55 万件机械事故,其中死亡、重伤事故 1 666 件,轻伤 48 334 件,其余则为无伤害事故。从而得出一个重要结论,即在机械事故中,死亡或重伤、轻伤或故障以及无伤害事故的比例为 1 29 300,国际上把这一法则叫事故法则。这个法则说明,在机械生产过程中
4、,每发生 330起意外事件,其中有 300件未产生人员伤害,29件造成人员轻伤,1件导致重伤或死亡。虽然一次不安全因素的后果是偶然的,可能是未遂事件、轻伤或重伤,无法判定,但大量的不安全因素导致的后果是必然的。即大量的不安全因素,必然引起一定次数的未遂事件、较少次数的轻伤和不可接受的伤害(重伤或死亡)。在一定安全管理与技术条件下,对不同行业、不同企业、不同事故各有一定的比例。安全管理的实质就是要预防不安全因素,只有消除了不安全因素,才能预防事故。安全事故和质量事故的发生情况是相似的。首先,两者发生的前提条件相同,都是在基本受控情况下发生的,因为无论安全事故还是质量事故,当事人都不希望发生;两者
5、的形成过程相同,都是在多因素综合作用下形成的,安全四要素(人、物、环、管),质量五要素(人、机、料、法、环),两者具有很大相似性和相通性,因此海因里希法则完全可以运用于质量管理。2数据分析我们选取 A、B、C 3家相同产品生产企业,统计近 2年出货总批次、不良批次、返工批次和生产总数(检验数量),分别见表 1表 3。分别建立金字塔模型,A 厂最钝如图 1所示,B 厂居中如图 2所示,C 厂最锐如图 3所示。表 1A厂近 2年成品检验统计数据统计指标检验数量/台总批次不良批次返工批次比例35512022年111 62838858112021年96 1373785411表 2B厂近 2年成品检验统
6、计数据统计指标检验数量/台总批次不良批次返工批次比例11312022年352 57411513211132021年478 7861 492420135 842023年 6月流体测量与控制第 4卷第 3期(总第 16期)2.1数据对比3家工厂近 2年每年返工批次、不良批次和合格批次比例基本一致,如将不良批次看作轻伤,返工批次看作重伤,总批次数作为基数,根据质量不良批次绘制的海因里希事故金字塔,其形状反映了企业出现重大质量事故的风险性。A 厂每 35 批次会发生 1 次返工(表 1),B 厂 11 批次会发生一次返工(表 2),而 C 厂每 4 个批次发生一次返工(表 3),生产完全处于失控状态。
7、金字塔底边越宽(越扁平),反映了危害因素引发事故难度越大,较多生产批次才会引发一起严重质量事件;反之金字塔越尖锐,说明较少的生产批次就会引发一起严重质量事件。2.2质量隐患因素核实通过走访 3家工厂生产车间,针对质量五要素,检查生产物料存储、现场 6S管理、工艺纪律执行,生产现场巡查 2 h,发现的质量隐患和违规现象的比例,与根据海因里希法则推测的数量完全贴合。A、B、C 3 家厂每返工 1 次的总批次数为 35 11 4,与A、B、C 3 家厂质量隐患点 6 17 35 成反比,与海因里希法则相符合。具体数据见表 4。2.3客户投诉推测据此理论延伸,预测客户投诉和市场反馈情况,考虑 3 家工
8、厂主要面向出口,加上疫情影响,客户投诉数据及时性和市场准确性存在偏差,不能直接使用客户投诉次数的统计数据。根据海因里希法则,将 2022年返工批次数作为基数,计算出现约 330 起返工所需时间,见表 5。A厂每 30 年 330 起返工并造成 1 起严重市场投诉;B厂每 3年 330起返工将造成 1起严重市场投诉;C 厂每 7年 350起返工将造成 1起严重市场,这一推论与实际情况基本贴合。运用“海因里希法则”对 3 家工厂质量数据进行分析,并对市场投诉进行预测。可以看出,在任何一个无法预料的质量问题背后,都包含着这个质量问题一定会发生的必然因素。批次质量问题金字塔,也如海里冰山一样,露出海面
9、的只是很小的一部分,更多的隐患就像冰山在海面以下的部分一样,还没有显露出来。如果不采取有效措施,将造成看似偶然实则是必然发生的质量问题,必然会出现严重的市场投诉,并将严重影响公司效率和品牌形象。表 4A、B、C 3家厂现场质量隐患点与返工批次对比厂家质量隐患点每返工 1次的总批次A厂635B厂1711C厂354表 5A、B、C 3家厂达到 330起返工年限预测厂家2022年返工批次需要多少年达到 330次返工A厂1130B厂1133C厂507表 3C厂近 2年成品检验统计数据统计指标检验数量/台总批次不良批次返工批次比例4212022年10 852226102502021年9 53224813
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