首件检验，是现场质量控制中的必用手段，一般是指：对每个班次刚开始时或过程发生改变(如人员的变动、换料及换工装、机床的调整、工装刀具的调换修磨等)后加工的第一或前几件产品进行的检验。一般要检验连续生产的3-5件产品，通过后才能批量加工后续产品。汽车行业零部件的生产大都采用这种控制手段，但是我们做的首件检验起到质量控制的作用了吗？
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1. 首件检验失效案例
某工厂重复出现左前窗控开关升降玻璃不灵敏，经调查是工厂生产的滑动块高度尺寸超下限，该产品是工厂注塑自制品，追溯首件检验记录发现高度尺寸9.8+0.5/-0.03在首件检验中8模产品数据分别是：9.78、9.80、9.77、9.80、9.77、9.79、9.77、9.79，首件检验合格后开始生产，为什么还会有不良品产生？
┃ 下面我们就来了解一下首件检验怎么做？
首件检验的目的是为了确认本工序的过程稳定，且有满足质量要求的过程能力。通俗点说就是确认能稳定的制造出合格产品。
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2 . 首件检验通过的准则是什么？
很多人将首件合格当作通过标准，如果倒退几十年，大量的工序是工人操作通用设备加工，工作的结果主要依赖员工的技能。那么首件检验的目的是确认此工序有能力生产出合格的产品，将合格作为接受标准是正确的。时过境迁，今天的企业大多使用自动设备，甚至是智能设备进行生产，操作者是熟练工，工作结果对操作者的依赖度很小，那么首件检验就演变为了对过程能力（稳定性）的鉴定方法，用合格作为标准就很不合适。
请大家看一个案例：尺寸超差
某工厂机械加工车间发现零部件尺寸超差（要求：12（+0/ - 0.15），实测：12.01 - 12.02），交检106件，不良数35件，不合格率42.68%；
请注意不合格的分布，是12.01 - 12.02，有48件。请预估，合格的零件尺寸分布大概在哪里？对了，大概在11.98 - 12.00的范围吧。
问题出来了，合格的标准是12（+0/ - 0.15）,加工出来的产品变差范围是0.05。为什么加工精度这么高的设备，反倒出现了近50%的不良品？
不太理解统计过程控制的朋友们只需要记住，首件的通过标准，应限制在公差带中心值1/5 - 1/3范围内，才能保证批量生产的质量稳定性。
基于统计过程控制的原理，如果过程稳定，那么2/3的点将落在控制限1/3的范围之内。
因此，为了确定过程是满足质量要求的，首件的相应尺寸，应控制在规格限中心值的1/3之内，这样推算出来的过程能力是1.0。
这样的推理是因为检验某个零件是小概率事件，其结果应符合大概率的分布。如果考虑到1.5倍标准差的过程漂移，首件的接受准则应控制在规格限中心值的1/5范围内。
如果认可该推理，就应该调整你的首件通过标准了。其他行业的控制原理是一样的，单侧公差考虑单侧概率分布。
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3 . 什么时候做首件检验？
每个工作班开始
更换操作者
更换或调整设备、工艺装备（包括刀具更换）
更改技术条件、工艺方法和工艺参数（如粗糙度要求变更、内孔铰孔更改为镗孔、数控程序中走刀量或转速等的改变）
采用新材料或材料代用后（如加工过程中材料变更等）
更换或重新化验槽液等（如磷化、氮化等）
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4 . 首件检验应该记录什么？
首先要记录首件的质量特性值。其次是最重要的，记录加工首件的作业条件，包括但不限于原材料厂家批次、工艺参数的实际值（不是设定值），环境参数，模具刀具的型号等等。
如果是数控设备，也可以记录下加工时间，只要能够追溯到加工首件的条件就可以。
以上的记录，将首件与加工首件的质量影响要素对应起来，如果在批量生产中发现不良，就可以现地现物的对照首件和首件的作业条件，从而找到不良的原因。
有可能出现一种尴尬的情况，即出现了不良品，但是不良品的作业条件和首件相比没什么大的变异。
那么恭喜你，你发现了新的质量影响要因，想办法识别并控制吧。
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5 . 首件检验与生产进度的矛盾
首件检验一般需要专职检验人员判定，有的甚至需要送到实验室，在首件没有判定通过前，是不能进行批量生产的。当然，你的现场首件未判定也在批量生产我也没有办法。
想象一下，某天开始生产后，10个工位都加工出了首件，但是检验力量却不够，操作者都在等结果的场景。
要解决这个矛盾，有三个方法：
一是由班长进行首件检验。既然用他就要相信他，但是班长放行的首件一定不能转序，直到专职检验确认后才可以流转。
二是针对性的开发专用检具，以提高检验速度。这里注意，首件专用检具的规则也是1/3—1/5的公差。
三是用替代特性检验，例如：
数控设备没必要全尺寸检验，只需要检验与刀具，定位有关的尺寸就可以了，形位公差和其他尺寸是靠机器和软件本身保证的。
对比以前的首件作业条件，如果作业条件一致，也可以替代首件检验。
注意：工程更改的首件检验不能用替代的方法。
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6 . 总结
随着先进技术的运用，随着管理思想的进步，经典的检验方法也要赋予新的含义。在现场质量管理中还有很多这样的节点，希望大家展开思考，工厂走向数字化，还有哪些检验的准则需要改进。
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